然而,组织工程并不是唯一受益于逃亡材料的研究领域。自2000年代初以来,使用散散射墨水的3D打印而创建的微通道越来越引起人们的关注,作为微流体学领域中传统软性光刻技术的一种替代方法。这些系统涉及在将微通道网络从2D扩展到3D时的软光刻的持久限制。Therriault等人的开创性工作。[8]证明了将AM扩展到包括3D微通道网络在内的微流体的可能性。尽管3D打印原理为微流体提供了令人兴奋的新机会,但软光刻方法仍然比传统的3D打印技术(例如挤出印刷或立体光刻学)保持优势,在达到小型特征尺寸和高表面质量时。[9,10]虽然基于挤出的技术主要传递了毫米尺寸的尺度,但立体光刻可能会将边界推向100 µm以下。但是,实现此类决议的市售树脂和打印机非常有限。[9]作为常规3D打印技术的替代方法,诸如用于液体打印的液体填充空隙[11]和两光子直接激光写入聚合[12]允许制造特征大小以下50 µm。但是,这些
摘要:基于Zn的金属的激光粉末床融合(LPBF)具有产生定制的可生物降解植入物的突出优势。然而,在Zn激光熔化期间发生了大规模蒸发,因此调节激光能量输入和气体屏蔽条件以消除LPBF过程中蒸发烟雾的负面影响成为一个关键问题。在这项研究中,建立了两个数值模型,以模拟扫描激光与Zn金属之间的相互作用以及屏蔽气流与蒸发烟雾之间的相互作用。第一个模型通过将蒸发对能量,动量和质量的保护作用进行影响,预测了不同激光输入的蒸发率。以蒸发速率作为输入,第二个模型通过采取气体循环系统的效果,包括几何设计和流量速率,预测了在屏蔽气流的不同条件下蒸发烟雾的消除效果。在涉及足够激光输入和优化的屏蔽气流的情况下,在LPBF过程中,蒸发烟雾有效地从加工室中删除。此外,通过比较纯锌和钛合金的LPBF来讨论表面质量致密性的影响。已建立的数值分析不仅有助于找到基于Zn的金属LPBF的足够激光输入和优化的屏蔽气流,而且还有益于理解LPBF工艺蒸发的影响。
增材制造在航空航天、医疗植入等领域有着很好的应用前景,但成型件表面质量差,如果不进行后处理无法满足高服务化的要求,抛光加工是高性能金属增材制造技术链中的关键环节。本文总结了其阶梯效应、成型表面粗糙度高等特点。近年来,增材制造技术又称3D打印以其在快速成型特别是复杂金属零件制造方面的独特优势受到航空企业的高度重视。但由于3D打印采用逐层生长的过程,构建的零件往往表面粗糙度较差,如果不进行后处理则不适合实际使用。基于此基础,增材制造对金属零件抛光领域的研究主要集中在电化学、激光、磨料流抛光技术等方面。本文针对增材制造过程中的各种制造工艺、金属粉末材料种类以及样品的各种结构(如多孔结构、高深宽流道等)对上述领域的研究进展进行了综述,并总结了增材制造金属零件抛光工艺中表面粗糙度、材料去除、表面残余应力、轮廓精度保持性等技术指标的研究成果,最后对3D打印金属零件抛光技术未来的发展进行了展望。
日历描述本课程是对现代计算机辅助设计(CAD)技术在物理对象中生成3D数字模型中使用的介绍。主题包括触点和非接触数据采集技术,数据类型和交换格式以及高级可视化和表面技术。课程信息讲师:Pawel kurowski教授电子邮件:pkurows@uwo.ca讲座:请参阅草案我的时间表先决条件2259A/b或MSE 2202A/B认证单位工程学工程学70%物理对象的逆向工程简介•有关反向工程的历史笔记(RE)•RE Process 2。数据采集技术•RE技术分类•非接触技术:激光扫描,CT/MRI•接触技术:坐标测量机(CMM)•破坏性技术•涉及RE 3的案例研究。数据类型和数据交换格式•非参数数据格式:点云,多边形网格•参数数据格式(B-REP/NURBS)•多边形与参数数据•数据交换操作•缓解数据交换错误4。参数数据重建•非参数到参数数据转换•计算机图形和CAD的图形输出•建模策略:基于历史记录和直接的直接•歧管和非Manifold模型•表面操作和功能性和功能性•表面质量分析; A类表面•A类表面的工业应用•参数数据重建的准确性5。加法制造
