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公开(公告)号:CN119613129A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411623418.8
申请日:2024-11-14
Applicant: 常州大学 , 江苏瑞复达高温新材料股份有限公司 , 江苏凯莱德环保科技有限公司 , 长三角先进材料研究院
IPC: C04B35/66 , C04B35/622
Abstract: 本发明属于耐火浇注料技术领域,尤其涉及一种采用煅烧二次铝灰基水泥制备耐火浇注料的方法。煅烧二次铝灰、石灰石、铝矾土共混球磨后烧结成煅烧二次铝灰基水泥,煅烧二次铝灰的质量分数为1~20%。浇注料包括如下质量分数的组分:高铝骨料20~80%;高铝细粉5~30%;硅灰粉1~15%;煅烧二次铝灰基水泥5~20%;煅烧二次铝灰骨料1~15%;减水剂0.01~10%;交联剂0.01~10%;液体激发剂5~20%。煅烧二次铝灰中含有大量活性Al2O3和SiO2,经过水化反应力学性能显著增加,使该耐火浇注料有更强的抗折强度和耐压强度;且其成分更加可控,制成的材料性能更加稳定。
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公开(公告)号:CN118989360A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411089926.2
申请日:2024-08-09
Applicant: 长三角先进材料研究院
IPC: B22F12/50 , B22F12/90 , B22F12/20 , B22F12/30 , B22F12/67 , B22F12/40 , B22F10/80 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , G01N23/207
Abstract: 本发明提供一种用于原位同步辐射表征的微型增材制造铺粉装置,旨在解决现有技术中无法实现原位同步辐射表征与增材制造过程中实时监测与表征的技术难题,该装置包括送粉系统和铺粉系统,送粉系统竖直方向布置,包括送粉电机、旋转叶片、蓄粉漏斗和落粉口,铺粉系统包括铺粉电机、直线导轨、铜棒刮刀、成型基台和玻碳片,本发明提供的微型增材制造铺粉装置符合同步辐射原位表征的使用条件,能够在增材制造过程中获取材料晶体结构参数、相组成和微观残余热应力的实时变化数据,且可在短时间内完成零部件更换并重复使用,将增材制造设备与高能同步辐射表征系统之间有效集成,有望广泛适用于材料科学研究和高精度制造领域。
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公开(公告)号:CN114103391B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202111407699.X
申请日:2021-11-24
Applicant: 长三角先进材料研究院
Abstract: 本发明公开了一种高长宽比双向楔形蜂窝芯胶接成型工艺,相邻蜂窝毛胚芯的蜂窝孔格的嵌套以及发泡胶膜的致密化提高胶接质量,避免了蜂窝芯毛胚的胶接面在热压罐中受热压情况下所受合力而导致的滑移坍塌;蜂窝芯毛胚先胶接后机加航向楔形外型面的方式避免了双向楔形蜂窝双向弱抗压情况下而导致航向蜂窝孔格坍缩;滑动自锁式挡块工装能够自由调控蜂窝芯毛胚整体的侧壁压实力,并避免蜂窝侧壁承受热压罐压力,促使各蜂窝芯毛胚紧密配合,有效控制蜂窝芯毛胚的胶接面胶接质量,滑动自锁式挡块工装结构形式简单,可与平板工装直接配合使用,易调节,自身带有一定的刚度增强,在热压下不易变形位移,对蜂窝毛胚芯整体起到维形的作用。
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公开(公告)号:CN117219187A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202310779365.8
申请日:2023-06-29
Applicant: 长三角先进材料研究院 , 中南大学
IPC: G16C20/30 , G16C60/00 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种多元合金中固溶体和化合物摩尔体积的建模方法及应用。本发明一方面基于晶体学数据和第一性计算方法为线性化合物补充摩尔体积‑温度的数据,另一方面基于多元合金的热膨胀数据和热力学计算为单相固溶体补充摩尔体积‑温度成分的数据。将化合物和固溶体的摩尔体积‑温度成分的数据输入CALPHAD模型,将二者的摩尔体积描述为与成分和温度相关的函数模型。该模型不仅可以准确的输出多元合金中各成分和各温度下固溶体和化合物的点阵常数、体积、密度等物理量,还可以将这些物理量补充进数据点稀少的多元合金分子模型中,增加多元合金分子模型的可靠性,对新型合金设计提供指导和预测。
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公开(公告)号:CN115094281B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202210799790.9
申请日:2022-07-08
Applicant: 长三角先进材料研究院
Abstract: 本发明公开了一种免热处理可烘烤强化的压铸铝硅合金、制备方法及烘烤强化方法,压铸铝合金各元素的质量百分数为Si:5.5‑8.0%、Mg:0.2‑0.9%、Cu:0.1‑0.6%、Fe≤0.2%、Mn≤0.4%、Mo≤0.4%、Ni≤0.1%、Sn≤0.1%、Ti≤0.1%、Sr:0.01‑0.02%,余量为Al和不可避免的杂质,其中Cu元素和Mg元素的质量比值≤0.65,Mn元素与Mo元素的质量比值为1.0‑2.0,Mn元素和Mo元素质量之和与Fe元素质量比值为3.0‑6.0。且压铸铝硅合金经过备料、熔炼、精炼、压铸制备而成,无需进行热处理即可具备优异的抗拉强度、屈服强度和良好的韧性。此外本申请所制备压铸铝硅合金还可以通过烘烤进行强化,经烘烤后进一步提升压铸铝硅合金的屈服强度、抗拉强度;可用于制备车辆一体化大型压铸薄壁件,满足汽车轻量化发展需求。
