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公开(公告)号：CN118430701B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410881680.6
申请日：2024-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G06N20/00 , G06F18/211 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的选择性激光熔化NiTi合金相变温度预测方法，涉及金属材料性能预测技术领域，包括如下步骤：步骤S1：从SLM‑NiTi合金相关实验和文献中收集SLM‑NiTi合金的初始特征数据集，步骤S2：对初始特征数据集进行数据预处理；对标准特征数据集进行特征筛选，形成关键特征数据集；步骤S3：将关键特征数据集随机分成训练集和测试集，采用多种机器学习算法，将筛选得到的关键特征作为模型的输入特征，SLM‑NiTi合金的相变温度特征集作为目标特征，构建多个SLM‑NiTi合金相变预测模型，在训练集上进行训练；步骤S4：训练完成后对测试集进行预测，获取其中最优的SLM‑NiTi合金相变预测模型。
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公开(公告)号：CN119018339B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411508059.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种仿生减振减阻防结冰机翼蒙皮及其制备方法，属于航空航天领域。本发明的结构从蜂窝结构和鲨鱼皮表面的微纳结构中受到启发，本发明将夹层结构与表面微纳结构相结合，实现了机翼蒙皮的多功能化一体设计，有效提高机翼的综合性能，所制备出的仿生减振减阻防结冰机翼蒙皮可加工性强，不仅具备镍钛合金的高强高阻尼效果，而且所制备出的夹层结构减振能力强，能够有效减少高速飞行器的机翼颤振。
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公开(公告)号：CN118936239A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411418140.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种仿生异质复合防弹板及其制备方法，属于防弹技术领域。本发明制备的仿生异质复合防弹板通过止裂层、抗侵彻层、吸能支撑层、紧缚仿生外壳相互配合，子弹击中时首先外层紧缚外壳的上盖板受击穿透然后被止裂层和抗侵彻层陶瓷所拦截，使子弹变形并极大削减子弹动能，使其被抗侵彻层和钛合金板所拦截，此时钛合金因为吸收动能而产生背突而吸能支撑层吸收能量，其中仿生钛合金骨架发生变形，泡沫铝产生破坏同时吸收能量并且仿生钛合金骨架和泡沫铝之间结合的相互作用也会吸收大量能量，从而极大的减缓子弹冲击。并且不会产生背部变形。
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公开(公告)号：CN118430701A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410881680.6
申请日：2024-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G06N20/00 , G06F18/211 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的选择性激光熔化NiTi合金相变温度预测方法，涉及金属材料性能预测技术领域，包括如下步骤：步骤S1：从SLM‑NiTi合金相关实验和文献中收集SLM‑NiTi合金的初始特征数据集，步骤S2：对初始特征数据集进行数据预处理；对标准特征数据集进行特征筛选，形成关键特征数据集；步骤S3：将关键特征数据集随机分成训练集和测试集，采用多种机器学习算法，将筛选得到的关键特征作为模型的输入特征，SLM‑NiTi合金的相变温度特征集作为目标特征，构建多个SLM‑NiTi合金相变预测模型，在训练集上进行训练；步骤S4：训练完成后对测试集进行预测，获取其中最优的SLM‑NiTi合金相变预测模型。
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公开(公告)号：CN113935241B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111207385.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/37 , B22F10/38 , B22F10/85 , C22C1/04 , B33Y50/02 , G06F113/10 , G06F119/08
Abstract: 基于Levenberg‑Mar改进算法的激光选取熔化NiTi相变温度预测算法，包括如下步骤：采集NiTi相变温度实验数据，对实验数据结果进行特征选取；对数据集进行散点分析，通过残差平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用插值法将得到的多项式视为在局部上的逼近被插值函数，在数据拟合区间内，将数据进行拟合，得到数学模型经验公式，定义观测结果yi和预测结果y′i之间的残差平方和为Rss，当残差平方和值越小时，数据拟合越准确，Levenberg‑Mar改进算法反向预测，数据信息前向传递，而误差后向反馈，通过不断调节权重值，拟合真实输出，将需要预测的样本信息分别输入其中，得到预测结果，最终输出为NiTi材料预测相变温度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116799428B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311069186.1
申请日：2023-08-24
Applicant: 吉林大学