开发了一种激光粉末床熔合 (LPBF) 策略,用于在 Inconel 718 结构中制造具有高尺寸精度的小通道。特别关注了等效直径和形状因子等表面特性。通过系统地改变 LPBF 轮廓参数以及通道横截面,优化了外表面的固有表面质量。相对于构建平台,分析了上皮、垂直和下皮表面的平均算术粗糙度 Sa。同时,研究了构建方向对直径为 500 至 1000 毫米、构建方向从水平 (0 ) 到垂直 (90 ) 的通道上内部自由形状表面质量的影响。通过使用优化的液滴形横截面(该横截面与构建倾角呈函数关系),可以显著提高尺寸精度。对通道不同区域表面粗糙度的角度分析证实,这种改进的横截面减少了由于向内熔化而显示出特别高表面粗糙度的通道区域的比例。结合优化的轮廓处理策略,改进的通道在倾角低于 45° 时具有最佳性能。形状因子从 0.4 增加到几乎 0.9,即接近理想的圆形。2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
作为一种使用紫外线以高空间分辨率和表面质量逐层固定光聚合物的技术,立体光刻(SLA)允许精确的过程控制和优化各种紫外线可策展的聚合物及其纳米复合材料,并具有各种纳米颗粒。在这项研究中,通过SLA技术在抗菌应用中添加不同含量的硝酸银含量,制备了紫外线可策展的聚合物纳米复合材料。在SLA过程中实现了AGNP的原位合成,没有任何其他治疗方法。 研究了Agno 3添加对树脂固化和纳米复合标本的机械性能的影响。 了解纳米复合样品的断裂机理,通过SEM评估样品的断裂表面,并通过EDX评估了纳米复合材料的AGNO 3含量。 含有0.3 wt的纳米复合材料。 %agno 3表现出改善的机械性能。 将Agno 3含量进一步增加到3 wt。 %导致聚合物纳米复合材料的物理和机械性能恶化。在SLA过程中实现了AGNP的原位合成,没有任何其他治疗方法。研究了Agno 3添加对树脂固化和纳米复合标本的机械性能的影响。了解纳米复合样品的断裂机理,通过SEM评估样品的断裂表面,并通过EDX评估了纳米复合材料的AGNO 3含量。含有0.3 wt的纳米复合材料。%agno 3表现出改善的机械性能。将Agno 3含量进一步增加到3 wt。%导致聚合物纳米复合材料的物理和机械性能恶化。
摘要:从制造角度来看,增材制造因其提高生产效率的潜力而广受欢迎。然而,在预定的设备、成本和时间限制内确保产品质量始终如一仍然是一个持续的挑战。表面粗糙度是一个关键的质量参数,难以达到要求的标准,这对汽车、航空航天、医疗设备、能源、光学和电子制造等行业构成了重大挑战,因为表面质量直接影响性能和功能。因此,研究人员非常重视提高制造零件的质量,特别是通过使用与制造零件相关的不同参数来预测表面粗糙度。人工智能 (AI) 是研究人员用来预测增材制造零件表面质量的方法之一。许多研究已经开发出利用人工智能方法的模型,包括最近的深度学习和机器学习方法,这些模型可以有效降低成本和节省时间,并正在成为一种有前途的技术。本文介绍了研究人员在机器学习和人工智能深度学习技术方面的最新进展。此外,本文还讨论了将人工智能应用于增材制造部件表面粗糙度预测的局限性、挑战和未来方向。通过这篇评论论文,我们可以发现,集成人工智能方法具有巨大的潜力,可以提高增材制造工艺的生产率和竞争力。这种集成可以最大限度地减少对机加工部件进行再加工的需求,并确保符合技术规范。通过利用人工智能,该行业可以提高效率,并克服在增材制造中实现一致产品质量所带来的挑战。
