用于确定筛选装置的孔隙性质的流体动力学建模
背景技术：1.各种类型的产品可以由纸浆材料制成。特别地，包括主体和金属丝网的纸浆模塑模具可以浸入材料的纸浆中，并且纸浆中的材料可以形成主体和金属丝网的形状。主体和金属丝网可以具有要形成的产品的期望形状，并且因此可以具有复杂的形状。主体和金属丝网可以包括许多用于液体通过的孔隙，其中金属丝网中的孔隙可以显著地小于主体中的孔隙。在产品的形成期间，可通过纸浆模塑模具施加真空力，这可使纸浆中的材料被吸到金属丝网上，并形成与纸浆模塑模具的形状相匹配的形状。该材料可以从金属丝网上移除，并且可以固化成具有期望的形状。
附图说明
2.本公开的特征以示例的方式示出，并且不限于下面的（一个或多个）附图，其中相似的数字表示相似的元件，其中:图1示出了可以确定示例性筛选装置的孔隙性质的示例性装置的框图；图2a和2b分别描绘了示例纸浆模塑模具的横截面侧视图，其中可以实施关于图1讨论的示例筛选装置；图3示出了可以用来制造图2a和2b所描绘的筛选装置的示例3d制造系统；图4示出了用于确定具有第一性质或第二性质的孔隙的示例方法的流程图，所述第一性质或第二性质被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间长度内被形成以用于制造筛选装置；和图5示出了计算机可读介质的框图，该计算机可读介质可以在其上存储有用于选择筛选装置的数字设计的计算机可读指令，该数字设计被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间长度内被形成以用于制造筛选装置。
具体实施方式
3.为了简单和说明的目的，通过主要参考示例来描述本公开。在下面的描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对本公开的透彻理解。然而，容易显而易见的是，本公开可以在不限于这些具体细节的情况下实施。在其他情况下，没有详细描述一些方法和结构，以免不必要地模糊本公开。
4.遍及本公开，术语“一”和“一个”旨在表示特定元素中的至少一个。如本文所用，术语“包括”意味着包括但不限于包括，术语“包含”意味着包含但不限于包含。术语“基于”意味着至少部分基于。
5.本文公开了可确定筛选装置的孔隙性质的设备，其可用于从由液体和材料元素组成的浆料中过滤液体，以由材料元素形成部件，该材料元素通过经由筛选装置在浆料上施加真空力而被压实到筛选装置上。在本文还公开了可以确定孔隙性质的方法和计算机可读介质。
6.如本文所讨论的，该设备的处理器可以确定筛选装置的孔隙的性质，该筛选装置
可以是纸浆模塑模具(或者等同地，模具工具组)的一部件，这可以导致在筛选装置上形成的部件具有优化的属性和/或该部件在最短的时间长度内形成。该属性可以是例如部件的精度水平、用于形成部件的材料量和/或类似物等。优化的精度水平可以对应于最接近地匹配部件设计的部件。材料的优化量可以是可用于形成部件同时满足部件的最小预期结构属性的最小量的材料。
7.处理器可以通过对筛选装置的数字设计的各种版本应用流体动力学建模来确定性质，其中各种版本可以包括相对于彼此具有各种性质的孔隙。各种属性可以包括例如孔隙的尺寸、孔隙的形状、孔隙的位置、跨越筛选装置定位孔隙的密度等。处理器还可以分析对各种版本的流体动力学建模的结果，以确定结果属性和/或在形成各种版本的部件预测要消耗的时间长度。处理器可以进一步确定各种版本中的哪一个结果属性是更好的属性和/或各种版本中的哪一个被预测为导致部件在各种版本中以最小的时间长度形成。
8.处理器可以设计筛选装置被制造具有孔隙性质的孔隙，该孔隙性质被确定为导致属性被优化和/或形成部件的时间长度被减少或最小化。此外，处理器可以使和/或控制制造系统制造具有该设计的筛选装置。
9.通过实施本公开的特征，3d制造的筛选装置中的孔隙可以被设计成使得在筛选装置上形成的部件能够以有效的方式制造。例如，3d制造的筛选可以设计成具有孔隙，这些孔隙具有能够以有效的材料使用、减少的或最小化的时间长度和/或类似物等方式精确地形成部件的性质。
10.首先参考图1、2a和2b。图1示出了示例装置100的框图，该示例装置100可以确定要生成的示例筛选装置202的孔隙性质。图2a和2b分别示出了示例纸浆模塑模具200的横截面侧视图，其中可以实施关于图1讨论的示例筛选装置202。应该理解的是，图1所描绘的示例性装置100和/或图2a和2b所描绘的示例性纸浆模塑模具200可以包括额外的特征，并且在不脱离装置100和/或纸浆模塑模具200的范围的情况下，可以去除和/或修改本文所述的一些特征。
