Fabricación generativa mediante fusión selectiva por láser (SLM) en lecho de polvo

• Canales de refrigeración internos, de contorno cerrado
• Reducción de peso gracias a la optimización de la topología, la rejilla y las estructuras de panal
• Construcción simultánea de diferentes diseños
• Reducción de los tiempos de desarrollo del producto gracias a la disponibilidad inmediata de prototipos fabricados con materiales de serie
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Diseño de máquina herramienta 100% para tecnología SLM

• Volumen de construcción: 325 x 325 x 400 mm
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• Láser único, doble o cuádruple con módulos ópticos de alta precisión y solapamiento completo de los campos de escaneado
• Contenedor de construcción reemplazable para reducir los tiempos de trabajo
• Cubridora bidireccional con sistema de protección contra colisiones
• CELOS X con easyAM: instrucciones de trabajo detalladas para un manejo y mantenimiento simplificados de la máquina
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Nueva medida de robustez y repetibilidad

• Cámara de proceso flotante para una mínima distorsión térmica
• Compensación activa de la temperatura para el posicionamiento del eje z
• Supervisión del cristal de seguridad para la detección de residuos de humo y daños
• Supervisión del lecho de polvo para la detección de defectos

rePLUG – El módulo de polvo para cambios rápidos de material

• Manipulación de polvo automatizada: reprocesamiento de polvo integrado para una máxima eficiencia y seguridad en el trabajo gracias a un ciclo de material cerrado
• Un solo material por rePLUG –.
• Un material por cada rePLUG – Cualquier ampliación de la gama de materiales gracias al sistema de cambio modular y a los cambios de material sin contaminación
• Cambio de material sin contaminación.
• Función de tamizado y secado de polvo integrada bajo atmósfera de gas inerte
• Llenado de polvo industrializado y detección precisa del peso en el tanque principal
• Opcional: rePLUG FLEX - El módulo de polvo adicional, especialmente desarrollado para el desarrollo de materiales y parámetros de proceso en el sistema en serie

(Translated with DeepL)