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公开(公告)号：CN118934795A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411072889.4
申请日：2024-08-06
IPC: F16B7/00
Abstract: 本发明公开了一种快拆快换多模块化框架连接件，包括连接套管，连接套管的左右两边均设置有拉钩；U型连接件，U型连接件开口端的两边均转动连接有第一拉扣条，第一拉扣条转动连接有第一扣环；L型连接件，L型连接件开口端的两边均转动连接有第二拉扣条，第二拉扣条转动连接有第二扣环；一字型连接件，一字型连接件的两边均转动连接有第三拉扣条，第三拉扣条转动连接有第三扣环；上插件，上插件向下设置有两条上插条及上拉条，上拉条的中部开设有拉槽；下插件，下插件向上设置有两条下插条及下拉条，下拉条转动连接有第四拉扣条，第四拉扣条转动连接有第四扣环。本发明采用模块化快拆连接，既能快速安装与拆卸，又能保证足够的强度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118862699A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411341043.6
申请日：2024-09-25
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的SPR2失效卡片拓展方法，包括以下操作方法：试制FDS或SPR接头；建立数据库，根据后续机器学习的输入与输出设置，进行针对性的数据库建立；建立人工神经网络通路；改善后的机器学习架构搭建，先判断待预测数据集的失效形式，并输出，随后采用相对应的失效数据子集进行后续的预测与运算；读取数据并输出SPR2参数通过针对拉剪工况，调整参数值；自动调节个别参数；整体模式使用方法，直接输入待测的FDS的材料新组合，最后可以直接输出失效形式、预测的力位移曲线，以及新的材料卡片参数值，该发明涉及热熔自攻丝连接技术仿真领域，是一种基于神经网络自学习的高效高质适用于热熔自攻丝与自冲铆的SPR2失效卡片拓展方法。
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公开(公告)号：CN119760872A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411822918.4
申请日：2024-12-12
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种考虑成本与效率的钢铝混合连接接头智能布钉系统，包括确定输入目标，输入目标分为：模糊的使用场景、具体的强度ST、成本PT或偏好的连接形式；讨论单一连接方式，分为选型与先选型再优化；对于步骤S2给出的方案进行自优化：基于多接头力学性能预测模型建立数据库模块，引入强度因子Si，成本因子Pi，轻量化因子Li，密封及NVH因子Ni。得到目标强度，根据接头的数量多少、成本的高低、强度、轻量化以及密封与NVH性能的高低，进行布置方案优化，该发明在输入目标环节可实现柔性升级，即添加多项可量化的指标X，在后续的优化环节添加进入相应的指标因子Xi，从而可以符合更多工况需求的优选系统。
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公开(公告)号：CN119061301A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411565017.1
申请日：2024-11-05
Applicant: 湖南大学苏州研究院 , 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于塑性成形的低成本高强韧铝合金铸坯及其制备方法，包括如下步骤：S1、选取纯Al、纯Li、纯Cu、纯Mg和中间合金作为制备铝锂合金的原材料；S2、将未包含纯Li的原材料混合并在真空井式炉内进行熔炼，熔炼时的熔炼温度为740℃～760℃；S3、将纯Li原材料加入所述无Li的合金熔体中，并在铝锂合金熔体表层加入覆盖剂，该阶段的熔炼温度为710℃～730℃；S4、将所述的铝锂合金熔体进行超声精炼处理，并浇注到高真空压铸机或挤压机的成形模具中进行压铸或挤压成形。本发明方法能够制备低成本高强韧铝合金铸坯，制备过程简单、效率高，克服了铝锂合金的气孔、成分偏析等缺陷。
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公开(公告)号：CN118862363A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411055973.5
申请日：2024-08-02
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种多目标与多模式集成的结构高效优化设计方法，包括有以下步骤:步骤一：构建可用于结构设计的空间模型；步骤二：根据碰撞工况，基于动态非线性拓扑优化方法，对结构的拓扑域进行初始结构设计；步骤三：对初始结构上的每一点赋予一个坐标位置(xn,yn,zn),计算碰撞工况下每一点位移前后的变形量s；步骤四：基于所述结构的非线性拓扑优化结果在碰撞工况下的变形量s，对该结构进行二次结构设计；步骤五：基于所述考虑变形量控制的二次优化结构，进行多目标优化分析，得到目标结构；通过上述方式，本发明在结构设计的过程中，将多目标、非线性拓扑优化模式与变形量控制集成到一起，能够实现结构的高效优化设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118835132A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410882566.