11.装置100可以是计算系统，例如服务器、膝上型计算机、平板计算机、台式计算机等。如所示，装置100可以包括处理器102，其可以是基于半导体的微处理器、中央处理单元(cpu)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)和/或其他合适的硬件设备。装置100还可以包括存储器110，存储器110在其上可以存储处理器102可以执行的机器可读指令(其也可以称为计算机可读指令)。存储器110可以是包含或存储可执行指令的电子、磁、光或其他物理存储装置。存储器110可以是例如随机存取存储器(ram)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、存储设备、光盘等。也可以称为计算机可读存储介质的存储器110可以是非暂时性机器可读存储介质，其中术语“非暂时性”不包括暂时性传播信号。
12.尽管装置100被描绘为具有单个处理器102，但是应当理解的是，装置100可以包括额外的处理器和/或核心，而不脱离装置100的范围。就这一点而言，对单个处理器102以及单个存储器110的引用可以被理解为附加地或替代地涉及多个处理器102和多个存储器110。此外，或者可替换地，处理器102和存储器110可以集成到单个组件中，例如其上可以提供处理器102和存储器110的集成电路。
13.如图1所示，存储器110可以在其上存储处理器102可以执行的机器可读指令112-116。尽管指令112-116在这里被描述为存储在存储器110上，并且因此可以包括一组机器可
读指令，但是装置100可以包括可以执行类似于指令112-116的功能的硬件逻辑块。例如，处理器102可以包括可以执行指令112-116的硬件组件。在其他示例中，装置100可以包括指令和硬件逻辑块的组合，以实现或执行对应于指令112-116的功能。在任何这些示例中，处理器102可以实现硬件逻辑块和/或执行指令112-116。如本文所讨论的，装置100还可以包括额外的指令和/或硬件逻辑块，使得处理器102可以执行除了以上关于图1所讨论的那些操作之外的操作或者执行代替以上关于图1所讨论的那些操作的操作。
14.处理器102可执行指令112以访问具有孔隙204的筛选装置202的数字设计，其中筛选装置202可用于从由液体和材料元素组成的浆料中过滤液体，以由材料元素形成部件。在一些实例中，液体可以是水或另一种类型的合适液体，其中纸浆材料，例如纸、木材、纤维作物、竹子等，可以混合成浆料。材料元素可以是例如纸浆材料的纤维。
15.除了孔隙204之外，筛选装置202可以包括结构206，使得例如孔隙204可以形成在结构206之间。根据示例，结构206可以通过由3d制造系统在3d制造过程期间将构建材料颗粒熔合在一起而形成。在这些示例中，构建材料颗粒可以是可用于3d制造工艺中的任何合适类型的材料，例如金属、塑料、尼龙、陶瓷、合金和/或类似物等。在一些示例中，筛选装置202可以形成为具有相对薄的高度，并且可以相对柔韧。在其他示例中，结构206可以通过实施另一种制造技术来形成。例如，结构206可以通过选择性激光烧蚀、选择性激光熔化、立体平版印刷术、熔熔沉积建模和/或类似物等形成。
16.纸浆建模模具200还可以包括主体210，筛选装置202可以覆盖在主体210上。主体210可以形成为具有比筛选装置202相对更大的厚度，并且可以比筛选装置202刚性大得多。主体210因此可以为筛选装置202提供结构支撑。主体210也可以由实心部分212和开口部分214形成。实心部分212可以由基本刚性的材料形成，例如金属、塑料、陶瓷和/或类似物等。此外，开口部分214可以通过任何合适的制造技术形成在实心部分212之间。例如，开口部分214(在本文中其也可称为开口、孔隙、通孔等)可通过3d制造工艺、钻孔、通过使用模具和/或类似物等来形成。在这些示例的任何一个中，开口部分214可以从主体210的一侧延伸到主体210的相对侧。在一些示例中，主体210和筛选装置202可以在3d制造过程期间一起形成。
17.根据示例，并且如图2a和2b所示，开口部分214可以具有圆形横截面，其直径可以比孔隙204相对更大。在其他示例中，开口部分214可以具有其他形状，例如矩形、椭圆形、三角形等形状。在操作中，当纸浆模塑模具200浸入包含材料的纸浆或浆料220中时，可以从主体210的与筛选装置202相对的一侧施加真空压力。当纸浆或浆料中的液体如箭头222所指示的流过筛选装置202中的孔隙204和主体210中的开口部分214时，纸浆或浆料中的材料224可被压缩到筛选装置202中，并可呈现筛选装置202的形状。特别地，当液体从浆料220中被抽出并且剩余的材料224被干燥时，材料224可以形成到筛选装置202上的一部分中。
