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World File Search System加法
加法制造
• Rapid prototyping ideal for high-mix, low-volume production • Generate slices and robot trajectories directly from a CAD model using one software solution • Program optimization via automatic tool orientation control for minimizing wrist rotation and maximizing robot reach • Full control over process-specific parameters such as stepovers, multi-layer offsets, and deposition rate by layer • Perform workspace analysis to easily identify potential reach issues and optimize cell设置•利用自动刀具路径优化功能，以避免机器人错误和碰撞•减少后处理和碎屑的量，并获得一致，准确且可重复的结果一致，准确且可重复的结果•减少复杂零件的周期和少量运行的周期时间•最大化盈利能力•最大化盈利能力并提高机器人的投资范围•创建表面上的速度•创建真实的范围•创建3.型号的范围•远处•避免了3台，•创建3.将材料沉积在弯曲的表面上，例如涡轮刀片，凹形物体等等•使用自定义指南曲线/网格定义工具路径的方向•轻松从slic3r和cura等流行软件的3D打印Gcode（例如，例如SliC3R和Cura）生成机器人轨迹。Robotmaster支持Reprap Flavor Import Import，允许用户以其过程相关信息导入3D打印专用路径
基于多传感器融合的数字孪生加法...
摘要 在增材制造 (AM) 中，及早发现和纠正缺陷对于避免构建失败至关重要。在本文中，我们介绍了一种基于多传感器融合的数字孪生，用于机器人激光导向能量沉积过程中的现场质量监控和缺陷校正。多传感器融合源包括声学传感器、红外热像仪、同轴视觉相机和激光线扫描仪。这项工作的主要新颖性和贡献在于开发一种时空数据融合方法，该方法可在零件的 3D 体积内同步和注册多传感器特征。融合的数据集可用于通过机器学习预测特定位置的质量。可以动态识别需要添加或去除材料的区域。生成机器人刀具路径和自动调整的工艺参数以纠正缺陷。与传统的基于单传感器的监测相比，多传感器融合可以更深入地了解底层过程物理，例如孔隙形成和激光-材料相互作用。所提出的方法为更高效率、更少浪费和更清洁生产的自适应 AM 铺平了道路。关键词：增材制造、工业 4.0、多传感器融合、数字孪生、决策联系人：陈乐群 新加坡南洋理工大学 chen1470@e.ntu.edu.sg
推进组件的加法制造（AM）...
基于参考文献：•Gradl，P.R。，Mireles，O。，Andrews，N。“推进系统添加剂制造的简介。10.13140/rg.2.2.2.13113.93285•ASTM委员会F42关于增材制造技术。添加剂制造技术的标准术语ASTM标准：F2792-12A。（2012）。•Gradl，P.R.，Greene，S.E.，Protz，C.，Bullard，B.，Buzzell，J.，Garcia，C.，Wood，J.，Osborne，R.，Hulka，J。和Cooper，K.G.，2018。液体火箭发动机燃烧设备的添加剂制造：过程开发和热火测试结果的摘要。在2018年联合推进会议上（第4625页）。•Ek，K。，“添加剂制成的金属”，科学硕士论文，KTH皇家理工学院（2014年）。
