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增材制造 - IITH
• 用于大尺寸部件的电弧增材制造 (WAAM) 装置。 • 用于功能梯度部件的双线 WAAM 装置。 • 基于激光 + 粉末的直接能量沉积系统。 • GE Mtlab 200R 粉末床熔合。 • Mark Two 碳纤维复合材料 3D 打印机。 • HP Jet Fusion 580 彩色粘合剂喷射 3D 打印机。 • ProJet6000 SLA。 • Stratasys Fortus 450 MC (FDM)。 • EnvisionTec 3D Bioplotter
航空航天热交换器的增材制造
• 使用优化参数的 Renishaw AM400 机器制造了无裂纹的 HAYNES ® 282 ® ，这是一种专为高温结构应用而开发的超级合金。打印合金中孔隙率的降低与激光参数有关，包括激光速度、图案填充距离和其他因素。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 的典型结构由柱状结构、等轴晶粒和超细晶粒组成。加工参数对强化相的析出起着至关重要的作用，在使用棋盘和蛇形图案打印的合金中分别观察到球形和立方体强化相。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 在打印和热处理状态下都表现出优异的机械性能，具有高屈服强度和极限拉伸强度 (UTS)。
使用创新的碳材料GMS（3DC Inc.）开发功能传导添加剂
○业务计划该项目着重于研究和开发GMS（石墨烯Messponge）的应用，这是Tohoku University发明的创新碳材料，是锂离子电池（LIB）的导电添加剂。我们旨在应对缺乏结构可控性的常规碳材料难以解决的锂离子电池的关键设计挑战。通过利用GM，这可以实现精确的结构控制，我们将其发展为功能性导电添加剂。
通过添加剂开发材料特刊...
近年来，人们广泛讨论了从设计和生产率角度来看 AM 工艺的无数优势和挑战，但最近许多研究指出，从材料角度来看，这些创新的加工技术也带来了许多优势和挑战 [3]。事实上，从材料的角度来看，要解决的主要问题与 AM 零件的性能研究以及市场上可加工材料的数量有限有关。基于这些考虑，许多大学、研究中心和行业开始研究原料特性、AM 工艺参数和材料特性之间的相关性，并寻求扩大可用于 AM 工艺的材料组合 [3]。因此，我们推出了本期特刊，总结了这些主题的最新研究活动。以下按材料类别介绍了 AM 材料开发的主要最新进展。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。
镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
