CN109032538A - 大数据在3d打印技术中的应用方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大数据在3D打印技术中的应用方法，所述方法使用基于大数据的在线打印平台，所述平台包括：打印设备、服务器，客户端，所述客户端连接所述服务器，所述服务器连接所述打印设备，所述客户端包括计算机或手机，所述服务器包括依次连接的网络模块、数据模块、存储模块、解析模块、聚合模块和应用模块；所述方法包括如下步骤：1)打印设备利用高能热源按照设定参数加热材料；2)客户端将3D打印需求和三维模型传到服务器；3)服务器将运行参数通过互联网与云端服务器连接；4)云端服务器将步骤3)发送的参数进行大数据分析处理，并反馈给服务器进行调控；5)打印设备接收服务器打印指令，进行打印。

Description

大数据在3D打印技术中的应用方法

技术领域

本发明属于化工生产技术领域，具体涉及一种大数据在3D打印技术中的应用方法。

背景技术

随着大数据技术的兴起，相比传统的统计方法，大数据更突出了只问关联、不问因果，着重于证析数据之间的关联性的特点，大数据技术对解决工厂复杂、隐含而难以测量的变量间影响关系，有其独到之处，例如生产单元A中生产工况会影响到单元A输出中间产品的品质，如果中间产品的品质无法在线测试或测试成本高昂，这些隐含的关系也会影响后续生产单元B的生产情况，通过大数据分析技术，不仅可对单元A的故障进行监测与诊断，而且在时间序列上，可以对生产单元B的故障进行预警，并提醒操作人员作出及时的调整。对于化工生产而言，很多单元操作尤其是物理过程，有确定的质量及能量平衡关系，而且流程的前后操作单元常存在物理隔离，物理参数之间不存在物理上的相关性，直接采用大数据分析技术，因为测量数据间存在的噪音影响，又或者是受到公用工程影响，这些物理上不存在关联的数据在大数据所建立的模型上常常出现高度的关联性，让大数据分析人员误认为存在关联，这种违反物理定律的关联使得故障诊断的误判率增大，导致生产技术人员对故障检测产生不信任，给推进工业智能工厂建设带来了一定的阻力。

3D打印技术是一项具有数字化制造、高度柔性和适应性的先进制造技术，自二十世纪八十年代末发展至今，己成为现代先进制造技术中的一项支柱技术。选区激光熔化技术是近年来发展迅速的增材制造技术之一，其以粉末材料为原料，采用激光对三维实体的截面进行逐层扫描完成原型制造，不受零件形状复杂程度的限制，不需要任何的工装模具，应用范围广。选区激光熔化工艺的基本过程是：送粉装置将一定量粉末送至工作台面，铺粉装置将一层粉末材料平铺在活塞已成型零件的上表面，振镜控制激光器按照该层的截面轮廓对实心部分粉末层进行扫描，使粉末的温度升至熔化点，粉末熔化烧结并与下面已成型的部分实现粘接；当一层截面烧结完后，工作台下降一个层的厚度，铺粉装置又在上面铺上一层均匀密实的粉末，进行新一层截面的扫描烧结，经若干层扫描叠加，直至完成整个三维实体制造。选区激光熔化设备在运行过程中，工作台(即由活塞支撑的成型缸的底部)一般通过电机驱动下降一个层厚，然而由于电机编码器的精度有限，使得每次通过计算得到的电机运转步数还存在小数部分，现有技术一般将小数部分统一采用省去、向整数进一或者四舍五入的方法进行处理，这样随着制件烧结层数的增加，误差也在不断累加，因此，随着烧结制件高度越高，累积存在的误差也越大。目前，也出现了采用绝对位置对电机运转步数进行定位的方式控制活塞的上升或下降，该方式虽然可减小累积误差的影响，但是电机的每次定位都需要计算新的定位值，即每次都需要对电机运转步数进行累加处理，因此，随着制件烧结层数的增加，大大增加了数据的处理难度，且同时增加了上、下位机之间的数据传输，导致容易出现错误。

发明内容

针对现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种计算简单，误差小的大数据3D打印应用方法，大大减少加工工序，缩短加工周期，提高产品的制造精度，而且产品结构越复杂，制造速度的作用越显著。

为实现上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种大数据在3D打印技术中的应用方法，所述方法使用基于大数据的在线打印平台，所述平台包括：打印设备、服务器，客户端，所述客户端连接所述服务器，所述服务器连接所述打印设备，所述客户端包括计算机或手机，所述服务器包括依次连接的网络模块、数据模块、存储模块、解析模块、聚合模块和应用模块；