18.在一些示例中，由于筛选装置202中的孔隙204可能不与主体210中的开口部分214精确对齐，因此筛选装置202和/或主体210可以包括通道，该通道可以使得液体能够在装置100和主体210的可能彼此接触的部分之间流动。因此，通道可以使得压力能够通过更多数量的孔隙204施加，从而使得液体流过更多数量的孔隙204。
19.筛选装置202的数字设计可以是筛选装置的计算机模型，例如计算机辅助设计(cad)文件，或者筛选装置202的其他数字表示。此外，处理器102可以从数据存储器(未示
出)或一些其他合适的源访问数字设计。
20.处理器102可以执行指令114，以在筛选装置202的数字设计上应用流体动力学建模，从而在通过筛选装置202施加压力(例如真空压力)期间对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。具体而言，例如，处理器102可将流体动力学建模应用于彼此具有各种孔隙性质的筛选装置202的多个数字设计，以预测对应于待形成的部件的属性和/或预测在形成该部件中消耗的时间长度。通过筛选装置202的预测流量可包括在通过孔隙204施加真空压力期间液体和/或材料元素被预测流过孔隙204的速率和方向。此外，流体动力学建模可以应用于特定类型的浆料220和/或具有例如不同浓度的材料224和液体的多种类型的浆料。
21.通过示例，处理器102可对具有第一性质的孔隙204的筛选装置202的数字设计应用第一流体动力学建模，以当施加真空压力时，对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模，例如如图2b所示。此外，处理器102可以对具有第二性质的孔隙204的筛选装置202的数字设计应用第二流体动力学建模，以当施加真空压力时对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。处理器102可以对具有其他性质的筛选装置的数字设计应用附加的流体动力学建模，以当施加真空压力时对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。
22.根据示例，各种孔隙性质可以是尺寸、形状、数量和/或在其上通过筛选装置202形成孔隙204的位置。这些尺寸可以包括其中孔隙完全封闭的尺寸，例如在其上没有提供孔隙的位置。因此，例如，处理器102可对可能具有不同孔隙性质和孔隙粒度水平的筛选装置202的数字设计版本应用流体动力学建模。在一些示例中，处理器102还可以对具有均匀分布的孔隙204的筛选装置202的参考版本应用流体动力学建模，以确定参考性能数据集。
23.在一些示例中，第一流体动力学建模可在具有第一尺寸的孔隙204的筛选装置202的数字设计上执行，第二流体动力学建模可在具有第二尺寸的孔隙204的筛选装置202的数字设计上执行等等。作为另一个示例，第一流体动力学建模可在具有各种尺寸并以第一配置(例如，第一密度)布置的孔隙204的筛选装置202的数字设计上执行，第二流体动力学建模可在具有其它各种尺寸并以第二配置(例如，第二密度)布置的孔隙204的筛选装置202的数字设计上执行，等等。流体动力学建模中使用的各种尺寸和/或配置可以自动地确定，例如通过使用具有多个不同孔隙尺寸和/或配置的数字筛选装置，并分析每次迭代以确定导致属性被优化和/或形成部件的时间长度被减少或最小化的孔隙尺寸和/或配置。
24.通过示例，处理器102可以在筛选装置202的参考版本上开始流体动力学建模，并且可以输出以指导筛选装置202的优化版本的设计的方式编码的数据。在这个示例中，可以用一种颜色突出显示相对低流量的区域，用另一种颜色突出显示相对高流量的区域，并且可以基于这些区域的指定颜色来调整孔隙尺寸。
25.因此，例如，处理器102可对筛选装置202的数字设计的各种版本应用流体动力学建模，其中各种版本中的孔隙204可相对于彼此具有一致的性质，或者可相对于彼此具有各种性质中的任一种。在一些示例中，处理器102可以对各种版本迭代地执行流体动力学建模，其中可以执行一定次数的迭代。该特定迭代次数可以是预定义的次数、可以在预定义的时间段内执行的迭代次数、可以被认为达到优化结果的迭代次数和/或类似物等。
26.此外或在其他示例中，处理器102可以基于先前流体动力学建模的结果来确定流体动力学建模中要测试的各种性质。例如，处理器102可以确定某些孔隙尺寸可能导致差的
