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3D打印技术

建筑领域的三维打印技术


发布日期:2020-11-20 来源: 凌云3D


阿里巴巴·巴格里(Ali Bagheri)和布拉德·克雷莫纳(Christian Cremona)探寻了数据生产制造的多元性,并在近期发布的《用于地质聚合物三维打印的混合设计公式:一种机器学习方法》中共享了她们的发觉。

Bagheri和Cremona致力于三维打印的建筑装饰材料,评定了深度学习的发展潜力。根据对地质学聚合物样品和不一样成份开展实验,研究工作人员评定了深度学习中的总体目标自变量。她们最先研究了地聚合物黏合剂的抗压强度以及所涉及到的原素,包含:

原材料特性

铝硅酸盐資源的成分

偏碱活性剂的秘方

活性剂中的偏碱正离子

活性剂中铝硅酸盐与氢氧化镍的分馏

水与黏合剂的占比

石料秘方

建筑领域的三维打印技术

在开展三维打印时,影响因素持续提高,包含:

包装印刷方法

层屏幕分辨率

木刻版画样子

挤压速度

方位

原材料的提前准备和配置

研究工作人员说:“由于成千上万的变量,不在应用设备的状况下对包装印刷的地质学聚合物样品的抗压强度开展预测会造成很高的出现偏差的原因。” “比如,大家能够预测分成四类的样版的抗压强度,出现偏差的原因为75%。可是,应用深度学习将大大减少该不正确,这在本工作中里将进一步见到。”

建筑领域的三维打印技术

当今数据信息为研究工作人员产生了益处,由于她们可以根据复印自变量和变更主要参数来掌握其他信息:

“在所述合理主要参数中,煤灰的含量,炼铁高炉粉煤灰的含量及其碱性溶液中硼正离子,硅离子和钾离子的占比更显着。对抗压强度的危害。”研究工作人员说。

一台中小型三维打印机被用于生产制造用以研究的样品,该复印机由活塞杆实际操作的挤塑机构成。研究工作人员应用震动来保证 化合物夯实,样品规格为250x30x30。

在地质学聚合物化合物中发觉了煤灰,而且还显示信息出更强的抗压强度。反过来,含大量钠的样品显示信息出减少的抗压强度。

硼提升了钾离子,另外减少了抗压强度-渣含量也有一定的降低。铝硅酸盐也是抗压强度发展趋势和化学交联的重要成份。

最后,Bagheri和Cremona发觉了真正的预测值是63%。

建筑领域的三维打印技术

“可以用二种合理的方法较为这种预测。最先,能够根据预测标准并包含主要参数总数来评定实体模型的简易性。因而,rpart涵数比较简单,针对50%的预测仅有2个主要参数,而针对另一半则仅有三个主要参数,”研究工作人员汇总说。

“殊不知,ctree函数应用了四个要素来开展74%的预测,应用了2个要素来仅开展26%的预测。次之,将每一个预测涵数的积累精确性作为较为规范。根据将每一个类型中的预测总数乘于适度的正预测值,能够得到积累精密度因素。

相对性于ctree函数的63%,rpart涵数的积累精密度做到70%,这证实了rpart涵数在预测三维打印的硼产业基地质聚合物样品的抗压强度层面具备类似但略好的特性。除此之外,各自在ctree和rpart涵数建立的决策树算法中能够看得出煤灰百分数和硼正离子占比的必要性。

工程建筑中的三维打印一直遭受愈来愈多的关心,家中,公司办公室乃至全部村子都能够应用各种各样不一样的复印机和原材料来搭建三维打印。

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