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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116121590A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310089484.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于钛合金材料技术领域，公开了一种具有TWIP效应的高强高塑性Ti‑Mo‑Al‑Zr‑Nbβ钛合金，包括Ti、Mo、Al、Zr、Nb元素，其合金成分的重量百分比为Mo:13～15％，Al:0.9～1％，Zr:2.4～2.5％，Nb:1.5～3.5％，Ti:余量。本发明高强高塑性Ti‑Mo‑Al‑Zr‑Nbβ钛合金通过加入Mo、Al、Zr、Nb多种合金元素起到固溶强化的效果并具有一定的时效强化性，提高其强度。结合团簇模型进行合金成分设计，有效提高了新材料研发效率，降低了研发成本，合金具有{332}＜113＞孪生诱发塑性效应，表现出优异的塑性，同时又具有较高的强度和良好的加工硬化能力。
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公开(公告)号：CN111621840A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010452525.4
申请日：2020-05-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种钛合金表面铁污染的双极电化学清除方法，属于金属加工技术领域。包括如下步骤：首先，对钛合金进行清洗除油处理，并放置在双极电解池中。其次，电解池两端的双电极进行通电，控制极板电压和通电时间。最后，将清除铁污染后的钛合金取出清洗干燥。本发明采用基于硫酸钠的电解质，利用双极电化学具有无导线接触、无对电极的特点，通过双极电化学对铁污染的电化学溶解实现钛合金的洁整化制备。本发明所使用的清洗溶液及双极电化学方法避免了大量酸性试剂的使用，具有简便、易操作、铁污染清除彻底的特点，能够满足不同尺寸和复杂形状钛合金零部件的铁污染清除要求。
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公开(公告)号：CN106990104B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710237881.2
申请日：2017-04-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于图形像素定域定量识别奥氏体不锈钢表面铁污染的方法，属于材料表面检测技术领域。步骤为：配置铁污染测试溶液，试纸浸渍后贴于样品表面，对样品进行显色检测和图像采集；自动提取调整图像不同位置的RGB颜色色度值并将R、G、B坐标阵列数据转换为以Lab色度表示的L、a、b的坐标阵列数据；以a(x,y，a)坐标阵列数据作为图形像素重构的源数据，用没有污染的不锈钢显色值作为校准基准；将修正后的显色坐标阵列数据作三维的位置‑显色图，并将显色值代入预先建立的与铁污染等级相关的标准谱作对比评估，确定污染位置和含量。本发明可对不同污染程度的奥氏体不锈钢分级检测，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN109338447A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811342163.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于材料表面处理领域，提供一种基于电化学清除表面夹杂物的不锈钢超耐蚀处理方法，具体包括如下步骤：(1)清洗除油，酸洗钝化后获得预处理表面；(2)预处理表面放置在浓度为4～10mol/L、温度为40～60℃的NaNO3溶液中，采用多周期电位阶跃控制法，清除预处理表面夹杂物增厚钝化膜，提高钝化膜保护性；(3)水洗干燥后保存。本发明采用硝酸化学钝化和硝酸钠多周期电位阶跃控制相结合的方法，通过电化学清除夹杂物和钝化膜增厚的综合手段实现不锈钢高温高盐度下的超高耐蚀性。本发明所使用的钝化溶液及电化学钝化方法简便、易操作，可满足不锈钢在高温高盐环境对其耐蚀性的苛刻要求。
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公开(公告)号：CN105806715B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201610137597.3
申请日：2016-03-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N3/18
Abstract: 本发明方法一种高温蠕变预测的方法包括步骤：目标样品短时测试、引入综合参数Q、建立σ‑Q关系模型、进而实现目标样品高温蠕变变形预测。本发明提出了一种全新的蠕变变形预测方法；据此方法，可以利用已知一定应力下的蠕变实验，来预测已知应力附近的，所求应力下蠕变实验的蠕变变形随时间的变化；本发明方法基于短时实验结果即可进行预测，缩短了实际实验过程中的实验时间；本发明有效的解决了现有技术中测试结果波动性大的问题，本发明方法能够在材料性能分散性大的情况下，得出一个合理的预测的结果，提高了预测结果的准确性和稳定性。
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