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公开(公告)号：CN114580272B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210139501.2
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时对多元电接触合金导电率和硬度进行优化的设计方法，包括：从文献中查找多元电接触材料的化学式、制备工艺以及导电率和硬度值，将其输入计算机系统作为数据集样本；通过相关性筛选、遗传算法、穷举等特征筛选方法获得影响多元电接触合金材料性能的关键合金特征；然后，基于关键特征筛选结果，采用随机森林回归算法建立性能预测机器学习模型；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，最终快速筛选出导电率和硬度均表现优异的合金成分，实现综合性能优异的新型合金开发；本发明基于可靠的文献数据和建模方法，对同时优化多元电接触合金材料导电率和硬度性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN114564884B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210139492.7
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F111/06 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时优化电接触材料的多种电接触性能的设计方法，该方法包括：查找电接触材料的化学式、制备工艺、测试条件、燃弧时间、燃弧能量、熔焊力、接触电阻以及质量变化值等多种电接触性能，以此作为数据集样本；将数据集随机划分为训练集和测试集，采用多种机器学习算法分别对电接触性能进行建模，并筛选出对多种电接触性能模型表现均较好的机器学习算法；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，并通过迭代优化改进模型，最终实现综合性能优异的新型电接触材料开发；本发明基于可靠的文献数据和机器学习技术，对优化多元的电接触材料的电接触性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN117645315A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311617653.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 云南贵金属实验室有限公司 , 昆明贵金属研究所 , 昆明理工大学
Inventor： 毕亚男 , 赵金成 , 谢明 , 陈松 , 杨尚荣 , 方继恒 , 段云昭 , 马洪伟 , 赵上强 , 张巧 , 徐睿驹 , 胡洁琼 , 陈永泰 , 杨有才 , 张吉明 , 李爱坤 , 王塞北 , 宁德魁 , 刘国化 , 徐明玥 , 张鑫梅
Abstract: 本发明公开了一种一维SnO2的制备方法，属于纳米材料制备方法研究及技术领域。包括：将NaOH、SnCl4·5H2O、PVP、一维SnO2晶种依次加入去离子水和无水乙醇混合液中，搅拌均匀，得到混合溶液；接着将混合溶液放于聚四氟乙烯内衬不锈钢高压反应釜中，置于热鼓风干燥箱内进行反应；然后待样品冷却至室温并进行过滤后，用无水乙醇和去离子水洗涤多次；最后用烘箱进行烘干，即可获得一维SnO2纳米材料。本发明利用水热法制备得到的一维SnO2纳米材料，产品成分、尺寸均匀，形状规整统一，成品率高达到99.5％以上。
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公开(公告)号：CN114564884A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210139492.7
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F111/06 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时优化电接触材料的多种电接触性能的设计方法，该方法包括：查找电接触材料的化学式、制备工艺、测试条件、燃弧时间、燃弧能量、熔焊力、接触电阻以及质量变化值等多种电接触性能，以此作为数据集样本；将数据集随机划分为训练集和测试集，采用多种机器学习算法分别对电接触性能进行建模，并筛选出对多种电接触性能模型表现均较好的机器学习算法；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，并通过迭代优化改进模型，最终实现综合性能优异的新型电接触材料开发；本发明基于可靠的文献数据和机器学习技术，对优化多元的电接触材料的电接触性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN114580272A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210139501.2
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时对多元电接触合金导电率和硬度进行优化的设计方法，包括：从文献中查找多元电接触材料的化学式、制备工艺以及导电率和硬度值，将其输入计算机系统作为数据集样本；通过相关性筛选、遗传算法、穷举等特征筛选方法获得影响多元电接触合金材料性能的关键合金特征；然后，基于关键特征筛选结果，采用随机森林回归算法建立性能预测机器学习模型；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，最终快速筛选出导电率和硬度均表现优异的合金成分，实现综合性能优异的新型合金开发；本发明基于可靠的文献数据和建模方法，对同时优化多元电接触合金材料导电率和硬度性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117107103B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311088879.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司 , 贵研铂业股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种泡沫镍铂合金及其制备方法，属于泡沫金属技术领域。所述制备方法包括：按照Ni：Pt：淀粉的摩尔比为3：1：40混合上述氯铂酸溶液和硝酸镍溶液并添加淀粉；然后添加吐温20搅拌后得到溶胶，干燥得到湿凝胶，将湿凝胶在空气、室温老化2周然后进行热处理，得到泡沫镍铂合金。本发明将硝酸镍和氯铂酸作为金属前驱体，通过控制镍铂前驱体的比例实现精确的成分控制，并且使用可溶性淀粉作为螯合剂，可溶性淀粉和吐温20复配控制三维空间网络的发育程度，得到的泡沫镍铂合金具有三维、连续的孔洞结构。另外，本发明所述制备方法简单，生产成本低，并且所使用的螯合剂绿色、成本低，金属前驱体毒性小且易处理。