结果，并且因此可以增加孔隙尺寸，直到结果不再变得更好。通过示例，处理器102可从建模中确定某一孔隙尺寸被预测为导致通过孔隙204的预测流速低于预期水平。在进一步的迭代中，处理器102增加一些或所有孔隙204的尺寸，直到例如处理器102从建模中确定材料224的元素(例如纤维)被预测以大于预期的水平流入孔隙204。
27.在一些示例中，所采用的流体动力学建模可以在部件形成期间当材料元素开始堵塞一些孔隙204时对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。也就是说，当浆料220中的液体被抽吸通过孔隙204时，一些材料元素可能阻塞或可能进入并可能堵塞一些孔隙204。流体动力学建模可在预测通过筛选装置202的孔隙204的流量时对这种行为进行建模。
28.根据示例，处理器102可以采用可以执行流体动力学建模的任何合适的应用。例如，处理器102可以对各种版本的数字设计执行计算流体动力学应用，以在各种孔隙性质情况下对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。该应用程序可以是专门设计用于相对于筛选装置202的数字设计对浆料220行为进行建模的应用程序，或者是被编程用于对浆料220行为进行建模的通用流体动力学建模应用程序。
29.处理器102可以执行指令116，以基于所应用的流体动力学建模来确定各种孔隙性质中的孔隙性质，所述孔隙性质被预测为导致部件被形成为具有优化的属性和/或部件在最短的时间段内被形成。也就是说，处理器102可以分析应用于筛选装置202的数字设计的各种版本的流体动力学建模的结果。该结果可包括，例如，预测要形成的部件的精度水平、预测要用于形成具有预定义的精度水平的部件的材料224的量、预测在筛选装置202上形成部件所消耗的时间长度和/或类似物等。
30.优化的属性可以是，例如，建模结果中的最高精度水平、建模结果中的最小化的材料224使用等。此外，最小化时间长度可以是建模结果中预测在筛选装置202上形成部件所消耗的最小时间长度。
31.根据示例，处理器102可以将筛选装置202将要形成的孔隙性质确定为被预测为导致部件形成为具有优化属性和/或部件在最小时间长度内形成的孔隙性质。如本文所讨论的，孔隙性质可包括尺寸、形状、数量、位置等，并且因此，例如，所确定的孔隙性质可指示在筛选装置202上要形成一定数量的孔隙204的位置以及孔隙204的尺寸和/或形状，其中不同的位置可被指示为在其上相对于彼此形成不同数量的孔隙204。
32.根据示例，处理器102还可以访问主体210的数字设计，并且可以对筛选装置202的数字设计和主体210的数字设计应用流体动力学建模。换句话说，在一些示例中，处理器102可以单独对筛选装置202的数字设计应用流体动力学建模，而在其他示例中，处理器102可以对筛选装置202的数字设计和主体210的数字设计都应用流体动力学建模。由于通过主体210的流动可能影响通过筛选装置202的流动，所以在筛选装置202和主体210的组合上应用流体动力学建模可能导致可能与预测通过在筛选装置202上单独应用流体动力学建模而实现的结果不同的结果。
33.在流体动力学建模被应用于筛选装置202和主体210两者的数字设计的示例中，处理器102可以将如上所讨论的流体动力学建模应用于筛选装置202的数字设计和主体210的数字设计，以对浆料220如何被预测流过筛选装置202以及流过筛选装置202和主体210进行建模。此外，处理器102可以基于所应用的流体动力学建模来确定将通过主体210形成的开口(开口部分214)的性质，这些性质将导致部件被形成为具有优化的属性和/或部件在最小
的时间长度段内被形成。因此，例如，除了筛选装置202中的各种孔隙性质外，处理器102可以确定主体210中的开口部分214的各种性质的结果，并且可以确定在建模结果中被预测为导致部件被形成为具有优化属性和/或部件在最小时间长度段内被形成的性质。
34.根据示例，处理器102可以使三维(3d)制造系统制造具有孔隙204的筛选装置202，孔隙204具有确定的（一个或多个）孔隙性质。此外，处理器102可以使3d制造系统制造主体210以具有开口部分214，从而具有开口的（一个或多个）确定性质。图3中描绘了可用于制造筛选装置202并且在一些示例中制造主体210的合适的3d制造系统300的示例。应当理解，图3中描绘的示例性3d制造系统300可以包括附加特征，并且在不脱离3d制造系统300的范围的情况下，可以移除和/或修改这里描述的一些特征。
