简介:摘要:深度学习在激光熔化选择性激光熔化(SLM)工艺中的应用日益受到关注。本研究探讨了深度学习在SLM工艺优化中的关键作用,并提出了一种基于深度学习的方法来提高加工效率和质量。通过收集大量的SLM工艺数据,我们建立了一个深度学习模型,用于预测激光熔化过程中的温度分布、残余应力和材料性质。实验结果表明,深度学习模型能够显著提高SLM工艺的精度和稳定性,减少了试验和优化的时间成本。
简介:为了减小正交频分复用(OFDM)信号的峰均功率比PAPR,本文在已有的选择性映射(SLM)算法基础上提出了联合利用正交GOLD码和SLM的具体实现方案,分析了其在AWGN和频率选择性衰落信道中的性能,并做了相应仿真,证明了该方案的可行性。
简介:摘要:一些形状复杂的铝合金常以AlSi10Mg合金粉末为材料,通过选区激光熔化(Selective laser melting,SLM)技术制造得来,主要应用于航空、汽车等领域。本文主要讨论AlSi10Mg的SLM工艺控制点。
简介:摘要:激光选区熔化(Selective laser melting,SLM),是一种利用高能激光束,以点带面实现金属粉体材料熔化、聚积成形的先进制造技术,是基于逐层累加堆积原理的一种先进制造工艺。SLM成形具有高致密度、高精度的特点,能实现复杂结构件的一体化设计制造,且成形件机械性能良好。选用TA15是由于该合金材料属于近α型钛合金,既具有α型钛合金良好的热强性和可焊性,又具有接近于α+β型钛合金的工艺塑性。