所述方法具体包括如下步骤：

1)打印设备利用高能热源按照设定参数加热材料；

2)客户端将3D打印需求和三维模型传到服务器；

3)服务器将运行参数通过互联网与云端服务器连接；

4)云端服务器将步骤3)发送的参数进行大数据分析处理，并反馈给服务器进行调控；

5)打印设备接收服务器打印指令，进行打印。

进一步，所述服务器根据基于遗传算法的调度算法，进行打印设备调度。

进一步，所述网络模块内置有3G上网装置或WIFI上网装置；所述网络模块外设有多个USB连接端。

进一步，所述数据模块采集的参数包括，打印精度、打印尺寸、打印材料及颜色，电机运转步数，主动轮与从动轮的转数比。

进一步，所述存储模块为闪存式存储芯片。

进一步，所述解析模块用于解析成型产品的类型，进行归并处理，将相同部分并且部件之间具有触发关系的特征归并一个系列。

进一步，所述聚合模块获得全部产品的类型和特征系列，计算产品之间的相似度，并且根据所述产品的相似度进行归类。

进一步，所述应用模块，针对产品的归类提供相匹配的网络服务。

进一步，上述方法步骤1)中高能热源是激光束、电子束、等离子或离子束，所述材料是非金属材料。

进一步，所述基于遗传算法的调度算法包括以下步骤：

(1)客户的打印请求在上传至服务器后，服务器定时调度，定时统计最新的打印请求，一方面使任务的调度更加集中，便于进行更改和调整，使得调度更加高效而精确。另一方面可以减少计算量，降低***负载；

(2)建立影响打印设备调度因素的数据结构，数据结构包括客户请求类、打印机类和打印任务类；所述客户请求类参数包括打印请求的位置信息；所述打印机类参数包括打印请求的位置信息、打印机完成打印的成本、打印机完成打印的时间；所述打印任务类参数包括完成打印任务耗时、完成打印的总体成本、打印机端与客户的距离；

(3)基于遗传算法建模，即在一定时间内积累到n个客户请求时，对m个待调度的打印设备进行统一的调度，该调度问题可以归结为在m台机器中完成n项任务的最佳安排方案。

本发明大数据在3D打印技术中的应用方法，通过包括上述提高三维物体制造精度的检测平台，使得加工步骤根据大数据计算结果而进行，避免现有技术采用纯数学模式造成的误差，克服了随着制件烧结层数的增加，增大数据处理难度的弊端，将数据处理的过程移至云端服务器中，大大降低了对3D打印本身的数据处理要求，降低了3D打印的制造成本,具有数据处理简单，误差小，精度高的效果。

附图说明

图1为本发明大数据在3D打印技术中的应用方法的流程示意图。

图中：1客户端，11计算机，2服务器，21网络模块,22数据模块，23存储模块,24解析模块,25聚合模块，26应用模块，3打印设备

具体实施方式

下面结合附图，对本发明进一步详细说明。

本发明提供一种大数据在3D打印技术中的应用方法，所述方法使用基于大数据的在线打印平台，所述平台包括：打印设备、服务器，客户端，所述客户端连接所述服务器，所述服务器连接所述打印设备，所述客户端包括计算机或手机，所述服务器包括依次连接的网络模块、数据模块、存储模块、解析模块、聚合模块和应用模块；

所述方法具体包括如下步骤：

1)打印设备利用高能热源按照设定参数加热材料；

2)客户端将3D打印需求和三维模型传到服务器；

3)服务器将运行参数通过互联网与云端服务器连接；

4)云端服务器将步骤3)发送的参数进行大数据分析处理，并反馈给服务器进行调控；

5)打印设备接收服务器的打印指令，进行打印。

所述服务器根据基于遗传算法的调度算法，进行打印设备调度。所述网络模块内置有3G上网装置或WIFI上网装置；所述网络模块外设有多个USB连接端。所述数据模块采集的参数包括打印精度、打印尺寸、打印材料及颜色，电机运转步数，主动轮与从动轮的转数比。所述存储模块为闪存式存储芯片。所述解析模块用于解析成型产品的类型，进行归并处理，将相同部分并且部件之间具有触发关系的特征归并一个系列。所述聚合模块获得全部产品的类型和特征系列，计算产品之间的相似度，并且根据所述产品的相似度进行归类。所述应用模块，针对产品的归类提供相匹配的网络服务。上述方法步骤1)中高能热源是激光束、电子束、等离子或离子束，所述材料是非金属材料。所述基于遗传算法的调度算法包括以下步骤：