35.构建材料颗粒302可以在制造筛选装置202并且在一些示例中制造主体210的期间形成到构建平台306上的构建材料层304中。构建材料颗粒302可以包括用于形成3d物体的任何合适的材料，例如聚合物、塑料、陶瓷、尼龙、金属、它们的组合等，并且可以是粉末或粉末状材料的形式。根据一个示例，合适的构建材料可以是可从hp公司获得的商业上称为v1r10a
ꢀ“
hp pa12
”ꢀ
的pa12构建材料。在另一个示例中，合适的构建材料可以是可从hp公司商业上获得的pa11构建材料。
36.如所示，3d制造系统300可以包括重新涂覆器308，当如箭头310所指示，跨越构建平台306移动(例如扫描)重新涂覆器308时，重新涂覆器308可以将构建材料颗粒302散布、喷射或以其他方式形成到构建材料层304中。根据示例，构建平台306可以为构建材料颗粒302提供构建区域，以散布到构建材料颗粒302的连续层304中。在连续构建材料层304的形成期间，构建平台306可以在远离重新涂覆器308的方向上可移动。
37.根据示例，3d制造系统300可以包括一个平台312或多个平台312、314，从平台312或多个平台312、314可以供应构建材料颗粒302以形成到构建材料层304中。例如，平台312可以在平台312的顶部提供一定量的构建材料颗粒302，当如箭头310所指示的跨越过构建平台306移动重新涂覆器308时，重新涂覆器308可以将这些颗粒推到构建平台306上，以在构建平台306上或在先前形成的构建材料层304上形成构建材料层304。
38.如所示，处理器102可以控制重新涂覆器308的操作。然而，在其他示例中，3d制造系统300可以包括单独的控制器(未示出),该控制器可以控制重新涂覆器308的操作，其中处理器102可以与控制器通信。处理器102和/或控制器320可以控制3d制造系统300的其他部件。例如，3d制造系统300可以包括制造部件330，并且存储器110可以具有处理器102或控制器可以执行以控制制造部件330的指令。特别地，处理器102或控制器可以控制制造部件330，以使构建材料层304的选定位置处的构建材料颗粒302结合和/或熔合在一起，以在构建材料层304中形成筛选装置202的结构206。
39.制造部件330可以包括试剂输送装置，处理器102可以控制该试剂输送装置以选择性地将试剂输送到构建材料层304上。例如，处理器102可以控制试剂递送装置将熔合剂递送到构建材料层304的选定位置上，所述选定位置将被结合/熔合在一起以形成结构206。作为特定的示例，试剂输送装置可以是具有多个喷嘴的打印头，其中可以提供液滴喷射器，例如电阻器、压电致动器和/或类似物等，以通过喷嘴喷射试剂的液滴。
40.根据示例，该试剂可以是熔合剂和/或粘合剂，以选择性地粘合和/或固化其上已经沉积了该试剂的构建材料颗粒302。在特定的示例中，该试剂可以是化学粘合剂、热固化
粘合剂和/或类似物等。在其他特定示例中，该试剂可以是熔合剂，该熔合剂可以增加能量的吸收，以选择性地熔化其上已经沉积了该试剂的构建材料颗粒302。
41.根据一个示例，合适的熔合剂可以是包括炭黑的油墨型配方，诸如例如，可从hp公司获得的商业上称为v1q60a
ꢀ“
hp 熔合剂”的熔合剂配方。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括红外光吸收剂。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括近红外光吸收剂。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括可见光吸收剂。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括紫外光吸收剂。包括可见光增强剂的熔合剂的示例是基于染料的彩色墨水和基于颜料的彩色墨水，例如可从hp公司获得的商业上称为ce039a和ce042a的墨水。
42.制造部件330还可以包括控制器320可以控制的另一种试剂输送装置，以选择性地将另一种类型的试剂输送到构建材料层304上。另一种类型的试剂可以是细化剂，其可以抑制或防止其上沉积有细化剂的构建材料颗粒302的熔合，例如通过修改熔合剂的效果。根据一个示例，合适的细化剂可以是可从hp公司获得的商业上称为v1q61a“hp细化剂”的制剂。
