基于小波神经网络熔丝堆积三维打印精度预测模型

熔融沉积快速成形是一个多参数耦合的非线性过程,大量成形参数对成形件精度具有重要影响.为了弄清各个工艺参数对成形零件精度的影响,提高熔丝堆积三维打印产品精度,运用Matlab软件建立了利用成形工艺参数预测产品精度的小波神经网络模型,完成了算法设计.通过熔丝堆积三维打印实验采集样本,利用训练样本对所建立的网络进行训练,完成网络输入输出精度映射关系,并利用测试样本对所训练网络进行检验.仿真试验表明,产品精度预测模型具有很高的精度,验证了该预测模型在理论和实践上的可行性、有效性.把小波神经网络方法运用于熔丝堆积三维打印参数与成形产品精度之间的建模,解决了难以用数学方法建立精确模型的问题.

RV减速器参数化建模及熔丝堆积快速成型

RV减速器作为工业机器人关节运动精密的传动机构,对机器人完成目标任务有非常重要的作用。以摆线轮作为研究对象,介绍RV减速器的传动原理以及结构组成。通过对标准理论齿廓摆线轮曲线参数方程的研究,简化参数方程表达式,并用SolidWorks进行了参数化建模。采用熔丝堆积快速成型的方法制造的摆线轮三维实物样件,表面精度和样件尺寸精度高,有利于后期为RV减速器各个零部件的研发提供可行性的帮助。

一种新型玻璃3D打印方案

3D打印是一项可以变革制造业的新兴技术。通过数字模型生产三维实体,3D打印在近十年受到了社会各界的关注,越来越多的公司、研究机构研发新型3D打印技术及3D打印机,越来越多的行业开始使用3D打印提高生产效率,力推工业进步和发展。玻璃工艺是我国传统文化的一个重要标志,玻璃制品也是人们日常生活中最为常见的类型。然而,传统的玻璃生产工艺效率低,成品率差,难以完成复杂形状的定制。3D打印这项技术和玻璃产业的结合,不仅可以大大提高玻璃生产的效率,提高成品率,还可以完成复杂形状的打印,充分发挥玻璃艺术创作者的创作天赋,促进玻璃行业的快速发展。然而,玻璃3D打印和传统3D打印相比难度更大,挑战性更高。玻璃材质熔点高,玻璃液态固化成型需要精确的温度控制等问题,均成为阻碍玻璃3D打印发展的难题。本文充分利用3D打印现有技术,基于熔丝堆积打印原理,提出一种新型玻璃3D打印方案,同时结合温度和运动的精确控制,实现玻璃制品的打印。