【摘 要】
:
激光选区熔化(SLM)3D打印技术由于其个性化定制、能够成形复杂修复体、成形精度高、能大批量生产修复体、理化性能优异等特点,在口腔修复体领域拥有广泛的应用前景。但是SLM技术也存在一系列问题待以解决,其成形件内部孔隙较多、表面粗糙度较差、残余应力较大,以上这些问题一直困扰着SLM技术在口腔修复领域的临床应用。为解决以上问题,本文首先对SLM钴铬合金的显微组织进行表征,分析其显微组织的特点。然后通过
论文部分内容阅读
激光选区熔化(SLM)3D打印技术由于其个性化定制、能够成形复杂修复体、成形精度高、能大批量生产修复体、理化性能优异等特点,在口腔修复体领域拥有广泛的应用前景。但是SLM技术也存在一系列问题待以解决,其成形件内部孔隙较多、表面粗糙度较差、残余应力较大,以上这些问题一直困扰着SLM技术在口腔修复领域的临床应用。为解决以上问题,本文首先对SLM钴铬合金的显微组织进行表征,分析其显微组织的特点。然后通过实验得到了不同成形工艺(激光功率P和扫描速度V)下SLM钴铬合金的熔池形貌、孔隙率、表面粗糙度和维氏硬度,从而得到了激光线能量密度E与成形件组织和性能之间的联系,优化了打印工艺参数。然后针对不同预期用途的口腔修复体,研究了两种热处理工艺(硬化热处理和软化热处理)对SLM钴铬合金组织和力学性能的影响,并研究了模拟烤瓷热处理对SLM钴铬合金组织和力学性能的影响。主要研究结论如下:(1)SLM成形钴铬合金由大量类似于“鱼鳞片状”的团状组织构成,这主要由于激光能量高斯分布的特点导致的。而熔池内部由垂直于熔池边界生长的柱状亚晶组成,这种独特的形态主要由于在熔池边界上更容易形成晶核,而晶核易朝着最大的热流方向生长。SLM钴铬合金相组成为单相过饱和的γ-Co固溶体(FCC结构),这是由于SLM成形高熔池温度高凝固速度的原因所导致的。(2)根据激光功率P和扫描速度V对熔池形貌以及孔隙率的影响规律,引入线能量密度E,综合概括两种工艺参数P、V与熔池形貌、成形件性能之间的联系。随着线能量密度E的增大,成形件孔隙率降低,维氏硬度提升。但是当激光线能量密度E>0.15 J/mm后,孔隙率下降趋势和维氏硬度上升趋势逐渐平缓,主要由于熔池搭接区域处的缺陷萌生区减小。成形件的表面粗糙度随着线能量密度E的增大先下降后上升。线能量密度E<0.15 J/mm时,由于“凹谷”现象,试样表面粗糙度较高。线能量密度E增加至0.150.2 J/mm时,试样表面逐渐变平滑。而当线能量密度E继续增大至0.2 J/mm以上时,由于“凸峰”现象,使试样的表面粗糙度增大。实验得到优化的SLM钴铬合金成形工艺参数(线能量密度E=0.173 J/mm、激光功率P=190 W、扫描速度V=1100 mm/s)。(3)硬化热处理可以提升原始态SLM钴铬合金的强硬度,但是会使材料塑性下降。这主要因为硬化热处理使原始态SLM钴铬合金析出Laves相以及发生等温FCC→HCP相转变。软化热处理可以提升原始态SLM钴铬合金的延伸率,也会使材料屈服强度和硬度有所下降。这主要因为软化热处理中再结晶的发生以及孪晶界的出现。(4)模拟烤瓷热处理会使原始试样的强硬度明显提升,延伸率大幅下降。主要由于晶体缺陷促进亚晶界上长条状的Laves相和条纹状的ε-Co相的出现,恶化材料的韧性。模拟烤瓷热处理会使软化态试样的强硬度略有提升,延伸率有所下降。其力学性能的变化主要是由于晶内弥散分布的Laves相的出现和晶界处长条状Laves相的长大。模拟烤瓷热处理会使硬化态试样的强硬度有所降低,延伸率有所提升。主要由于模拟烤瓷热处理过程中发生的HCP→FCC相转变。
其他文献
图像是信息的重要载体,所呈现的内容丰富多样。前景通常是图像内容的关键信息,人们在观察分析图像时也会重点关注这部分内容。在现实生活和工作中,前景提取被广泛应用于图像处理相关领域,如自动驾驶、影视特效等领域。前景提取结果的准确率会直接或间接影响后续的图像处理环节。人眼视觉感知物体的过程具有整体优先效应,即先感知物体的整体视觉形象,再感知其局部细节。为进一步提高前景提取的准确率,本文从人眼视觉感知的角度
