SLA激光成型与SLS成型是激光成型的两种主导制造技术，其中SLS工艺是利用激光烧结粉末材料成型的。快速成型技术是以液态光敏聚合物(环氧树脂或/和丙烯酸树脂等)为原料，采用紫外线激光扫描分层成型实体的方法，SIS技术制作复杂模具，即从三维CAD模型的建立、分层、激光扫描路径形成、激光快速成型机烧到后处理的完整工艺过程，分析了制造工艺中的注意事项，并给出了成型件实物工业模型。SLA快速成型技术的重点为实体的CAD设计及分层截面的紫外线激光扫描固化与叠加成型。用SLA快速成型技术制造的树脂模具浇注成型RTV硅橡胶密封件制作周期短、成本低，产品性能完全达到使用要求。SLA快速成型分为三步:前处理、分层叠加自由成型和后处理。前处理是根据用户提供的图纸或实物进行成品的CAD设计，即三维建模，如有可能，还可对实物进行光学扫描或CT扫描，直接得到成品的三维数字模型，然后输出STL格式的三维模型文件(三角面片文件)，并在此基础上进行分层(厚度为0. 05~0.5 mm)切片处理和支撑编辑处理(类似添加加工夹具，但支撑件与模具同时成型)。分层叠加自由成型是快速成型的核心，包括切层制作与切层叠合。 构建大数据环境下的关联分析模型，研究跨行业、跨领域的电力市场运营分析算法，挖掘电力市场的数据规律与价值。立足于中国电力市场实际情况、特点和需要，从市场供需、结构、市场行为、安全约束、外部市场等多方面提出影响电力市场运营分指标因素，建立多源异构环境下的电力市场建设与运营指标体系，综合多维地分析和评价电力市场运行情况。基于大数据的多能流市场化交易应用。利用大数据、云计算、AI等新技术开展能量信息实时监测、数据分析和优化处理，提供各类能源交易全流程数据支撑，实现源网荷储资源的各环节高度协调，生产和消费双向互动。基于大数据的多能流市场化交易应用，在能源生产端结合实时气象数据、厂站运行状态数据等，应用大数据建模开展需求响应预测、发电量模拟、交易策略推演等应用。在能源消费端利用大数据技术将气象信息、用户作息规律、宏观经济指标等数据，通过抽象的量化指标表征与负荷之间的关系，实现对负荷变化趋势的精确感知，达到供需匹配灵活的目的。05结语当前电力市场大数据应用应结合大流量、多维尺度的数据形态和趋势特征，构建适应广域数据来源的集成传输、分析处理以及数据展现的技术体系，大数据应用设计需统筹考虑业务中台与AI技术在电力市场应用的未来方向，可以采取云计算+中台模式设计架构融合的总体可执行框架。本文分析构建了市场主体用户画像分析、信息精准推送和征信评估与分析等业务应用模型，对降低信息不对称的市场效率负面影响和电力市场信用风险管理等工作提供了新思路、新方法，为大数据技术在电力市场的进一步实践提供了借鉴。原标题:北京电力交易中心 刘永辉，张显等:能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨免责声明:以上内容转载自北极星电力新闻网，所发内容不代表本平台立场。 电脑技术的飞速发展，传统设计制作行业也发生了变化，开始使用CAD（计算机辅助设计）技术，即使是重视整体流程的教育也发生了很大的变化。从事物实际技巧的教育而转化为CAD来进行表现的设计教育，教育也跨越了设计工具的领域，计算机教育也成为了工业设计教育的中心，这样一来，原本实际技能的学习时间也大幅度的减少，联系社会实现而言，自己不能诠释三维形体的学生日渐增多，导致他们无法实现实物制作，因此也就出现了就业难的问题，而作为企业来说找不到一些通过基础培训就能直接上岗的人员，造成了人才难找的问题，这些问题的出现，在一定程度上促使我们不得不从其根源上对模型教学的重要性予以重新认识。