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公开(公告)号:CN116377180A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310109568.6
申请日:2023-02-14
Applicant: 集萃新材料研发有限公司 , 长三角先进材料研究院
Abstract: 本发明公开了一种可批量热处理的双电源加热夹具,包括直流通电加热单元、感应加热单元、气冷单元、水冷单元;直流通电加热单元由下底座、上盘座及安装在下底座、上盘座的夹持单元构成,一方面利用夹持单元可实现棒状或板状试样的批量夹持;另一方面通过下底座、上盘座分别与热模拟设备的通电实现对试样的直流通电加热。同时本申请还设计感应加热单元,实现双电源加热,在感应加热单元上集成气冷单元,用于试样的喷气冷却;水冷单元设置在下底座、上盘座之间以及感应加热单元;用于对下底座、上盘座的冷却还能对感应加热单元的线圈自身进行冷却。因此本申请所设计的夹具既可以实现直流通电加热和感应加热的双电源加热,还可实现棒状或板状试样的批量夹持。
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公开(公告)号:CN115310281A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210915247.0
申请日:2022-08-01
Applicant: 长三角先进材料研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据驱动的连接工艺选优系统,包括问题定义模块、数据生成模块、数据建模模块、数据应用模块;在问题定义模块中定义选优问题;根据定义的选优问题,在数据生成模块中对连接工艺分别进行试验设计与仿真,生成相应的实验数据与仿真数据,基于实验数据、仿真数据与引进数据形成大数据库;在数据建模模块中基于生成的数据训练用于预测工艺参数与服役性能间关系的机器学习模型,并根据建模结果对选优问题进行降维简化,并指导数据生成模块进行重采样从而更新并完善模型;最后在数据应用模块中,基于训练好的机器学习模型,对使用该工艺的零部件进行相应服役性能预测以及工艺的工艺参数设计,从而实现高效高精度的智能设计。
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公开(公告)号:CN115201237A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210845601.7
申请日:2022-07-19
Applicant: 长三角先进材料研究院
IPC: G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种X射线显微CT用的原位烧结研究实验台,包括设置在工作台上的多维台、X射线源、X射线探测器、激光加热器、温测仪、加载机构、原位烧结台。其中,加载机构、原位烧结台安装在多维台上,通过多维台旋转调整原位烧结台的位置;利用加载机构将载荷传递至原位烧结台;X射线源和X射线探测器设置在原位烧结台的两侧,且三者位于同一轴线上;激光加热器、温测仪布置于原位烧结实验台周围。本申请所设计的原位烧结研究实验台能够在X射线显微CT仪上直接应用,实现了小型化的同时还能够原位观测材料烧结过程。
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公开(公告)号:CN115019120A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210533743.X
申请日:2022-05-17
Applicant: 长三角先进材料研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/34 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的连接件剖面预测方法,通过搭建条件生成对抗网络CGAN;针对待预测的连接工艺,选取该连接工艺的连接参数作为条件生成对抗网络的控制条件y;制作待预测连接工艺的数据集,并划分训练集和测试集;对数据集中的图像进行图像增强;设置CGAN网络训练参数;将训练集加入CGAN网络进行训练;利用测试集对CGAN网络进行测试,并根据训练结果进行CGAN网络优化;利用训练好的CGAN网络对同类型的连接工艺进行预测。本发明将条件生成对抗网络(CGAN)应用到连接件剖面图像预测中,在不破坏各几何参数之间相关性的同时,有效提高了连接件剖面几何参数的预测效果,为实现连接件剖面几何参数预测提供更为直观可靠的方法。
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公开(公告)号:CN114581461A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210188926.2
申请日:2022-02-28
Applicant: 长三角先进材料研究院
IPC: G06T7/11 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于UNet深度神经网络的自冲铆接剖面图像分割方法,获取自冲铆接剖面图像作为样本图像,并且通过标注工具对每一张样本图像进行标注,生成样本图像对应的标签图像及包含标注结果的文本文件,由此构建初始数据集;对初始数据集中的样本图像进行数据增强,进而获得图像增强后的训练集;基于深度学习框架,构建初始Unet深度神经网络;设置Unet深度神经网络的训练参数;利用增强后的训练集训练Unet分割模型;应用训练好的Unet分割模型对自冲铆接剖面进行分割。本方法可以对自冲铆接剖面图片进行图像分割,克服现在工程师手动测量与标注剖面图像存在的缺点,为后续自动测量剖面几何参数提供支持。
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