43.通过示例，处理器102可以控制另一个试剂输送装置，以选择性地将细化剂沉积到构建材料层304的不被熔合的区域上。例如，处理器102可以控制另一个试剂输送装置，以将细化剂沉积到层304的与将要熔合在一起以形成装置100的结构206的区域相邻的区域上。此外，处理器102可以控制另一个试剂输送装置，以将细化剂沉积到位于层304的区域中的构建材料颗粒302上，其将保持未熔合并形成筛选装置202的孔隙204，以具有确定的孔隙性质。通过制造部件330的实施，处理器102可以使孔隙204形成为相对小的直径，例如大约0.2 mm至大约1 mm。在其他示例中，处理器102可以使孔隙204形成为其他形状，例如矩形、三角形、椭圆形等。
44.制造部件330还可以包括能量源，该能量源可以将能量(例如，加热能量)施加到构建材料层304上，例如，以将构建材料层304中的构建材料颗粒302加热到预期温度。能量源可以例如以光和/或热的形式输出能量，并且可以被支撑在托架上，该托架可以可移动地跨越构建平台306。这样，例如，当跨越构建平台306移动托架时，能量源可将能量输出到构建材料层304上，以使其上沉积熔合剂的构建材料颗粒302熔化并随后熔合在一起。
45.根据示例，处理器102可以控制制造部件330的移动。也就是说，例如，控制器320可以控制致动器、马达等，这些致动器、马达等可以控制制造部件330跨越构建平台306的移动。如所示，3d制造系统300可以包括机构332连同制造部件330，例如其上可以支撑制造部件330的托架可以跨越构建平台306而移动。机构332可以是任何合适的机构，通过该机构和/或该机构可以使托架移动。例如，机构332可以包括致动器、带和/或可以使托架移动的类似物。
46.现在转到图4，示出了用于确定具有第一性质或第二性质的孔隙的示例方法400的流程图，所述第一性质或第二性质被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在较短的时间段内被形成以用于制造。应当理解，图4中描绘的方法400可以包括附加操作，并且在不脱离方法400的范围的情况下，可以移除和/或修改其中描述的一些操作。为了说明的目的，也参考图1-3中描述的特征来描述方法400。特别地，处理器102可以执行方法400中包括的一些或所有操作。
47.在块402，处理器102可以访问具有将在部件上形成匹配属性的属性(例如，形状和孔隙204)的筛选装置202的数字设计，其中该部件将由包括液体和材料224元素的浆料220
形成。处理器102可以以这里讨论的任何方式访问筛选装置202的数字设计，例如3d模型。
48.在框404，处理器102可对具有第一性质的孔隙204的筛选装置202的数字设计应用第一流体动力学建模，以在筛选装置202上形成部件期间，例如当通过筛选装置202施加真空压力时，对由液体和材料元素组成的浆料220如何被预测流过具有第一性质的孔隙204进行建模。在块406处，处理器102可对具有第二性质的孔隙204的筛选装置202的数字设计应用第二流体动力学建模，以在部件的形成期间对浆料220如何被预测流过具有第二性质的孔隙204进行建模。处理器102可通过将第一流体动力学建模和第二流体动力学建模应用于筛选装置202的数字设计来应用第一和第二流体动力学建模，以在部件形成期间当材料224元素开始堵塞一些孔隙204时对浆料220如何被预测流过筛选装置202进行建模。第一流体动力学建模和第二流体动力学建模可以是共同的建模程序，并且可以应用于筛选装置202的不同数字设计。
49.在块408处，处理器102可确定具有第一性质和第二性质的孔隙204的筛选装置202的数字设计中的哪一个被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间长度段内被形成。特别地，例如，处理器102可以确定筛选装置202的数字设计，其中在第一性质和第二性质中具有特定性质的孔隙204被预测为导致部件被形成为具有最大的精度水平、用于形成部件的材料的最小量等。此外，或可替换地，处理器102可确定筛选装置202的数字设计，其中在第一性质和第二性质中具有特定性质的孔隙204被预测为导致在更短的时间长度段内形成部件。
50.如本文所讨论的，处理器102还可以将流体动力学建模应用于主体210的数字设计。此外，或者可替换地，处理器102可以使3d制造系统300的制造部件330制造筛选装置202，以具有含有确定性质的孔隙。
51.方法400中阐述的一些或所有操作可以作为实用程序、程序或子程序包含在任何期望的计算机可访问介质中。此外，方法400可以由计算机程序来体现，计算机程序可以以各种形式存在。例如，方法400可以作为机器可读指令存在，包括源代码、目标代码、可执行代码或其他格式。以上的任何一个都可以体现在非暂时性计算机可读存储介质上。
