JusPrin项目中的层高设置详解:如何优化3D打印质量
2025-06-19 15:08:17作者:魏侃纯Zoe
层高设置的基本概念
在3D打印过程中,层高(Layer Height)是最关键的打印参数之一,它直接影响打印件的表面质量、打印时间以及结构强度。JusPrin项目中对这一参数有着深入的研究和实践经验。
层高指的是每层打印材料的垂直高度。较小的层高能产生更光滑的表面,特别是在曲面上(如球体顶部),但代价是更长的打印时间,因为需要打印更多层。
层高与喷嘴直径的关系
-
最大层高限制:层高不应超过喷嘴直径的80%。如果超过这个比例,打印层与下层之间的"压合"效果会减弱,导致零件强度降低。
-
最小层高限制:虽然技术上没有最小层高的硬性限制,但大多数打印机难以可靠地打印低于喷嘴直径20%的层高。这是因为:
- 每毫米挤出的材料量减少
- 挤出系统公差会导致流量变化
- 高速打印时可能出现可见的打印缺陷
常见问题与解决方案
当使用0.4mm喷嘴以0.08mm层高和200mm/s以上的速度打印时,外壁可能会出现"鱼鳞"状图案。这是典型的层高过小导致的问题,解决方案包括:
- 将层高增加到喷嘴直径的30%
- 显著降低打印速度
- 检查挤出系统是否正常工作
首层高度设置技巧
首层高度(First Layer Height)是另一个需要特别注意的参数,它影响打印件与打印床的粘附效果。JusPrin项目建议:
-
标准设置:通常设置为喷嘴宽度的50%,以获得最佳的床面粘附。
-
特殊情况调整:
- 对于不平整的打印床或Z轴偏移不一致的打印机,可以适当增加首层高度(例如0.4mm喷嘴使用0.25mm首层高度)
- 较厚的首层对打印床平整度的容错性更好
- 但一般不超过喷嘴宽度的65%,以免过度影响床面粘附
实践建议
- 对于注重表面质量的打印件,选择较小的层高(如0.1-0.15mm)
- 对于功能性零件或大型模型,可以适当增加层高(0.2-0.3mm)以节省时间
- 首层高度可以比后续层高略大,以提高打印成功率
- 调整层高时,应同步考虑打印速度和温度设置
通过合理设置层高参数,可以在打印质量和效率之间找到最佳平衡点,这也是JusPrin项目在3D打印参数优化方面的重要实践成果。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868