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:摘要:随着现代制造业的快速发展,对于高性能金属材料的需求日益增长。316L不锈钢以其优异的耐腐蚀性、高温稳定性和良好的机械性能,在航空航天、生物医学等领域得到了广泛应用。选区激光熔化成型技术作为一种先进的增材制造技术,能够实现复杂形状零件的快速、高精度制造。然而,激光增材制造过程中产生的残余应力、晶粒粗大等问题影响了零件的性能。因此,对316L不锈钢的选区激光熔化成型工艺和热处理工艺进行研究,具有重要的理论和实践意义。基于此,本篇文章对316L不锈钢选区激光熔化成型工艺和热处理工艺进行研究,以供参考。
简介:摘要:炼油过程中,裂解炉是一个非常重要的装置,其裂解反应的效果和产物质量直接影响到整个炼油生产线的运行情况。而裂解炉内的热场分布对反应的进行有着至关重要的影响。因此,研究裂解炉热场分布影响原因是非常必要的。