52.非暂时性计算机可读存储介质的示例包括计算机系统ram、rom、eprom、eeprom以及磁盘或光盘或磁带。因此，应当理解，能够执行上述功能的任何电子设备都可以执行上面列举的那些功能。
53.现在转到图5，示出了计算机可读介质500的框图，该计算机可读介质500可以在其上存储用于选择筛选装置202的数字设计的计算机可读指令，该数字设计被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间段内被形成以用于制造筛选装置202。应当理解，图5中描绘的计算机可读介质500可以包括附加指令，并且在不脱离这里公开的计算机可读介质500的范围的情况下，可以移除和/或修改这里描述的一些指令。计算机可读介质500可以是非暂时性计算机可读介质，其中术语“非暂时性”不包含暂时性传播信号。
54.计算机可读介质500可以在其上存储机器可读指令502-506，诸如图1中描绘的处理器102的处理器可以执行这些指令。计算机可读介质500可以是包含或存储可执行指令的电子、磁、光或其他物理存储设备。计算机可读介质500可以是例如随机存取存储器(ram)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、存储设备、光盘等。
55.处理器可以获取、解码和执行指令502，以对具有第一性质的孔隙204的筛选装置
202的第一数字设计应用流体动力学建模，以在筛选装置202上形成部件期间对由液体和材料元素组成的浆料220中的液体如何被预测流过具有第一性质的孔隙204进行建模。处理器可以获取、解码和执行指令504，以将流体动力学建模应用于具有第二性质的孔隙204的筛选装置202的第二数字设计，以在部件形成期间对浆料220中的液体如何被预测流过具有第二性质的孔隙204进行建模。如本文中所讨论的，处理器可以对筛选装置202的第一和第二数字设计应用流体动力学建模，以当在部件的形成期间材料元素可能开始堵塞一些孔隙204时对浆料220中的液体如何被预测流过筛选装置202进行建模。
56.处理器可以获取、解码和执行指令506，以选择筛选装置202的第一数字设计和第二数字设计中的一个，该第一数字设计和第二数字设计被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间长度段内被形成，以用于制造筛选装置202。如本文所讨论的，与第二性质相比，第一性质可包括不同的孔隙尺寸、不同的孔隙数量和/或不同的孔隙位置。
57.尽管在整个本公开的全部内容中具体描述了本公开的代表性示例，但是本公开的代表性示例具有在广泛的应用中的实用性，并且上述讨论不旨在并且不应被解释为限制，而是作为本公开的各方面的说明性讨论而提供。
58.这里已经描述和图示的是本公开及其一些变型的示例。这里使用的术语、描述和附图是通过举例说明的方式阐述的，并不意味着限制。在本公开的范围内，许多变化都是可能的，本公开旨在由所附权利要求及其等同物来限定，其中所有术语都意味着其最广泛的合理意义，除非另有说明。
技术特征：1.一种装置，包括:处理器；和存储器，其上存储有指令，当由处理器执行时，所述指令使处理器:访问具有孔隙的筛选装置的数字设计，其中该筛选装置将用于从由液体和材料元素组成的浆料中过滤液体，以由材料元素形成部件；将流体动力学建模应用于筛选装置的数字设计，以在通过筛选装置施加压力期间对液体如何被预测流过筛选装置进行建模，其中将流体动力学建模应用于筛选装置的多个数字设计，所述筛选装置的多个数字设计相对于彼此具有各种孔隙性质；和基于所应用的流体动力学建模，确定各种孔隙性质中的孔隙性质，所述孔隙性质被预测为导致部件被形成为具有优化的属性和/或部件在最小的时间长度段内被形成。2.根据权利要求1所述的装置，其中所述各种孔隙性质包括尺寸、数量和/或在其上穿过所述筛选装置形成孔隙的位置。3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述流体动力学建模用于在所述部件的形成期间，当所述材料元素开始堵塞一些孔隙时，对所述液体如何被预测流过所述筛选装置进行建模。4.根据权利要求1所述的装置，其中所述优化的属性包括所述部件上的优化精度水平和/或在以预定义的精度水平形成所述部件时用于形成所述部件的最小材料量。5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述指令还用于使处理器:使得三维(3d)制造部件制造具有孔隙的筛选装置，所述孔隙具有确定的孔隙性质。