Identificación automática de componentes de impresión 3D
Con Partfinder se pueden analizar, clasificar y convertir automáticamente datos CAD de todos los formatos habituales para diferentes procesos de impresión 3D y tipos de máquinas.
La interfaz web de Partfinder Manager permite un uso flexible en redes corporativas y el lenguaje de scripting nativo una fácil integración en sistemas PLM. El cálculo multiprocesador o en clúster permite un análisis y/o conversión rápidos sin rival de grandes cantidades de datos.
3D_Evolution Partfinder viene con sofisticadas interfaces para CATIA, NX, SOLIDWORKS, Creo, JT, STL, STEP, XT, Acis y muchos más que permiten una conversión por lotes súper rápida y altamente precisa. Los datos pueden guardarse para impresión 3D en formato amf, 3mf y STL. Las sofisticadas interfaces y funciones de análisis garantizan la generación de modelos de calidad óptima y estancos.
Perfiles de prueba para análisis y clasificación
Con el Partfinder se pueden analizar automáticamente datos CAD de todos los formatos en relación con los distintos procesos de fabricación aditiva. ThLos modelos 3D se analizan geométricamente y, además, los atributos contenidos en los datos, por ejemplo La información sobre los materiales se utiliza para clasificar cada pieza.
Todos los análisis pueden resumirse en perfiles de prueba definibles por el usuario y ejecutarse en modo batch sobre un gran número de modelos, de modo que incluso bases de datos muy grandes pueden clasificarse automáticamente para procesos de Fabricación Aditiva. Nuestras interfaces nativas leen los atributos y metadatos en milisegundos, lo que permite una clasificación previa. El análisis automático de la geometría 3D, como el cálculo del cuadro delimitador, las superficies y los volúmenes, proporciona otros aspectos importantes para la clasificación automática de las piezas.
Los análisis avanzados, como las comprobaciones del grosor de las paredes o la detección de pequeños orificios y otros detalles, pueden utilizarse para identificar zonas críticas para procesos específicos. Además, la comprobación de holguras internas y el análisis de socavados permiten identificar zonas problemáticas o modelos con un potencial de impresión 3D especialmente bueno. Gracias a la interacción de todas las funciones y al lenguaje de scripting inteligente, los modelos 3D pueden preclasificarse de forma rápida y sencilla.