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基于点云数据的增材制造模型结构优化方法
1
作者
薛凯
郭润兰
+1 位作者
黄晖阳
黄华
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第20期2482-2488,共7页
增材制造因其逐层累加的特点,在进行结构优化时,需要考虑悬垂结构在成形过程中正确成形,避免在过程中形成冗余支撑结构。提出了一种三维模型结构优化方法,利用点云数据方法对三维模型进行处理获得其轮廓特征,将模型按照不同特征分割,针...
增材制造因其逐层累加的特点,在进行结构优化时,需要考虑悬垂结构在成形过程中正确成形,避免在过程中形成冗余支撑结构。提出了一种三维模型结构优化方法,利用点云数据方法对三维模型进行处理获得其轮廓特征,将模型按照不同特征分割,针对其不同外部特征建立对应的内部椭球结构,同时在其内部重新构建自支撑结构,以保证优化后的结构成形过程中不会因为结构特殊而生成额外的支撑。实验结果表明,以四个不同特征模型为例,提出的方法在保证实体模型性能的前提下,平均减少了16.4%的成形时间及12%的材料成本。
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关键词
增材制造
点云数据
结构优化
自支撑算法
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职称材料
题名
基于点云数据的增材制造模型结构优化方法
1
作者
薛凯
郭润兰
黄晖阳
黄华
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第20期2482-2488,共7页
基金
国家自然科学基金(52365057,51965037)。
文摘
增材制造因其逐层累加的特点,在进行结构优化时,需要考虑悬垂结构在成形过程中正确成形,避免在过程中形成冗余支撑结构。提出了一种三维模型结构优化方法,利用点云数据方法对三维模型进行处理获得其轮廓特征,将模型按照不同特征分割,针对其不同外部特征建立对应的内部椭球结构,同时在其内部重新构建自支撑结构,以保证优化后的结构成形过程中不会因为结构特殊而生成额外的支撑。实验结果表明,以四个不同特征模型为例,提出的方法在保证实体模型性能的前提下,平均减少了16.4%的成形时间及12%的材料成本。
关键词
增材制造
点云数据
结构优化
自支撑算法
Keywords
additive manufacturing
point cloud data
structure optimization
self-supporting algorithm
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TQ320 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点云数据的增材制造模型结构优化方法
薛凯
郭润兰
黄晖阳
黄华
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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