(1)客户的打印请求在上传至服务器后，服务器定时调度，定时统计最新的打印请求，一方面使任务的调度更加集中，便于进行更改和调整，使得调度更加高效而精确。另一方面可以减少计算量，降低***负载；

(2)建立影响打印设备调度因素的数据结构，数据结构包括客户请求类、打印机类和打印任务类；所述客户请求类参数包括打印请求的位置信息；所述打印机类参数包括打印请求的位置信息、打印机完成打印的成本、打印机完成打印的时间；所述打印任务类参数包括完成打印任务耗时、完成打印的总体成本、打印机端与客户的距离；

(3)基于遗传算法建模，即在一定时间内积累到n个客户请求时，对m个待调度的打印设备进行统一的调度，该调度问题可以归结为在m台机器中完成n项任务的最佳安排方案。

所述大数据在3D打印技术中的应用方法，通过3G上网装置或WIFI上网装置接入网络，与云端服务器实现网络连接，达成数据传输通道。当需要使用3D打印机打印物品时，可将三维图像文件通过USB接口接入网络模块，通过网络模块送达云端服务器，云端服务器对数据进行解析后处理为控制打印机工作的数字控制信号，再将该数字控制信号通过构建好的网络数据传输通道送达网络模块，网络模块将数字控制信号送至机械组件及打印头上，控制两者的工作，实现立体打印，

所述大数据在3D打印技术中的应用方法，应用激光熔化工艺采用逐层烧结并叠加的方法完成整个3D打印制造的全过程。即，当一层截面烧结完后，驱动装置驱动铺粉装置又在上面铺上一层均匀密实的粉末，进行新一层截面的扫描烧结，经若干层扫描叠加，直至完成整个三维实体制造。在3D打印过程中，1)加工设备利用高能热源按照设定参数加热材料使之结合成型、2)传感器将步骤1)中的运行参数通过互联网与云端服务器连接，将相关数据发送至监控中心；3)监控中心将步骤2)发送的参数进行大数据分析处理，并对加工设备进行调控。

以上对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种大数据在3D打印技术中的应用方法，所述方法的特征在于使用基于大数据的在线打印平台，所述平台包括：打印设备、服务器，客户端，所述客户端连接所述服务器，所述服务器连接所述打印设备，所述客户端包括计算机或手机，所述服务器包括依次连接的网络模块、数据模块、存储模块、解析模块、聚合模块和应用模块；

所述方法具体包括如下步骤：

1)打印设备利用高能热源按照设定参数加热材料；

2)客户端将3D打印需求和三维模型传到服务器；

3)服务器将运行参数通过互联网与云端服务器连接；

4)云端服务器将步骤3)发送的参数进行大数据分析处理，并反馈给服务器进行调控；

5)打印设备接收服务器打印指令，进行打印。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述服务器根据基于遗传算法的调度算法，进行打印设备调度。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述网络模块内置有3G上网装置或WIFI上网装置；所述网络模块外设有多个USB连接端。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述数据模块采集的参数包括，打印精度、打印尺寸、打印材料及颜色，电机运转步数，主动轮与从动轮的转数比。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述存储模块为闪存式存储芯片。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述解析模块用于解析成型产品的类型，进行归并处理，将相同部分并且部件之间具有触发关系的特征归并一个系列。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述聚合模块获得全部产品的类型和特征系列，计算产品之间的相似度，并且根据所述产品的相似度进行归类。

8.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述应用模块，针对产品的归类提供相匹配的网络服务。

9.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤1)中所述高能热源是激光束、电子束、等离子或离子束，所述材料是非金属材料。

10.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于遗传算法的调度算法包括以下步骤：

(1)客户的打印请求在上传至服务器后，服务器定时调度，定时统计最新的打印请求，一方面使任务的调度更加集中，便于进行更改和调整，使得调度更加高效而精确，另一方面可以减少计算量，降低***负载；

(2)建立影响打印设备调度因素的数据结构，数据结构包括客户请求类、打印机类和打印任务类；所述客户请求类参数包括打印请求的位置信息；所述打印机类参数包括打印请求的位置信息、打印机完成打印的成本、打印机完成打印的时间；所述打印任务类参数包括完成打印任务耗时、完成打印的总体成本、打印机端与客户的距离；

(3)基于遗传算法建模，即在一定时间内积累到n个客户请求时，对m个待调度的打印设备进行统一的调度，该调度问题可以归结为在m台机器中完成n项任务的最佳安排方案。