近年来,由于互联网的快速发展,网络中的内容与信息呈爆炸式增长,非专业人员想要从搜索引擎获取有效医疗信息的难度进一步加大。同时,由于我国的医疗建设水平无法跟上患者的就医需求,医患矛盾的现象始终得不到根本的解决,所以问诊难的问题普遍存在。随着大数据和人工智能时代的到来,人们获取各类信息的方式开始变得更加敏捷和高效,加快实现医学领域的信息化是一个迫切且具有重要意义的问题。为了方便患者在需要就医时能及时地
藏族医学,简称藏医,是中国传统医学的重要组成部分。然而,藏医的疾病诊断与治疗过程十分依赖医生的个人经验。同时,藏医院的信息化建设相对落后,以电子病历为基础的决策支持系统建设尚处于起步阶段。这些问题已经对现阶段藏医的传承和发展产生阻碍。本文依托青海省自然基金项目——“基于数据挖掘的藏医诊疗决策支持系统关键技术研究”,以藏医用药决策支持为切入点,将数据挖掘技术、推荐算法与藏医用药理论结合,借助青海省藏
如何更高效地制作具有较强真实感的可变形人体角色动画一直是计算机三维动画技术研究中的热点之一。为了提高人体角色动画真实感,研究者们通常采用物理或动力学模拟的方法,在初级运动(如行走等)的基础上模拟人体运动过程中的次级运动(如脂肪抖动等),从而满足人体角色动画的真实感要求。而为了提高动画制作效率,研究者们通常采用动作捕捉技术捕获真实人体的不同运动状态信息再结合手动编辑和调整的方法。基于物理的传统模拟方
噪声作为一种特殊的数据形式伴随着信号的出现而出现,其按概率密度函数可分类为高斯噪声、椒盐噪声、伽马噪声、瑞丽噪声等。图像噪声的产生会使其含载的信息受到干扰,对后续依赖于图像数据的处理如数据挖掘、机器学习、图像识别等造成很大影响。经典的图像去噪算法针对二维图像数据,应用各种先验知识与数学模型在尽可能保留原始图像细节的前提下最大程度去除噪声干扰。然而对高光谱图像(Hyperspectral image
三维目标检测在汽车自动驾驶、机器人环境感知等应用中占有重要的地位,主要研究如何有效地感知三维环境信息,对感兴趣目标进行准确分类和定位。相比于二维目标检测,三维检测由于维度增加更具有挑战性。一方面,各类传感器数据单独应用于三维场景理解时都有不足之处,例如激光雷达获取的点云稀疏且不规则;相机获取的图像缺乏空间深度信息。另一方面,物体在空间中随机分布,当目标距离远或部分被遮挡时,容易出现漏检情况。针对以
随着交通信息量爆炸式地增长,难以仅凭人工处理方式实现对其的管理,以系统化和智能化方式对交通数据进行的操作的智能交通系统逐渐在现代交通管理中占据了重要地位。车辆作为交通中的一个重要组成成分,要完成整个系统的智能化管理,使用各种现代技术处理车辆数据是智能交通中不可或缺的一个重要环节。现阶段用于车辆检测与识别的技术中存在诸如处理计算量较大、效率较低等问题。针对上文中提到的车辆检测与识别技术中存在计算量大
在当今这个数字化、信息化高速发展的时代,“互联网+”技术风靡全球,微电子技术与互联网技术相结合成为许多行业发展的重点,使得电子产品的发展逐步走向微小化、精密化,这也推动了电子产品组装工艺的进步,点胶机在电子产品的表面贴装中起着十分重要的作用。和国外成熟的自动化点胶设备相比,我国点胶机无论是在点胶精度还是点胶速度上都有很大差距。点胶机在点胶加工的过程中会产生多种误差,其中主要包括与机床组件运动过程中
自身免疫性疾病是指由于某些原因造成免疫系统对自身成分的免疫耐受减低或破坏,致使自身抗体或致敏淋巴细胞损伤自身器官组织而引起的疾病。抗核抗体(Antinuclear Antibodies,ANA)作为自身免疫病患者中最常见的一类自身抗体,对相关疾病的分类、鉴别、分型、预测、预后及预防等具有重要的临床意义。传统的ANA检测以手工操作为主,需要人工对荧光显微镜下的ANA图像进行判读,并判断其所属的荧光模
近年来,随着区块链分布式账本的快速发展,区块链上的信息增长迅速,在区块链网络中,为了保证去中心化,每个节点都要独立的保存区块链数据,而不断增长的区块链信息提高了区块链网络中节点的存储要求,同时也给新加入网络的节点带来大量同步以及验证的负担,这提高了成为区块链网络节点的门槛,进而导致保存区块链信息的节点数量减少,对区块链的去中心化造成消极影响,不利于区块链网络的发展,因此越来越多的研究着眼于优化区块