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 湖南大学苏州研究院 , 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种可回收高强韧压铸铝合金及其制造方法，铝合金按质量百分比计算包括：硅：6‑12％；镁：0.3‑0.7％；锌：1‑3％；锰：0.1‑0.5％；铜：0.5‑1.5％；钙：1‑2％，余量铝，其中，杂质含量小于0.005％；制造方法包括原材料准备，清洁熔炉并预热，熔炼，熔炼分为初熔和二次熔炼，除气除渣，高压压铸，回收再生利用，本发明针对高强免热处理铝合金所存在的不可再生问题，对新型的合金成分进行压铸，对其元素损耗进行检测，并对压铸后的铝合金进行回收利用，在压铸件铝合金中加入钙元素能够有效提升其强韧性，抑制脆性相的形成，增加合金的韧性，还可以改善铝合金的铸造性能，使其在压铸过程中表现出更好的流动性和填充性，从而减少铸造缺陷，提高铸件质量撑。
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公开(公告)号：CN118862699B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411341043.6
申请日：2024-09-25
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的SPR2失效卡片拓展方法，包括以下操作方法：试制FDS或SPR接头；建立数据库，根据后续机器学习的输入与输出设置，进行针对性的数据库建立；建立人工神经网络通路；改善后的机器学习架构搭建，先判断待预测数据集的失效形式，并输出，随后采用相对应的失效数据子集进行后续的预测与运算；读取数据并输出SPR2参数通过针对拉剪工况，调整参数值；自动调节个别参数；整体模式使用方法，直接输入待测的FDS的材料新组合，最后可以直接输出失效形式、预测的力位移曲线，以及新的材料卡片参数值，该发明涉及热熔自攻丝连接技术仿真领域，是一种基于神经网络自学习的高效高质适用于热熔自攻丝与自冲铆的SPR2失效卡片拓展方法。
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公开(公告)号：CN119249925A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411793247.3
申请日：2024-12-09
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机械多接头力学性能预测方法，包括：进行SPR、FDS、焊点的多个接头的精细模型仿真，创建若干机械连接接头精细模型，实现数据构建；采集CAE精细模型或者实验料片的布局特征信息；对接头数据库基于随机森林方法进行特征选择；基于卷积神经网络构建强度特征模型，通过随机森林方法选择的特征信息数据作为训练集，对应的接头强度特征信息作为标签，对多接头的强度特征模型进行训练；集成多个卷积神经网络模型，综合获取预测的多接头强度特征信息，模型的评估与模型应用，该发明通过将历史数据和仿真结果作为训练数据，深度学习模型可以高效地预测接头数量与位置变化时的力学性能。
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公开(公告)号：CN119249925B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411793247.3
申请日：2024-12-09
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机械多接头力学性能预测方法，包括：进行SPR、FDS、焊点的多个接头的精细模型仿真，创建若干机械连接接头精细模型，实现数据构建；采集CAE精细模型或者实验料片的布局特征信息；对接头数据库基于随机森林方法进行特征选择；基于卷积神经网络构建强度特征模型，通过随机森林方法选择的特征信息数据作为训练集，对应的接头强度特征信息作为标签，对多接头的强度特征模型进行训练；集成多个卷积神经网络模型，综合获取预测的多接头强度特征信息，模型的评估与模型应用，该发明通过将历史数据和仿真结果作为训练数据，深度学习模型可以高效地预测接头数量与位置变化时的力学性能。
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公开(公告)号：CN119061289A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411571390.8
申请日：2024-11-06
Abstract: 本发明公开了一种高强韧纳米TiB2增强铝锂基复合材料的制备方法，包括如下步骤：S1、制备纳米TiB2/Al复合粒子的预制铸锭；S2、将铝锂基复合材料原材料放置于低真空搅拌熔化炉内进行熔炼；S3、向熔化的铝锂基复合材料原材料中先加入纯Li粒和铝锂合金专用商用覆盖剂；S4、然后向熔化的铝锂基复合材料原材料中加入纳米TiB2/Al复合粒子的预制铸锭，搅拌熔化的铝锂基复合材料原材料；S5、将含纳米颗粒的铝锂合金熔体浇入模具后进行超声振动，并对模具型腔进行抽真空，获得纳米颗粒增强铸造铝锂合金。该方法可操作性更高，能有效抑制铝锂合金因长时间与空气接触所导致吸氢、氧化严重问题，纳米颗粒在合金中均匀分布。
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