Materiale: Metals

Kare S1: FFF printer for metals on Kickstarter

Kare S1: FFF printer for metals on Kickstarter

KARE 3D launches on Kickstarter the Kare S1 desktop printer for metals and polymers
The Turkish startup aims at crowdfunding to bring to the international market a high-temperature FFF platform capable of processing metal composite filaments. The campaign will end on 27 August 2026.
KARE 3D

Penn United: 9 LPBF printers for vertical integration

Penn United: 9 LPBF printers for vertical integration

Penn United Technologies: additive manufacturing at the service of a consolidated vertical integration
The US company has integrated nine metal powder laser fusion 3D printers into its production, combining decades of manufacturing experience with 3D printing to respond

Ursa Major: the 80% of the Hadley engine is 3D printed

Ursa Major: the 80% of the Hadley engine is 3D printed

Ursa Major: innovation in aerospace propulsion through additive manufacturing

The American company is revolutionizing both propulsion systems and 3D printing itself, digitalizing production processes and developing solutions for flexible manufacturing of rocket engines.

Ursa Major

Divergent Monolith One: 12 lasers for internal production

Divergent Monolith One: 12 lasers for internal production

Divergent Technologies ha presentato Monolith One, una stampante 3D metallica con 12 laser da 2 kW riservata all’uso interno. Non destinata alla vendita, la macchina potenzia il sistema produttivo proprietario DAPS per la produzione additiva su larga scala.

Calibration that self-corrects during printing?

Calibration that self-corrects during printing?

Due brevetti rendono la stampa 3D industriale più intelligente: telecamere ad alta risoluzione calibrano il laser e elementi di test correggono i parametri in tempo reale, riducendo scarti e tempi di produzione.

Titanium that defies physics?

Titanium that defies physics?

Nuove leghe di titanio per stampa 3D superano i limiti della Ti-6Al-4V: più resistenti, leggere e compatibili con AM. Target aerospaziale e ortopedico, ma richiedono controlli qualità e validazioni specifiche.

32 pieces/hour or 1.920? The true limit of AM

32 pieces/hour or 1.920? The true limit of AM

La stampa 3D industriale non compete con l’iniezione plastica in volumi elevati: il divario è di 60 volte (32 contro 1.920 pezzi/ora). La manifattura additiva resta vantaggiosa solo a basso volume, alta variabilità e geometrie complesse, dove flessibilità e time-to-market superano il throughput.

3D printing that conducts electricity?

3D printing that conducts electricity?

Stampa 3D integrata: due brevetti permettono di stampare circuiti conduttivi e schermature EMI direttamente nei componenti, eliminando assemblaggi e riducendo costi. Ideale per elettronica di potenza e automotive, anche se durata e uniformità dei materiali richiedono ancora validazione.

Nanoscale metal 3D printing?

Nanoscale metal 3D printing?

Ricercatori della Texas A&M University hanno sviluppato una tecnica rivoluzionaria di stampa 3D metallica a livello nanometrico. Il processo nPIMET usa elettroni caldi per costruire strutture metalliche sotto i 250 nanometri, senza maschere né supporti, con energia ridotta del 99% rispetto ai metodi tradizionali.

3D custom for everyone? Here's how to do it

3D custom for everyone? Here's how to do it

La stampa 3D e il design parametrico rendono la customizzazione di massa una realtà industriale: prodotti unici su larga scala a costi competitivi, grazie a workflow integrati che garantiscono efficienza e maggiore fedeltà del cliente.

A hybrid system for every challenge?

A hybrid system for every challenge?

I sistemi ibridi uniscono additivo e sottrattivo in una piattaforma sola, riducendo setup ed errori. Non sono sempre convenienti: il valore dipende da geometria, materiali e tolleranze. L’AR/VR migliora il controllo ma richiede calibrazione. Scegliere con criterio trasforma complessità in vantaggio.

Predicting the future of advanced metal alloys?

Predicting the future of advanced metal alloys?

Modelli computazionali e machine learning consentono di prevedere proprietà e comportamento di leghe avanzate come HEA e RCCA prima della produzione, accelerando lo sviluppo di materiali su misura per applicazioni estreme in aerospaziale e industria.

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