作為現在最快和最可持續的添加劑工藝之一，金屬粘合劑噴射通過將精確體積的液體粘合劑噴塗到金屬粉末牀上來工作，而金屬粉末又將粉末粘合成固體層，以生成所需的3D模型。粘結劑噴射系統往往具有較大的製造量，並且不需要支撐結構，因此與粉末牀熔合系統相比，它們通常具有更高的生產能力。因此，為了更好地幫助用户完成產品的預設計，模擬軟件開發商Simufact宣佈為其Simufact Additive程序推出了一種用於金屬粘結劑噴射3D打印過程的仿真工具。
Simufact Additive程序中的幾何優化階段
Simufact Additive的新型粘合劑噴射工具旨在替代傳統但昂貴的反覆試驗方法，旨在通過計算預測最終的收縮率。然後，製造商將能夠根據需要補償和擴大尺寸，而無需任何熱仿真方面的專業知識。
此外，該工具還可以預測零件中燒結引起的機械應力，從而指示可能在哪裏發生缺陷。掌握了這些知識之後，工程師應該能夠在產品生命週期的早期進行設計更改，從而減少失敗嘗試的次數。
首先，模型設置和仿真階段是完全自動化的，並且可以使用Python腳本進一步自定義。作為補償的最終確認階段，可以將優化的幾何圖形立即與程序界面中的初始STL和製造零件的計量掃描進行比較。
新的程序可以顯示燒結過程中的預期收縮程度
預測和仿真工具在降低成本和縮短新穎零件的上市時間方面非常有用。工程公司Etteplan最近開發了一種新的免費在線工具-AMOTool，以計算3D打印的生產成本。該軟件程序使公司能夠在尚未進行任何生產之前，使用一種完善的金屬3D打印方法來計算與製造對象相關的成本。
採用深度學習方法，幾何專家Physna最近推出了它所謂的世界上最強大的幾何搜索引擎-Thangs。Thangs無需掃描文本或圖像，而是使用深度學習算法根據構成其體積的多邊形或三角形對3D模型建立索引。該引擎還為3D社區提供了版本控制功能和“兼容零件預測”。
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