IPC: H01M50/342 , H01M50/30 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/658 , H01M10/617 , H01M10/659 , H01M10/6554 , H01M10/6556 , H01M10/6567 , H01M50/258 , H01M50/204
Abstract: 本发明公开了具有防止热扩散功能的液冷电池模组，涉及电池包技术领域，包括电池模组，电池模组通过液冷散热组件装填在外壳组件内部，电控组件与电池模组连接，排气组件设置在电池模组与外壳组件之间，电池模组包括电芯，电芯顶部设置有热失控排气口，热失控排气口表面包覆有一层电芯排气膜；排气组件包括复合隔热薄膜，复合隔热薄膜粘接在分隔框的方形缺口上，分隔框安装于电芯顶部，分隔框的方形缺口与电芯排气膜相对应，气室安装在分隔框的上方，分隔框与气室密封圈安装在分隔框与气室之间，气室通过螺栓与容置壳体连接，当任一电芯热失控时，该电芯内部气体使该电芯排气膜和该复合隔热薄膜破裂，气体进入气室后通过单向阀排出。
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公开(公告)号：CN117300161A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311336584.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种调控增材制造镍钛合金构件力学性能的方法，属于激光增材制造技术领域，包括如下步骤：步骤一：通过粉末床铺粉激光增材制造工艺，制备镍钛合金构件；步骤二：对镍钛合金构件进行热处理，热处理的温度为300℃‑550℃之间，热处理的时间为0.1h—3h之间，热处理的同时，对镍钛合金构件施加外加载荷，施加外加载荷的方向平行于镍钛合金构件成型的方向，施加在镍钛合金构件上的应力大小应介于0.2—10N/mm2的范围内，实现调控镍钛合金构件力学性能，该方法能够有效调控镍钛合金构件的力学性能，进一步推动镍钛合金构件在缓冲吸能领域的应用。
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公开(公告)号：CN117104389B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311369739.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 吉林大学
IPC: B63B3/13 , B32B9/04 , B32B15/00 , B32B3/18 , B32B33/00 , B32B7/12 , B32B7/05 , B32B7/08 , B32B37/15 , B32B37/00 , B32B37/12 , B32B37/06 , B22F10/28 , B22F5/00 , C23C4/134 , B33Y10/00 , B33Y80/00
Abstract: 本发明公开了一种可形状回复的减振潜艇耐压外壳制备方法，属于船舶及潜航器技术领域，包括潜艇骨架和耐压外壳体，耐压外壳体由内至外分别为内缓层、核心层和防护层，防护层与内缓层的材料都是层状的碳纤维热塑性与树脂基复合材料；核心层为多个单元组件拼接而成，单元组件包括单元组件外壳、设置在单元组件外壳内部的晶格点阵结构，单元组件外壳和晶格点阵结构材料为NiTi形状记忆合金；内缓层中均匀嵌入若干组独立的导热丝，导热丝为单元组件外壳内的晶格点阵结构提供热量使其达到记忆回复温度，本发明采用的层状的碳纤维热塑性与树脂基复合材料相对于传统钛合金耐压外壳，减振性能更好，质量更轻，具有抗干扰特性。
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公开(公告)号：CN114769613B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210702508.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种增材制造NiTi合金超疏水表面的制备方法，包括以下步骤：S1.增材制造NiTi合金样品的制备；S2.增材制造NiTi合金样品表面预处理；S3.纳秒激光加工制备微纳分级结构；S4.热处理加工；本发明通过纳秒激光加工增材制造NiTi合金表面，可以快速、高效的制备出表面微纳结构，并结合热处理的工艺，加速增材制造NiTi合金表面超疏水功能的实现；本发明通过短时间的加工与后处理方式，快速实现增材制造NiTi合金表面超疏水功能特性，同时制备方式简单易行，可控性极高，成本低廉，可以做到批量生产，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113935241A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111207385.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/37 , B22F10/38 , B22F10/85 , C22C1/04 , B33Y50/02 , G06F113/10 , G06F119/08
Abstract: 基于Levenberg‑Mar改进算法的激光选取熔化NiTi相变温度预测算法，包括如下步骤：采集NiTi相变温度实验数据，对实验数据结果进行特征选取；对数据集进行散点分析，通过残差平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用插值法将得到的多项式视为在局部上的逼近被插值函数，在数据拟合区间内，将数据进行拟合，得到数学模型经验公式，定义观测结果yi和预测结果y′i之间的残差平方和为Rss，当残差平方和值越小时，数据拟合越准确，Levenberg‑Mar改进算法反向预测，数据信息前向传递，而误差后向反馈，通过不断调节权重值，拟合真实输出，将需要预测的样本信息分别输入其中，得到预测结果，最终输出为NiTi材料预测相变温度。
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