Алгоритм планирования многомерных траекторий для слайсера 5D-принтера
Аннотация:
Введение. Представлен алгоритм планирования многомерных траекторий для 5D-принтера. Метод направлен на решение проблем, возникающих при традиционной трехмерной (3D) печати. Стандартные методы 3D-печати с использованием послойного наплавления материала приводят к анизотропии механических свойств, в результате чего прочность изготавливаемого объекта зависит от направления нанесения слоев. Это ограничивает возможности для создания равнопрочных изделий сложной геометрии. Предлагаемый алгоритм позволит достичь равномерного распределения прочностных характеристик объекта за счет оптимизации траекторий печати. Метод. Алгоритм основан на построении траекторий с использованием сферических спиральных слоев. Предлагаемое решение учитывает изменяющиеся параметры печати, такие как высота слоя и толщина линии. Алгоритм адаптируется под различные геометрические формы объекта. Основной особенностью методики является обеспечение изотропии свойств изделия за счет равномерного распределения материала по траекториям. Также алгоритм включает построение нормалей в каждой точке кривой для точного задания направления движения печатающей головки. Используемый подход позволяет избежать стандартных ограничений, характерных для 3D-печати. Основные результаты. Алгоритм протестирован на моделях, имеющих простые и сложные геометрические формы с высоким уровнем кривизны. В ходе компьютерного моделирования проведены эксперименты с различными значениями высоты слоя и толщины линии. Результаты экспериментов позволили оценить влияние этих параметров. Алгоритм продемонстрировал высокую сходимость при разных значениях входных параметров, обеспечивая точное выполнение траекторий независимо от начальных условий. Была выполнена визуализация траекторий и нормалей, что подтвердило правильность направления печати и равномерное нанесение материала. Для удобства дальнейшей работы разработан промежуточный формат представления траекторий, который легко преобразуется в G-коды. Это позволяет подготовить данные для натурных экспериментов, которые будут проведены для оценки эффективности алгоритма в реальных условиях печати. Обсуждение. Алгоритм планирования многомерных траекторий открывает новые возможности для аддитивного производства и позволяет создавать сложные объекты с улучшенными механическими свойствами без необходимости в проектировании дополнительных конструктивных элементов для повышения прочности. Предложенный метод может найти применение в авиастроении, автомобилестроении и медицине, где важны как сложные геометрические формы, так и высокая прочность изделий.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Многоспектральная оптико-электронная система
- Исследование влияния длины волны лазерного излучения на эффект дихроизма в пленках ZnO:Ag
- Прямая лазерная термохимическая запись на пленках титана для создания растрированных изображений
- Алгоритмы прямого адаптивного управления линейной системой по выходу с конечным временем настройки
- Большие языковые модели в информационной безопасности и тестировании на проникновение: систематический обзор возможностей применения
- Использование полярных кодов для исправления пакетов ошибок случайной и детерминированной длины
- Эффективный разреженный поиск с помощью построения инвертированного индекса на основе эмбеддингов
- Метод семантической сегментации данных воздушного лазерного сканирования водоохранных зон
- Алгоритм сглаживания цифровых изображений на основе дисперсии направлений
- Создание модельных наборов целевых классов DAS-сигналов с использованием технологии генеративных состязательных нейронных сетей
- Планирование распределенных вычислений в недетерминированных системах
- Улучшение и расширение CatBoost для точного обнаружения и классификации подтипов DoS и DDoS атак в сетевом трафике
- Обнаружение неконвенциональных пиксельных атак посредством статистического анализа распределения оценок аномальности
- Моделирование износа алюминиевого сплава частицами SiO2
- Подход к решению проблемы дефицита геомагнитных данных в задачах поддержки принятия решений
- Построение согласованной функции расстояния для простого марковского канала
- Использование метода динамического расширения и смешивания регрессора для задач машинного обучения на примере перцептрона
- WaveVRF: постквантовая проверяемая псевдослучайная функция, основанная на кодах, исправляющих ошибки