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公开(公告)号：CN116049677A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310141215.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 中南大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院 , 华中农业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种铸造镍基高温合金数据库的建立方法，针对铸造镍基高温合金数据样本存在标签缺失的问题，本文提出了改进方法，重新定义了深度神经网络模型的损失函数。在计算损失时，没有计算缺失标签的平方损失，即加上掩码，对标签缺失的数据令掩码为0。本申请对有效样本数构建神经网络模型进行建模拟合、预测，利用构建的模型预测缺失预测，将缺失数据补足，最后利用全部数据构建数据库，避免了简单地放弃不完整样本，仅仅使用无缺失值的样本来进行学习导致数据信息的极大浪费。通过决定系数的计算，本方法补充的数据是准确的。
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公开(公告)号：CN113962977B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111267998.8
申请日：2021-10-29
Abstract: 本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置，该方法包括：获取第一温度下的金属微观组织图像；使用第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用模型参数构建新的分割模型；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题，从而提高了模型的预测效果。
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公开(公告)号：CN113989311B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111265360.0
申请日：2021-10-28
IPC: G06T7/13 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法和装置，该方法包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像；使用图像边缘检测函数对多张图像检测得到多张图像中的边缘图像；将边缘图像的标签设置边缘标签；将多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割。通过本申请解决了现有技术中微观组织图像处理时所存在的问题，从而效果优于边缘检测和图像分割各自的传统算法。
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公开(公告)号：CN113989311A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111265360.0
申请日：2021-10-28
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法和装置，该方法包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像；使用图像边缘检测函数对多张图像检测得到多张图像中的边缘图像；将边缘图像的标签设置边缘标签；将多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割。通过本申请解决了现有技术中微观组织图像处理时所存在的问题，从而效果优于边缘检测和图像分割各自的传统算法。
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公开(公告)号：CN113962977A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111267998.8
申请日：2021-10-29
Abstract: 本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置，该方法包括：获取第一温度下的金属微观组织图像；使用第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用模型参数构建新的分割模型；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题，从而提高了模型的预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113870957B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111232545.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 中国航发北京航空材料研究院 , 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的共晶高熵合金成分设计方法和装置，该方法包括：获取训练数据，其中，训练数据中包括输入数据和输出数据，输入数据为合金的成分，输出数据为合金的相组成；将训练数据输入到预先选定的机器学习模型中进行训练，得到训练好的模型；通过模型获取初生相摩尔分数在预定范围内的多组合金成分；对多组合金成分进行统计分析获取对共晶形成具有重要影响的关键元素和与关键元素强相关元素；调整关键元素和与关键元素强相关元素的含量，对共晶高熵合金进行预测得到共晶高熵合金的成分。通过本申请解决了现有方法预测共晶高熵合金所导致的问题，避免了现有方法预测共晶高熵合金的盲目性，从而提高了共晶高熵合金设计的效率。
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公开(公告)号：CN118064885A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410380415.X
申请日：2024-03-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开的一种硬面合金涂层材料及其制备工艺，包括如下步骤：步骤一：按比例称取Ni，Cr，Si，B，Fe，C，Mo，Cu，Co，置入高温氧化铝坩埚中，关闭真空感应路上盖，在氧化铝坩埚中将金属原料熔炼成纯净的金属液，随后在真空气体雾化设备中通过气体雾化得到雾化合金粉末，筛分，将钢基表面打磨除锈后，在丙酮和无水乙醇中超声清洗，去除表面油脂并烘干，将喷涂后的涂层放入真空烧结炉中进行整体重熔处理。本发明属于电池技技术领域，本发明提供了一种低熔点，高温耐磨性好，耐蚀性强的硬面合金涂层材料及其制备方法，旨在解决以Ni60C为代表的Ni基自熔合金涂层材料体系在制备过程中出现的重熔温度高，高温耐磨性、耐蚀性不足的问题。
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公开(公告)号：CN117399648A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311306733.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 中南大学
IPC: B22F12/00 , B22F10/28 , B22F12/63 , B22F5/10 , B22F12/50 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00 , B33Y80/00
Abstract: 本发明公开了一种空心薄壁件粉末床增材制造设备及方法，该设备包括零件成型室和扫描仪，零件成型室内设有成型缸和供粉缸，成型缸中设有用于支撑粉末床的成型升降台，零件成型室中还设有将供粉缸中的粉末平推到成型升降台的成型基板上以形成粉末床的铺粉装置，成型缸中还设有内约束和外约束，内约束和外约束之间围成有成型腔，成型升降台匹配滑动安装在成型腔内，空心薄壁件打印成型后与成型腔的内外壁保持微小间隙，供粉缸的数量为两个，两个供粉缸沿着粉末铺设方向相对布置在成型缸的两侧，两个铺粉装置的铺粉方向相反，且交替铺粉，本发明通过粉末约束和双向交替铺粉的方式，极大地减小成型缸中不必要的粉末填充，节约粉末投入和原料成本。
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公开(公告)号：CN117265451A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311237101.6
申请日：2023-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种耐蚀、高硬、亚微米级的硬质合金涂层材料及其制备工艺，属于金属材料技术领域。包括以下组分WC、Co、VC、Cr；所述WC粒径0.5‑1.0μm；所述Co粒径1.0‑2.0μm；所述VC粒径1.0‑2.0μm；所述Cr粒径1.0‑2.0μm。本发明提供一种耐蚀、高硬、亚微米级的硬质合金涂层材料及其制备工艺，其在粘结相中加入了抗氧化元素Cr，可以在WC‑Co硬质合金涂层的表面形成氧化层，提高涂层耐蚀性。此外，WC的晶粒尺寸也会影响涂层的性能，相较于WC‑Co体系材料，WC‑Co‑VC‑C硬质合金涂层的硬度更高、WC颗粒尺寸更小，WC‑Co‑VC‑Cr硬质合金涂层在酸性环境下，耐蚀性优于现有的WC‑Co合金。
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公开(公告)号：CN114934312A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210539125.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种制造高通量样品和梯度功能材料的装置和方法，属于金属材料制备技术领域。具体来说，化学成分空间分布连续可调的镍基单晶高温合金试样的制备方法，能够实现镍基单晶试样、梯度功能材料的成分梯度分布，可以在同一试样或构件中的不同位置实现毫米、厘米级的成分梯度变化，该方法既能满足材料研发所需的高通量实验的需求，加速实验数据的获取和材料设计，还能实现梯度功能材料的制造。
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