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公开(公告)号：CN117107103A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311088879.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司 , 贵研铂业股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种泡沫镍铂合金及其制备方法，属于泡沫金属技术领域。所述制备方法包括：按照Ni：Pt：淀粉的摩尔比为3：1：40混合上述氯铂酸溶液和硝酸镍溶液并添加淀粉；然后添加吐温20搅拌后得到溶胶，干燥得到湿凝胶，将湿凝胶在空气、室温老化2周然后进行热处理，得到泡沫镍铂合金。本发明将硝酸镍和氯铂酸作为金属前驱体，通过控制镍铂前驱体的比例实现精确的成分控制，并且使用可溶性淀粉作为螯合剂，可溶性淀粉和吐温20复配控制三维空间网络的发育程度，得到的泡沫镍铂合金具有三维、连续的孔洞结构。另外，本发明所述制备方法简单，生产成本低，并且所使用的螯合剂绿色、成本低，金属前驱体毒性小且易处理。
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公开(公告)号：CN112958940B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110309563.9
申请日：2021-03-23
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 昆明贵金属研究所
Abstract: 本发明涉及一种银基/铜基/金基钎料焊膏该焊膏包括重量％的5～11％活性剂，15～21％溶剂，10～15％缓蚀剂；余量为银基/铜基/金基合金的粉末；活性剂为已二酸、柠檬酸和月桂酸；溶剂为三丙二醇丁醚、四氢糠醇和丙三醇；缓蚀剂为松香和三已醇胺。本发明将活性剂、溶剂及缓蚀剂与合金球形粉末在“搅拌式”混粉机中混合均匀，再进行焊膏的轧制。焊膏中助焊剂的挥发温度段为300～400℃，粘度合适，无毒无腐蚀性，其清洁性、溅散性、铺展性优异，焊接强度高，低温储存期8个月以上，可广泛应用于航空航天、电子、通讯、集成电路等领域复杂元器件的封装和连接，具有制备成本低、钎焊过程容易操作、绿色环保等特点。
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公开(公告)号：CN114016024A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111205125.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 昆明贵研新材料科技有限公司 , 昆明贵金属研究所
IPC: C23C26/00 , C25B11/052 , C25B11/063 , C25B11/091 , C25B1/34
Abstract: 本发明公开了一种高通量制备贵金属氧化物涂层电极的方法，该方法包括：在纯钛或钛合金方片试样板上，按等距、行列规则排列冲出半球形凹坑；根据制备贵金属氧化物涂层的元素要求和成分范围、凹坑体积，确定得到坑号‑贵金属氧化物涂层成分‑配置溶液体积比的表格；将根据表格数据配置的各坑对应成分的溶液加入到相应的凹坑中填满并烤干，取出试样板；将试样板放入电炉中加热处理，冷却后按照凹坑剪切为小方片或长条，得到相应成分的涂有贵金属氧化物涂层的电极。本发明通过高通量制备大量贵金属氧化物涂层电极，节约了贵金属，且制备工艺简单、高效，适合进行科学研究和生产工艺研究，可以应用于电化学领域中的氯碱工业、电催化、电极材料等。
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公开(公告)号：CN116720058A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310481517.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司
Inventor： 方继恒 , 杨尚荣 , 谢明 , 胡洁琼 , 张吉明 , 刘国化 , 杨有才 , 赵上强 , 马洪伟 , 陈永泰 , 李爱坤 , 宁德魁 , 王塞北 , 毕亚男 , 张巧 , 段云昭 , 陈松
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2111 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开一种机器学习候选特征实现关键特征组合筛选的方法，该方法包括：先通过线性相关性过滤对候选特征集初步筛选；再基于限制特征个数的遗传算法搜索对经过线性相关性过滤筛选后剩余的特征进一步筛选；通过遗传算法筛选出特征后，采用特征权重排序进行特征重要性的排序，通过特征权重排序筛选出排名靠前的关键特征构成穷举筛选的候选特征；最后通过穷举筛选筛选出模型预测精度最佳的特征组合作为最终的机器学习特征组合。本发明可以克服采用传统特征选择技术对大批量候选特征集筛选关键特征组合时面临的领域知识要求多、高计算复杂度、特征通用性不强以及可解释性低等困难。
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