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oe1(光电查) - 科学论文

26 条数据
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  • 采用恒定热系数对尼龙12粉末进行选择性激光烧结过程的三维无网格模拟

    摘要: 3D打印在制作原创物品的背景下是一个有趣的过程。选择性激光烧结打印机利用激光将聚酰胺颗粒与特定树脂和热量熔合在一起。该过程中不同区域之间的温差会导致变形的出现,本工作的目标是通过跟踪温度随时间的变化来对热SLS现象进行建模。该模型基于通过基于径向基函数的无网格方法求解耦合对流和辐射条件的热传导方程,其中包含分布热源和恒定热系数,本研究的结果将与其它工作一起展示和比较。

    关键词: 传热,无网格方法,径向基函数(RBF),热建模,选择性激光烧结(SLS)

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 采用增材制造技术在K波段原型化可重构H面波导移相器

    摘要: 本工作展示了一种完全采用波导技术实现的K波段可重构移相器设计及制造方案,该设计通过降低插入损耗、优化匹配特性并实现大范围相移来提升性能。该器件基于短缝耦合器与两个可调电抗负载的组合结构——可调电抗负载由一段短路波导构成,其中插入了可调节金属柱。为评估不同应用场景下的性能表现,采用三种不同工艺(传统数控加工、低成本熔融沉积成型技术和直接金属激光烧结技术)制造了三个原型样机。通过实验对样机特性进行了表征,并对测试结果进行了评估与对比。由于该移相器完全基于波导技术开发,无需添加向平面结构的过渡段来集成PIN二极管或变容二极管等集总元件,因此在高功率波束扫描相控阵领域具有重要应用潜力。

    关键词: 可重构的、选择性激光烧结、增材制造、波导、熔融沉积成型、移相器

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第58届决策与控制会议(CDC) - 法国尼斯 (2019.12.11-2019.12.13)] 2019年IEEE第58届决策与控制会议(CDC) - 基于选择性激光烧结的3D打印机温度调节反步控制器设计与实现

    摘要: 本文研究了基于选择性激光烧结(SLS)技术的3D打印机预热温度控制问题。我们将该过程建模为扩散偏微分方程(PDEs)的时间序列,其中每个PDE表示各层的温度分布,控制变量出现在其中一个边界条件中。我们提出了全状态反馈控制律、状态观测器及相应的边界输入输出反馈控制律。该输出反馈控制器确保了L2范数下估计误差的指数稳定性。通过数值仿真和实验验证了理论结果,这些成果为反步控制器在工业应用中的实施提供了良好前景。

    关键词: 3D打印机、反步控制、选择性激光烧结、温度控制、偏微分方程

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 激光增材制造超高孔隙率预烧结Si3N4陶瓷的直接成形机制

    摘要: 通过选择性激光烧结(SLS)技术无任何粘结剂创新性地制备出具有超高孔隙率的复杂结构Si3N4陶瓷。由于快速冷却速率,SLS成型的Si3N4多孔中空微球(PHMS)保留了高温相组成和微观结构,从而揭示了非平衡热源下Si3N4的键合机制。Si3N4 PHMS由竹节状SiO2纳米纤维簇、堆叠SiO2纳米球和平滑α-Si3.72N4纳米线构成的微绒毛实现键合。最终通过SLS在大气环境下直接制备出孔隙率达80%的预烧结Si3N4陶瓷,其强度足以满足后处理要求。

    关键词: 键合机制、选择性激光烧结、增材制造、纳米结构、氮化硅

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 利用纤维素纳米纤维制备用于选择性激光烧结的碳包覆Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>复合粉末

    摘要: 本研究采用系统方法,以纤维素纳米纤维(CellNF)作为氧化铝(Al2O3)选择性激光烧结(SLS)的碳源。通过水悬浮液中的静电吸附(EA)法制备了CellNF与Al2O3的复合粉末。比较了500°C和800°C两种热处理温度下CellNF向Al2O3复合材料中碳残留物(CR)的转化效果。随后进一步研究了CR体积分数及Al2O3粒径对CR-Al2O3复合颗粒的影响,以获得适用于SLS的最佳复合颗粒条件。结果表明:经800°C热处理的0.8μm氧化铝基1.5wt% CR-Al2O3复合材料因具有更优的CR分布和高比表面积,能增强激光吸收促进氧化铝烧结,展现出最佳的激光烧结性能。

    关键词: 增材制造、纳米组装技术、选择性激光烧结、纤维素纳米纤维、静电吸附

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 采用原生与再生聚酰胺尼龙(PA12)的选择性激光烧结工艺中选定室内浓度的对比研究

