南宁3D打印教学实验室建设规划设计 3D打印机出售
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关 键 词：南宁3D打印教学实验室建设规划设计
行 业：项目 技术专利 软件开发
发布时间：2020-11-20
3D打印正在获得工业制造业越来越多的重视，但即便是很多看好3D打印技术的制造业人士，对3D打印所能实现的产品形状感到乐观，但对3D打印所能实现的力学性能感到疑虑。在金属加工过程中，发生着许多微妙的事情。
就拿选择性激光熔化技术来说，在激光对粉末的融化加工过程中，每个激光点创建了一个微型熔池，从粉末熔化到冷却成为固体结构，光斑的大小以及功率带来的热量的大小决定了这个微型熔池的大小，从而影响着零件的微晶结构。并且，为了熔化粉末，必须有充足的激光能量被转移到材料中，以熔化中心区的粉末，从而创建完全致密的部分，但同时热量的传导超出了激光光斑周长，影响到周围的粉末，出现半熔化的粉末，从而产生孔隙的现象。
冶金性能方面还与金属3D打印过程的诸多条件相关。加工参数的设置、粉末的质量与颗粒情况、加工中惰性氛围的控制、激光扫描策略、激光光斑大小以及与粉末的接触情况、熔池与冷却控制情况等等都带来了不同的冶金结果。
通常来说加工越快，表面粗糙度越高，这是两个此起彼长的相关变量。另外，残余应力是DED以及SLM加工技术所面临的共同话题，残余应力将影响后处理和机械性能参数。不过，根据3D科学谷的市场研究，根据对冶金方面的驾驭能力，残余应力也可以用来帮助促进再结晶和细小的等轴晶组织的形成。
对于金属打印过程中微观结构的理解和新合金的加工性能已经获得了不少的进步。同时还观察到微观结构的非均质性，在这方面通过表征工作（柱状晶、高取向、孔隙度等）获取对加工冶金学的进一步理解，从而不仅提高金属3D打印的工艺控制能力，还为材料制备以及后处理提出了新的要求。
工业3D打印技术可以在短时间内完成各种复杂模型的制作，并及时交付客户。相对于传统手工等简易制作手段，3D打印技术在模型制作过程中可充分发挥其独特的技术优势真正实现自由化的参数设计，无论何种设计均可轻松完成终制作，彻底摆脱“制造决定设计”的束写。
可实现复杂精密的结构。无论产品的设计结构多么复杂，3D打印技术均可完美展现所有细节，壁厚海可达0.5mm，小孔径可达0.5mm，四柱直径小0.8mm。
3D打印技术可无视产品的整体复杂结构，只要产品的尺す在T「业3D打印机的承受范围内，均可实现整体结构一次成型，无需组装即可实现功能集成质量高。高性能的材质保证模型坚固且有初性，便于搬运运输。
优异的后处理兼容性。3D打印的模型可通过喷漆、染色等多种后处理手段进行表面处理，以达到通真的展示效果广泛的行业应用。3D打印技术适用于以下行业的各类模型:厂房设施模型、设备产品模型、艺术模型、玩具模型、建筑模型、医疗模型等
金属3D打印技术能够制造复杂的功能集成零部件，这一优势在铜金属制造领域也同样能够得到体现，比如说在铜电感线圈制造领域，金属3D打印技术就可以用于替代传统制造工艺，直接制造复杂电感线圈, 避免对于组装的需求和因焊接带来的不足。关于铜的3D打印技术呈现出越来越经济多样的发展态势，Markforged推出了其金属X打印机适用的材料-铜，本期进一步来了解Markforged解决方案的几大特点。
使用Markforged铜材料进行3D打印与其他材料打印是一样的过程，在Metal X系统上使用现有的硬件和软件系统进行打印工作。在基于云的切片软件Eiger的材料下拉菜单中选择“铜”，然后立即开始打印，目前在Metal X上切换材料大约需要10分钟。
Metal X利用熔丝制造（FFF）技术，使得3D打印铜变得简单。铜金属粉末与粘结剂混合加工成长丝，3D打印完成后，用户清洗零件脱蜡，然后将零件装入熔炉中，熔炉去除残留的粘结剂，然后将粉末烧结成终的全金属零件。
市场上对不锈钢3D打印新型材料的研究甚少，大部分集中在钛金属材料、铝合金以及复合材料的增材制造研究。而3D打印-增材制造零件的性能对于加工工艺参数极为敏感。要获得稳定的打印结果往往需要大量的实验来确定针对性的加工工艺参数。
为了尽快逼近优化的打印参数组合，研究人员将输入参数分为两类：一类是热输入参数包括激光功率、扫描速度和激光高斯热源半径；另一类是材料参数，包括热导率、密度、比热、熔点和激光吸收率。通过统计方法对该模型的不确定性进行校正，结合特殊设定的单道打印实验结果对模型偏差进行校正。终利用该模型优化出打印马氏体钢AF9628的优工艺参数，终获得致密度大于99.25%的实验样件，拉伸强度大于1.4GPa。
要注意的是使用激光熔化金属粉末的3D打印过程中，会形成一定的孔隙，从而导致意外的缺陷。研究人员通过不断的实验来探索哪种激光设置可以防止缺陷发生。
德州A&M大学选择了一个受焊接启发的现有数学模型，以预测在不同的激光速度和功率设置下，单层马氏体钢粉将如何熔化。通过将他们在熔化粉末中观察到的缺陷类型、孔隙数量与模型的预测值进行比较，他们可以略微更改其现有框架，从而改善后续的预测。经过几次这样的迭代之后，如果一组未经测试的新激光设置会导致马氏体钢中的缺陷，那么数学模型框架就可以正确预测此类激光设置结果，而无需进行类似实验，此过程更省时。通过结合实验和建模，研究人员开发出一种简单、快速、循序渐进的程序，从而用来确定哪种设置适合马氏体钢的3D打印。
