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BMF推出用于工業(yè)生產的微精密3D打印機
BMF推出用于工業(yè)生產的微精密3D打印機
行業(yè)資訊 1495天前

微型3D打印系統(tǒng)專家Boston Micro Fabrication(BMF)推出了它所謂的“第一臺也是唯一的”用于短期工業(yè)生產的微型3D打印機microArch S240。該公司最新的打印機以BMF的專利投影微立體光刻技術(PμSL)為模型,采用了其他先進的材料,更大的打印體積和更快的打印速度。

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NIST科學家在納米尺度上開發(fā)3D打印凝膠和軟材料的新方法
NIST科學家在納米尺度上開發(fā)3D打印凝膠和軟材料的新方法
行業(yè)資訊 1496天前

美國國家標準技術研究院(NIST)的研究人員開發(fā)了一種3D打印凝膠和軟材料的新方法。該研究團隊沒有像大多數現代軟材料3D打印機那樣使用紫外激光(UV)或可見光來引發(fā)其凝膠,而是利用電子和X射線束來固化一系列光敏樹脂。事實證明,這些短波長的激光比常規(guī)光束更聚焦,并且能夠制造具有高水平結構細節(jié)的凝膠,尺寸小至100納米(nm)。NIST科學家最新開發(fā)的技術可以創(chuàng)建復雜的微觀結構,例如柔性電極,生物傳感器或軟微型機器人。

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我國科學家受折紙啟發(fā)開發(fā)3D打印軟機器人
我國科學家受折紙啟發(fā)開發(fā)3D打印軟機器人
行業(yè)資訊 1502天前

來自中國的研究人員受到折紙結構和材料的啟發(fā),使他們走向更復雜的機器人技術,如最近出版的“折紙彈簧啟發(fā)的超材料和機器人:完全可編程機器人的嘗試”所述。從創(chuàng)新的手術器械到工程,天線甚至折疊機器人的可擴展應用,這并不是我們第一次看到折紙啟發(fā)的作品。在這項研究中,研究人員遠遠超出了折疊精美紙的技巧,他們試圖將材料編程到機器人系統(tǒng)中。這意味著不僅要檢查3D可打印性,還要檢查可折疊性和所需的機械性能。

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解析3D打印機價格受影響的因素
知識堂 1504天前

隨著3D打印機的更新迭代,每一代的機器都會有相應的技術提升,制作打印機的成本也會隨之變化,導致價格也會相應的提高或降低,讓我們來看看是哪些成本讓3D打印機價格受到影響。

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新型多材料3D打印將不同的金屬和陶瓷組合成一個零件
新型多材料3D打印將不同的金屬和陶瓷組合成一個零件
行業(yè)資訊 1504天前

德國研究機構的弗勞恩霍夫家族不斷發(fā)明新穎的制造方法和輔助技術。這次是弗勞恩霍夫陶瓷技術與系統(tǒng)研究所(IKTS)的最新產品,是一種多材料噴墨系統(tǒng),能夠在單一結構中3D打印多種金屬或陶瓷。為了證明這一過程,Fraunhofer IKTS研究人員3D打印了帶有內置點火裝置的陶瓷衛(wèi)星。

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哈佛研究人員開發(fā)出生態(tài)友好的形狀記憶3D打印材料
哈佛研究人員開發(fā)出生態(tài)友好的形狀記憶3D打印材料
行業(yè)資訊 1511天前

哈佛大學工程與應用科學學院(SEAS)的研究人員已經開發(fā)出一種3D打印材料,該材料可以預先編程為具有可逆的形狀記憶功能。哈佛團隊的新型長絲由兩條角蛋白鏈組成,這些角蛋白鏈排列成扭曲在一起的彈簧狀結構。一旦組合成“線圈”,該材料就可以改變?yōu)槿魏涡螤?,然后以“形狀記憶效應”恢復其原始形狀?


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麻省理工學院研究人員開發(fā)“影像材料”和雙凸透鏡3D打印平臺
麻省理工學院研究人員開發(fā)“影像材料”和雙凸透鏡3D打印平臺
行業(yè)資訊 1516天前

屢獲殊榮的產品和工業(yè)設計師Zini曾致力于通過結合物理和數字世界元素的設計來創(chuàng)造切實,響應迅速的消費者體驗。她的工作探索了新興技術(例如AI,IoT,多材料3D打?。淼男略O計思想和材料可能性。

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美國實驗室開發(fā)自修復3D打印材料
美國實驗室開發(fā)自修復3D打印材料
行業(yè)資訊 1523天前

近年來,彈性體3D打印材料提供的柔韌性和強度,推動了其在消費產品領域中的應用。許多研究人員開發(fā)了增強的彈性體基述職,以試圖擴大其在不同行業(yè)中的應用。美國陸軍實研究實驗室與德克薩斯AM大學聯(lián)合,開發(fā)具有自愈功能的3D聚合物材料,該技術將會應用于從人造肢體到柔性航空部件等多個領域。

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PP 3D打印材料家族再填新成員,用于熔融顆粒3D打印
PP 3D打印材料家族再填新成員,用于熔融顆粒3D打印
行業(yè)資訊 1534天前
聚丙烯3D打印材料的種類進一步豐富,涵蓋了用于選區(qū)激光燒結、高速燒結、多射流熔融在內的工業(yè)級增材制造技術領域。近日,化工材料企業(yè)帝斯曼(DSM)推出了聚丙烯3D打印顆粒材料,用于熔融顆粒制造(FGF)3D打印工藝,再次豐富了聚丙烯3D打印材料家族。
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阿爾貢科學家使用機器學習來預測3D打印零件中的缺陷
阿爾貢科學家使用機器學習來預測3D打印零件中的缺陷
行業(yè)資訊 1537天前
來自阿爾貢國家實驗室和德克薩斯A&M大學的一組研究人員開發(fā)了一種創(chuàng)新的3D打印零件缺陷檢測新方法。利用實時溫度數據以及機器學習算法,科學家們能夠在激光粉末床熔融過程中的熱歷史與表面缺陷的形成之間建立關聯(lián)關系。
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