Senvol 3D打印数据库介绍

南极熊了解到，Senvol 3D打印数据库，目前已经非常强大了。



下面是自动翻译的一些介绍
设备数据库：http://senvol.com/machine-search/
这非常重要（严肃地说）。 花15秒阅读这个将帮助你很多。 填写搜索表单时，请注意，不需要搜索字段。 换句话说，您不需要填写每个搜索字段。 您可以根据需要填写尽可能多的信息。 例如，如果您只想搜索3D Systems计算机，则可以执行此操作。 或者，如果您只想搜索至少12“x12”x12“的机器，您也可以这样做。 或者您甚至可以一次搜索多个字段（例如，您可以搜索与钢材兼容的活页夹喷射机）。

材料数据库http://senvol.com/material-search/
这非常重要（严肃地说）。 花15秒阅读这个将帮助你很多。 填写搜索表单时，请注意，不需要搜索字段。 换句话说，您不需要填写每个搜索字段。 您可以根据需要填写尽可能多的信息。 例如，如果您只想搜索Stratasys材料，则可以执行此操作。 或者，如果您只想搜索抗拉强度至少为50 MPa的材料，您也可以这样做。 或者您甚至可以一次搜索多个字段（例如，您可以搜索断裂伸长率至少为8％的钛材料）。


Senvol API http://senvol.com/api/
您正在开发增材制造相关软件吗？

如果是这样，Senvol API是必不可少的。 Senvol API允许您将Senvol数据库的数据和结构合并到公司的软件中。

授权Senvol API的好处包括：

从Senvol数据库访问原始数据
能够使用或操纵数据结构以满足您公司的需求
只要将新机器或材料添加到Senvol数据库，就可以自动更新数据
常见用途包括：

开发增材制造相关软件的公司：
Senvol API使您能够改进功能并为增材制造相关软件或平台创建新功能。无论您是想为用户提供“材料查找器”，还是为后端供应商注册表单提供支持，Senvol API都可以作为构建其他功能的主干。

想要分析增材制造机器和材料数据的公司：
Senvol API为希望对此数据运行更强大分析的公司提供对Senvol数据库中原始数据的访问。无论您是希望创建Ashby图的最终用户，还是希望将您的产品与竞争对手的最新产品进行比较的材料或机器供应商，Senvol API都能为您提供所需的数据。

Senvol API现在可以比以往更轻松地访问工业增材制造机器和材料的完整，最新数据。

Senvol指数 http://senvol.com/indexes/
Senvol Indexes可以即时访问增材制造数据集，否则需要数月才能开发出来。所有这些只是价格的一小部分。

Senvol指数是增材制造材料表征的数据集。所有Senvol指数包括：

试样特性：在特定的增材制造机器上制造的试样的材料特性
过程参数：用于实现这些材料属性的过程参数的值
原料特性：所用特定原料的特性
单击此处查看Senvol Index示例的封面。

进行的具体测试和每个Senvol指数测试的样本数量各不相同。所有Senvol指数通常包括各种机械，疲劳，热和物理性能测试结果。例子包括：

拉伸（ASTM E8）
高周疲劳（ASTM E466）
热膨胀系数（ASTM E831）
化学（各种）
压缩（ASTM E9）
密度（ASTM B311）
硬度（ASTM E18）
金相学（ASTM E112 / E3）
所有Senvol Indexes都利用Senvol在增材制造数据方面的行业领先专业知识，以确保结果如下：

可跟踪：完整记录整个过程（包括设置，参数，构建和测试过程）
统计学意义：生成的标本数量和进行的测试提供了统计学上显着的数据
符合标准：所有工作（如适用）严格遵守相关行业标准（例如ASTM）
高保真：Senvol专门使用经过认证和认证的设施（例如AS9100，NADCAP，A2LA）
中性：Senvol完全自行开发所有Senvol指数，不涉及机器或材料OEM

Senvol SOP http://senvol.com/sop/

增材制造数据既复杂又困难。 Senvol SOP可确保您的组织生成具有系统性的数据。
Senvol SOP是一个标准操作程序，详细说明了如何生成纯种添加剂制造数据。组织使用100多页的手册来确保每个数据生成项目 - 无论涉及哪些员工，他们所在的位置，或使用哪种AM机器或材料 - 都遵循标准程序。
在为增材制造生成纯种数据时，需要考虑的复杂性的例子包括：

• 规划制作什么
• 多少个标本
• 做什么测试
• 标本尺寸
• 如何选择合适的供应商
• 如何捕获所有过程变量
• 使用哪种标准
• 当行业标准不存在时该怎么办
• 物料搬运
• 如何回收材料
• 机器维护和校准
• 如何适当地后处理
• 后处理如何影响规划（即试样数量，构建布局，试样尺寸）
  

Senvol SOP解决了上述复杂问题，并提供了正确的方法来收集使数据具有同源性所需的信息。 Senvol SOP涵盖的主题包括：

• 测试计划程序
• 制造程序
• 成本估算考虑程序
• 用于制造，测试和成本估算的模板
• 要遵循的标准（即一些是行业标准，一些是Senvol制定的标准）
• 供应商选择流程（例如，制造商，后处理供应商，测试实验室）
• 参数捕获程序（例如，用于原料特性，机器参数，后处理参数）
• 数据开发程序（例如制造管理，后处理管理，测试管理）
• 数据收集和编制程序
• 文件管理
• 总体流程图
  

通过提供详细，一致且可重复的流程来生成纯种添加剂制造数据，Senvol SOP使您的组织能够以完全可追溯的方式节省资金，节省时间，避免错误并记录整个流程。

Senvol ML数据分析http://senvol.com/ml/

数据驱动的机器学习软件，用于分析增材制造工艺参数与材料性能之间的关系。

Senvol ML软件套件可帮助公司快速表征或鉴定增材制造材料和工艺。 Senvol ML协助开发具有统计学证据的材料特性，以减少开发设计允许值所需的常规材料特性和测试。

Senvol ML的功能将允许用户在给定目标机械性能的情况下在特定的增材制造机器上选择合适的工艺参数。这为减少目前所需的高水平试错提供了独特的机会，从而节省了大量的时间和金钱。

数据驱动的机器学习算法

AM数据的模块化ICME（集成计算材料工程）概率框架是Senvol ML软件的基础。在此框架中，AM数据分为四个模块：流程参数，流程签名，材料属性和机械性能。正在开发的软件由一种算法驱动，该算法量化四个模块之间的关系。该算法是AM材料，机器和过程不可知的。


Senvol ML数据驱动的机器学习算法的功能包括：

前向预测：从给定的一组过程参数预测机械性能（例如疲劳寿命）
反演：当给定目标机械性能（例如目标拉伸强度）时，算法确定使用哪些工艺参数以实现目标
机器学习：该算法从先前的数据集中“学习”并将这些“学习”应用于新的数据集，从而减少未来所需的数据量并提高预测精度
推荐数据收集：算法向用户推荐需要哪些额外的数据点来提高预测精度（即引导用户生成较小的，有针对性的数据集），从而节省时间和金钱
计算机视觉算法
除了Senvol ML的机器学习功能外，Senvol ML还包括一个计算机视觉算法，可以实时分析现场监测数据。这使用户能够实时检测不规则性并开始量化构建中的不规则性与所产生的机械性能之间的关系。

Senvol ML开发
Senvol ML软件目前正在开发中，并将向任何寻求合格AM零件的公司进行商业化销售。