    摘要: 增材制造(AM)是制造业中极具潜力的前沿技术之一。近年来,关于增材制造对环境及职业暴露影响的研究日益受到关注。但多数学者聚焦于桌面级和熔融沉积成型设备,对工业级增材制造的关注较少。选择性激光烧结过程中通常会重复使用回收粉末以降低成本和减少浪费。本文采用聚酰胺-尼龙(PA12)材料,对比了原生粉末与回收粉末在室内环境中产生的PM2.5、二氧化碳(CO2)和总挥发性有机化合物(TVOC)浓度。根据马来西亚职业安全健康部《2010年室内空气质量操作守则》,空气采样分为四个阶段进行。研究发现PM2.5和CO2主要产生于打印前处理阶段,且回收粉末在这两项指标上的浓度均高于原生粉末——8小时采样期间测得PM2.5峰值达1452微克/立方米,CO2峰值达1218ppm。后处理阶段的TVOC浓度显示回收粉末略高,证实了打印过程中粉末结块和PA12温度的影响。研究表明选择性激光烧结(SLS)设备操作人员在打印过程中面临显著暴露风险,建议采取缓解措施并配备个人防护装备以降低职业暴露危害。

    关键词: 选择性激光烧结、职业暴露、室内空气质量、聚酰胺-尼龙、增材制造

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于金属有机框架和热塑性聚酰胺12的混合基质膜选择性激光烧结3D打印技术在水处理中的应用

    摘要: 基于金属有机框架(MOF)的宏观材料制备被视为实现粉末状MOF晶体实际应用的有效策略。本研究采用先进的三维(3D)粉末打印技术——选择性激光烧结(SLS),以热塑性聚酰胺12(PA12)粉末为基体材料,五种MOF晶体(包括ZIF-67、NH2-MIL-101(Al)、MOF-801、HKUST-1和ZIF-8)为填料,制备了MOF-聚合物混合基质薄膜(MMFs)。通过构建具有网格图案的三层HKUST-1-PA12复合物,验证了三维MOF-聚合物结构的可打印性。采用五种不同质量负载的MOF填料打印具有网格图案的单层MMFs,研究其独立特性、厚度、比表面积、亲水性、水渗透通量及机械稳定性。利用具有不同网格图案的NH2-MIL-101(Al)-PA12 MMFs进行亚甲基蓝(MB)吸附测试,展示了MMFs在水净化中的应用潜力。实验证实MOF组分保持了高最大吸附容量,且打印的MMFs可便捷再生以实现循环利用。本研究为利用先进3D打印技术制造宏观MOF-聚合物材料提供了实践应用思路。

    关键词: 水净化、金属有机框架、3D打印、选择性激光烧结、混合基质膜

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 人工神经网络在硅太阳能电池制造前金属化接触电阻建模中的应用

    摘要: 本文介绍了人工神经网络在预测硅太阳能电池正面金属化接触电阻方面的应用。评估了所获正面电极特征对电池电性能的影响。光伏电池的正面电极采用丝网印刷(SP)法沉积,随后通过两种工艺制造:常规工艺(1. 红外带式炉共烧结)和非常规工艺(2. 选择性激光烧结)。利用传输线模型(TLM)研究了太阳能电池正面电极的电阻。通过Statsoft公司的Statistica Neural Network软件建立了人工神经网络。该网络能便捷地模拟所制正面金属化的接触电阻,有助于更优地选择生产工艺参数。实验筛选出与共烧结及选择性激光烧结技术相关的丝网印刷工艺建议,包括最佳浆料配比、硅基底形貌、共烧结温度、激光束功率及扫描速度等参数,旨在获得与基底结合良好、均匀熔融且正面电极-基底结电阻值较小的结构。所制正面金属化接触电阻的预测功能对制造商和设计者具有重要价值,既能满足客户质量要求,又能带来可量化的经济效益。

    关键词: 炉内混烧、丝网印刷、计算材料学、人工神经网络、选择性激光烧结、硅太阳能电池

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于粉末床的激光增材制造不锈钢工艺综述

    摘要: 本研究对不锈钢的粉末床激光增材制造进行了综述。本文介绍的粉末床激光增材制造工艺包括选择性激光烧结和选择性激光熔化。论文回顾了不锈钢的粉末床激光增材制造工艺,发现工艺参数对基于粉末床的激光增材制造工艺演化特性具有重要影响。最后,本文展望了未来的研究方向。

    关键词: 材料表征、激光增材制造、选择性激光烧结、增材制造、选择性激光熔化

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 一种采用激光生成纳米颗粒包覆PA12粉末用于选择性激光烧结的新方法

    摘要: 通过纳米添加剂改性选择性激光烧结(SLS)粉末材料,能够使粉末特性适应激光烧结工艺或最终制件性能要求。为避免纳米填料团聚,本研究展示了一种新方法:将无表面活性剂的激光生成胶体纳米颗粒直接在水溶液中吸附于聚合物表面?;谡庖淮葱路椒?,采用金属与氧化物纳米颗粒对聚酰胺12(PA12)粉末进行修饰,并通过SLS工艺加工。利用电子显微镜和共聚焦激光扫描成像技术分析填料分散情况。

    关键词: 选择性激光烧结、激光增材制造、聚合物粉末、液体中脉冲激光烧蚀、纳米粒子

    更新于2025-09-12 10:27:22