6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述指令还用于使处理器:访问主体的数字设计，筛选装置将定位在该主体上；将流体动力学建模应用于筛选装置的数字设计和主体的数字设计，以在通过筛选装置和主体施加压力期间，对浆料如何被预测流过筛选装置以及液体如何被预测流过筛选装置和主体进行建模；和基于所应用的流体动力学建模，确定将穿过主体形成的开口的性质，该性质将导致部件被形成为具有优化的属性和/或部件在最小的时间长度段内被形成。7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述指令还用于使处理器:使得三维(3d)制造部件制造主体以具有开口，所述开口具有所确定的开口性质。8.一种方法，包括:通过处理器访问具有将在部件上形成匹配属性的属性的筛选装置的数字设计，其中该部件将由包括液体和材料元素的浆料形成；由处理器将第一流体动力学建模应用于具有第一性质的孔隙的筛选装置的数字设计，以在筛选装置上形成部件期间对由液体和材料元素组成的浆料中的液体如何被预测流过具有第一性质的孔隙进行建模；由处理器对具有第二性质的孔隙的筛选装置的数字设计应用第二流体动力学建模，以在部件形成期间对浆料中的液体如何被预测流过具有第二性质的孔隙进行建模；和由处理器确定具有第一性质和第二性质的孔隙的筛选装置的数字设计中的哪一个被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间长度段内被形成。9.根据权利要求8所述的方法，其中与所述第二性质相比，所述第一性质包括不同的孔
隙尺寸、不同的孔隙数量和/或不同的孔隙位置。10.根据权利要求8所述的方法，其中应用所述第一流体动力学建模和所述第二流体动力学建模还包括在所述筛选装置的数字设计上应用所述第一流体动力学建模和所述第二流体动力学建模，以在所述部件的形成期间当所述材料元素开始堵塞一些孔隙时，对所述液体如何被预测流过所述筛选装置进行建模。11.根据权利要求8所述的方法，其中所述属性包括所述部件上的精度水平和/或当所述部件以预定义的精度水平形成时用于形成所述部件的最小材料量。12.根据权利要求8所述的方法，进一步包括:控制制造部件以制造具有第一性质和第二性质之一的孔隙的筛选装置，基于此，具有第一性质或第二性质的孔隙的筛选装置被预测为导致部件被形成为具有更好的属性和/或部件在更短的时间段内被形成。13.一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，当由处理器执行时，所述指令使处理器:将流体动力学建模应用于具有第一性质的孔隙的筛选装置的第一数字设计，以在筛选装置上形成部件期间对由液体和材料元素组成的浆料中的液体如何被预测流过具有第一性质的孔隙进行建模；将流体动力学建模应用于具有第二性质的孔隙的筛选装置的第二数字设计，以在部件的形成期间对液体如何被预测流过具有第二性质的孔隙进行建模；和选择所述筛选装置的第一数字设计和第二数字设计中的一个，其被预测为导致所述部件被形成为具有更好的属性和/或所述部件在更短的时间长度段内被形成，以用于制造所述筛选装置。14.根据权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，其中，与所述第二性质相比，所述第一性质包括不同的孔隙尺寸、不同的孔隙数量和/或不同的孔隙位置。15.根据权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述指令用于使所述处理器将所述流体动力学建模应用于所述筛选装置的第一和第二数字设计，以在所述部件的形成期间当所述材料元素开始堵塞一些孔隙时，对所述液体如何被预测流过所述筛选装置进行建模。
技术总结根据示例，装置可以包括处理器，处理器可以访问具有孔隙的筛选装置的数字设计，其中该筛选装置可以用于从由液体和材料元素组成的浆料中过滤液体。处理器还可以将流体动力学建模应用于筛选装置的数字设计，以在通过筛选装置施加压力期间对液体如何被预测流过筛选装置进行建模，其中将流体动力学建模应用于筛选装置的多个数字设计，所述筛选装置的多个数字设计相对于彼此具有各种孔隙性质；和基于所应用的流体动力学建模，可以确定各种孔隙性质中的孔隙性质，所述孔隙性质被预测为导致部件被形成为具有优化的属性和/或部件在最小的时间长度段内被形成。长度段内被形成。长度段内被形成。
技术研发人员：J
受保护的技术使用者：惠普发展公司,有限责任合伙企业
技术研发日：2020.03.26
技术公布日：2022/11/1