道路是重要的运输方式,占90%的旅客交通。发展中国家面临的主要问题是维护道路。我们知道,印度的大多数道路都很狭窄,表面质量较差,道路的维护却不令人满意。由于道路的维护和维修不佳,导致了坑洼的创造。根据自动化协会的调查,道路事故的主要原因之一是坑洼。当驾驶员降低车辆速度时,碰撞的机会很高。道路为经济发展做出了至关重要的贡献,并带来了重要的社会利益。为了使国家发展和发展至关重要。道路开放了更多的领域并刺激经济和社会发展。出于这些原因,道路基础设施是所有公共资产中最重要的。然而,由于道路上反复的负载和风化,可能会引起坑洼,从而严重影响人类的生活。坑洼是道路表面的结构性故障,原因是由于土壤结构中存在水以及经过影响区域的交通流量。每年,人类在印度道路上损失了超过一万卢比的生活,而由于道路上的坑洼而导致的事故比例非常重要。在雨季,问题加剧了。事故主要是由于雨季中水覆盖了坑洼。坑洼被描述为对道路的表面损害。如果在开车时实时检测到这些坑洼,它将有助于车辆驾驶员避免它们,从而避开近乎危险。通常,由于天气和运输,它会随着时间的流逝而增长。
开发自定义的钻井过程,以最大程度地减少损害并改善天然纤维复合材料的整体性能,这取决于对其钻孔性能和潜在损害的彻底了解。这项研究探讨了用椰子鞘纤维增强的红色填充聚酯复合材料中分层和推力的变化。采用Taguchi阶乘设计,该实验研究了钻孔参数的影响,包括钻井直径,主轴速度和进料速率。使用方差分析分析来验证实验结果。发现的结果表明,由于添加红色泥浆,由于复合材料的固有脆性影响,提高进料速率和主轴速度会导致推力和分层的升高。在钻井参数中,进料速率对推力施加了最大的影响(大约30%),而点角对分层的影响最大(60%)。对钻孔表面的分析揭示了基质裂纹,纤维提取和基质涂抹,强调了优化钻孔参数,选择适当的工具以及实施有效的冷却方法的重要性,以改善钻孔纤维复合材料的整体表面表面和质量。这项研究有可能协助制定策略,以最大程度地减少损害并提高整体表面质量;最终,它有助于促进材料科学和工程学的知识,并在不同行业的天然纤维复合材料的制造和利用中应用。
摘要:使用线材的直接能量沉积 (DED) 工艺被认为是一种可以以可承受的成本生产大型部件的增材制造技术。然而,DED 工艺的高沉积速率通常伴随着较差的表面质量和固有的打印缺陷。这些缺陷会对疲劳耐久性和抗腐蚀疲劳性产生不利影响。本研究的目的是评估相变和打印缺陷对通过线材激光增材制造 (WLAM) 工艺生产的 316L 不锈钢腐蚀疲劳行为的关键影响。为了进行比较,研究了具有规则奥氏体微观结构的标准 AISI 316L 不锈钢作为对应合金。使用 X 射线微断层扫描 (CT) 分析的三维无损方法对打印缺陷的结构评估。通过光学和扫描电子显微镜评估微观结构,而通过循环动电位极化 (CCP) 分析和浸没试验评估一般电化学特性和腐蚀性能。使用旋转疲劳装置检查了在空气和模拟腐蚀环境中的疲劳耐久性。得到的结果清楚地表明,与 AISI 同类合金相比,WLAM 工艺生产的 316L 合金的腐蚀疲劳耐久性较差。这主要与 WLAM 合金的缺点有关,即具有双相微观结构(奥氏体基体和二次 delta-铁素体相)、钝化性降低以及层内孔隙率显著增加,而层内孔隙率是疲劳裂纹的应力增强因素。