Ultimaker Cura 5.7.2版本温度命令重复添加问题分析
2025-06-03 22:18:39作者:曹令琨Iris
问题描述
在Ultimaker Cura 5.7.2版本中,用户报告了一个关于起始G代码中温度命令被重复添加的问题。具体表现为:当用户已经在自定义的起始G代码中包含了{material_print_temperature_layer_0}变量和相关温度控制命令时,Cura仍会在生成的G代码文件开头自动添加额外的M104和M109命令。
问题表现
用户提供的示例显示,尽管起始G代码中已经包含了完整的温度控制逻辑:
- 使用M104设置初始温度
- 使用M109等待温度达到设定值
- 自定义的
set_temperature_layer命令
但Cura仍然会在G代码文件开头添加以下内容:
T0
M104 S235
M105
M109 S235
M105
M109 T1 S120
技术背景
在3D打印切片软件中,温度控制是至关重要的环节。M104和M109是标准的G代码命令:
- M104:设置挤出机目标温度(不等待)
- M109:设置挤出机目标温度并等待达到该温度
Cura通常会自动管理这些温度命令以确保打印开始时挤出机处于正确温度。然而,对于使用Klipper等自定义固件的用户,他们往往需要更精细的控制。
影响范围
这个问题主要影响:
- 使用自定义起始G代码的用户
- 使用Klipper或其他非标准固件的用户
- 需要精确控制温度变化流程的高级用户
临时解决方案
目前可用的临时解决方案是使用一个名为"CuraPrependBugFix"的Python脚本,该脚本可以:
- 作为后处理脚本添加到Cura中
- 自动移除这些重复的温度命令
- 保持用户原始G代码的完整性
使用方法:
- 在Cura中选择"帮助"→"显示配置文件夹"
- 将脚本文件放入配置文件夹的"scripts"子目录
- 在Cura的"扩展"→"后处理"→"修改G代码"中添加该脚本
问题根源分析
这个问题可能与Cura 5.7.2版本中的以下变化有关:
- 温度管理逻辑的修改
- 多挤出机支持的改进
- G代码生成流程的调整
Cura可能在生成G代码时,没有正确识别用户自定义的温度控制命令,导致系统默认的温度命令被重复添加。
对用户的影响
- 可能导致打印开始时温度设置混乱
- 可能延长打印准备时间(由于重复的温度等待)
- 对于使用特殊固件功能的用户,可能干扰自定义温度控制流程
预期修复
根据开发团队的反馈,这个问题预计将在Cura 5.8版本中得到修复。在此期间,建议受影响的用户:
- 使用提供的临时解决方案
- 手动编辑生成的G代码文件
- 考虑暂时回退到5.5.0版本(如果问题不紧急)
最佳实践建议
对于需要自定义起始G代码的用户:
- 定期备份打印机配置文件
- 在升级Cura版本前,测试关键功能
- 关注官方问题跟踪系统以获取最新修复信息
- 考虑使用版本控制系统管理自定义配置文件
这个问题提醒我们,在3D打印工作流程中,软件版本升级可能带来意料之外的行为变化,保持对生成G代码的审查是一个好习惯。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7暂无简介Jinja00
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
267
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
52
32