一种原位生成核壳结构陶瓷型芯的原料及制备方法

    公开(公告)号:CN119350009A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411907360.X

    申请日:2024-12-23

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及陶瓷粉末冶金技术领域,公开了一种原位生成核壳结构陶瓷型芯的原料及制备方法,陶瓷型芯原料包括耐火材料粉、硅酸锆粉、电熔刚玉粉和纳米氧化铝粉,按照重量百分比将耐火材料粉、硅酸锆粉、电熔刚玉粉和纳米氧化铝粉混合形成陶瓷型芯原料,将陶瓷型芯原料加入液态石蜡中形成陶瓷型芯浆料,利用陶瓷型芯浆料通过热压注射成型的方法得到陶瓷型芯素坯,陶瓷型芯素坯经过埋粉烧结得到陶瓷型芯。本发明中通过纳米氧化铝粉、电熔刚玉粉和氧化硅粉的协同作用,在烧结过程中原位生成以氧化铝为核‑莫来石纤维为壳的核壳结构,强化纤维与原料颗粒的结合强度,实现陶瓷型芯受力时对裂纹的有效阻滞作用,进一步增强陶瓷型芯性能。

    基于工业CT图像的叶片壁厚尺寸亚像素级测量方法及系统

    公开(公告)号:CN116485871A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310412446.4

    申请日:2023-04-18

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开一种基于工业CT图像的叶片壁厚尺寸亚像素级测量方法及系统,方法包括获取涡轮叶片待测部位的扫描CT图像;利用像素级边缘检测算法对扫描CT图像中的涡轮叶片的边缘进行提取,得出叶片的粗定位边缘位置;采用基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法对粗定位边缘位置的边缘点进行插值处理,得到叶片的亚像素边缘轮廓;利用最小二乘法对亚像素边缘轮廓进行曲线拟合,基于拟合结果对叶片的待测部位的叶片壁厚尺寸进行测量。本发明将像素级边缘检测算法结合基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法对CT图像进行处理,将边缘像素点从像素级提升到亚像素级,既保证测量结果的稳定性,也有效实现了对涡轮叶片尺寸的高精度测量。

    定向凝固装置及方法
    14.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113714490B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202110984340.2

    申请日:2021-08-25

    Abstract: 本发明提供了一种定向凝固装置及方法,定向凝固装置包括保温炉、铸模、升降组件和料仓。铸模能够在保温位置和冷却位置之间往复移动,在冷却位置,铸模与冷却筒的内壁面之间具有间隔。料仓用于容置冷却颗粒,料仓底部具有与间隔相对的出口,在铸模从所述保温位置向冷却位置移动的过程中,冷却颗粒能够通过出口进入间隔中并逐渐包裹所述铸模,形成了单一方向上的稳定的温度梯度,从而有利于获得性能优良的定向凝固晶体。冷却颗粒还可以隔绝保温炉中的热量对铸模中已凝固的晶体部分辐射加热,从而可以进一步提高温度梯度。

    一种晶须取向增强的陶瓷型芯及其制备方法

    公开(公告)号:CN119320269A

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202411874416.6

    申请日:2024-12-18

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及陶瓷粉末冶金技术领域,公开了一种晶须取向增强的陶瓷型芯及其制备方法,具体包括:对陶瓷晶须进行金属化处理,并通过化学镀方法获得核为陶瓷晶须、壳为金属相的复合粉体;按照比例将耐火材料粉和复合粉体添加至光固化树脂中,通过行星球磨实现耐火材料粉和复合粉体在光固化树脂中的均匀分散;通过3D打印光固化成型陶瓷型芯素坯,同时施加磁场调控复合粉体的取向;将陶瓷型芯素坯填埋后,经过高温烧结获得晶须取向增强的陶瓷型芯。本发明制备过程简单,晶须分散性好,晶须与基体结合强度高,有效实现核为陶瓷晶须、壳为金属相的复合粉体形成取向排列,尤其在陶瓷型芯的薄部位,可通过晶须取向有效提高其力学性能。

    基于遗传算法与熵权法优化涡轮叶片蜡模工艺参数的方法

    公开(公告)号:CN117077533A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311078198.0

    申请日:2023-08-25

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及涡轮叶片蜡模技术领域,且公开了基于遗传算法与熵权法优化涡轮叶片蜡模工艺参数的方法,采用了非支配排序遗传算法II来解决多目标优化问题。该算法能够在多个目标函数之间进行权衡和优化,将不同的工艺参数视为遗传算法的变量,并运用熵权法在帕累托前沿选取最佳工艺参数。同时,该方法通过建立机器学习代理模型,能够高效地优化搜索过程。经过多目标参数的优化,蜡模的翘曲形变显著减小,同时翘曲分布面积得到了显著改善,壁厚偏差得到了明显的降低,型芯偏移量也得到了有效的降低。

    基于贝叶斯优化的涡轮叶片蜡模数据采集和预测方法

    公开(公告)号:CN117057201A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311097321.3

    申请日:2023-08-29

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及数据采集方法及机器学习技术领域,且公开了基于贝叶斯优化的涡轮叶片蜡模数据采集和预测方法,其独特之处在于,其整合了以下步骤,S1、实施蜡模充型的数值模拟仿真;S2、建立用于机器学习的注塑过程数据集;S3、建立工艺参数和响应值的机器学习模型。本发明基于贝叶斯优化的主动学习方法,结合蜡压数值模拟,能够迅速自动化地构建数据库,并通过机器学习模型获取工艺参数与形变指标之间的预测联系;这项技术的运用,可以为涡轮叶片蜡模的制造提供一种高效精准的优化方法,从而为提升航空发动机等高端装备的精度及成品率提供有力的贡献。

    定向凝固装置及定向凝固方法

    公开(公告)号:CN113732272A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202110982707.7

    申请日:2021-08-25

    Abstract: 本发明提供了一种定向凝固装置和定向凝固方法。定向凝固装置,包括保温炉、容器、铸模、升降组件和搅拌组件。保温炉具有保温腔,容器位于保温炉的下方,容器中装有固态冷却颗粒,铸模能够在保温位置和冷却位置之间往复移动,在保温位置,铸模容置于保温腔中,在冷却位置,铸模浸没在固态冷却颗粒中。升降组件承载铸模以驱动铸模在保温位置和冷却位置之间往复移动。搅拌组件包括搅拌辊,搅拌辊位于容器内并能够通过旋转搅动固态冷却颗粒。采用高导热的固态冷却颗粒作为冷却介质,有利于获得性能优良的定向凝固晶体。搅拌组件对固态冷却颗粒的搅动能够加速铸模的冷却,提高冷却强度和温度梯度,进而有利于定向凝固。

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