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公开(公告)号：CN118798044A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410929492.6
申请日：2024-07-11
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的在线预测锻件温度的方法，属于锻造技术领域，包括以下步骤：步骤a、建立基于机器学习的锻件温度预测模型；步骤b、将锻造参数数据作为输入参数输入锻件温度预测模型，获得锻件在锻造过程的实时预测温度。本发明基于弹塑性力学以及传热学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真模型得到的仿真温度值以及锻造时间、锻造速度、接触换热系数和环境温度参数作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）进行拟合建立预测模型，能够在线预测锻件在锻造过程中的温度变化，从而将温度值实时反馈给锻件操作员，提升锻造过程的智能化程度，降低能耗的消耗，提升生产效率。
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公开(公告)号：CN116776675A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310663216.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q50/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的产品塑性加工前转运阶段温度预测的方法，属于热处理技术领域，包括以下步骤：步骤10、建立关于热处理工件的有限元模型；步骤20、利用训练数据训练温度预测模型和验证温度预测模型；步骤30、建立数字孪生系统；步骤40、通过训练好的温度预测模型预测转运装置到达加工位置时的热处理工件的温度。本发明基于热力学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真的得到的环境温度、时刻与产品最小温度作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）建立预测模型，将预测模型与软硬件结合建立数字孪生系统，能够实时预测产品塑性加工前转运阶段的温度并对转运行为做出智能决策。
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公开(公告)号：CN115216703B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210722319.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种超高强度低密度钢，属于金属材料领域，所述超高强度低密度钢中的化学成分以质量百分比计包括：Mn：25~30、Al：11~12、C：1.0~1.2，其余为Fe及不可避免的杂质。本发明还提供了一种上述的超高强度低密度钢的制备方法。本发明的成分设计和在200~400℃下进行温轧的方式，充分利用加工硬化和κ‑碳化物的弥散强化提高低密度钢的强度的同时避免了κ‑碳化物在晶界析出对强度和塑性均造成不利的影响，制备出超高强度（大于1900 MPa）、低密度（不高于6.7 kg/m3）钢。相较于纯铁，本发明钢种密度降低了17.8%以上的同时满足了时效硬化的临界条件。
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公开(公告)号：CN111872120A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010682842.5
申请日：2020-07-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种板带多模式连铸连轧控制方法，属于钢铁冶金短流程轧制领域，本发明融合流程再造协调机制，将摆式剪、隧道炉、除鳞箱装备机组与无头轧制工艺流程再造，技术级联精轧机组瞬态突变动态变规程，实现精轧机组不停机在线更换轧辊，确保全连续生产，优化无头轧制板带表面质量，提高轧制过程温度均匀化控制，工序配置更加协调灵活，具备柔性轧制生产模式，拓宽了产品厚度覆盖范围，提升板带连轧生产过程瞬态突变的主动调节能力和柔性制造水平，提高无头轧制板带产品质量和生产全连续性，本发明在促进钢铁冶金短流程轧制领域转型升级、绿色发展、扩大优势供给、优化产线配置等方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116460147A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310072045.9
申请日：2023-01-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种DS轧制板材的控形控性工艺方法，在粗轧DS轧制工艺中保持恒定错位轧制剪切角，并利用X射线、硬度仪、轧机弹跳模型进行板厚控制，利用工作辊弯辊和支撑辊交叉进行粗轧DS轧制中的轧制力稳定控制，精轧DS轧制工艺利用设定模型精确调节错位轧制剪切角，安装凸度仪和板形仪并利用工作辊交叉和工作辊弯辊改善板材凸度和平直度。本发明利用DS轧制技术实现了精确控制轧制剪切力，大幅提升了板材轧制强度和硬度，利用退火工艺适当软化板材，增加了板材韧性，全流程的DS轧制技术对板材整体性能的大幅提升，同时实现了轧后板材板形板厚控制，实现了DS轧制控形控性一体化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115980109A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211449268.4
申请日：2022-11-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N23/2206 , G01N23/2251 , G01N23/203
Abstract: 本发明提供了一种芯片用高纯钽溅射性能测定方法，包括：获取待分析钽靶样本；在钽靶样本上打若干个标记点；获取钽靶样本的SEM像；根据标记点确定位置，在位置进行取样，得到样品，去除样品表面应力层；将样品放入扫描电镜中，根据标记点找到SEM像中的区域，扫描EBSD图并做出相应的反极图；根据EBSD图及反极图确定样品的微观结构；基于微观结构，结合微观结构对溅射速度的影响分析结果确定溅射性能，其中，微观结构对溅射速度的影响分析结果，采用一块溅射后的钽靶，应用SEM、EBSD等技术分析晶粒尺寸和晶向与溅射速率之间的关系得到。本发明能够得到更准确、更精细的溅射性能测定结果，有利于提高靶材性能，提高芯片制造加工工艺。
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公开(公告)号：CN114932147B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210556901.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种DS轧机成套设备及其板形控制的轧制工艺，包括DS轧机、参数调节装置、混联式平衡装置、换辊装置和八辊式转盘车；DS轧机压下量由侧推辊推动工作辊沿支撑辊轴线圆周转动和上支撑辊竖直压下共同参与调节，辊系交叉角由转动杆、偏移液压缸和侧推辊共同参与调节；DS轧机通过调节辊速比和工作辊偏移实现DS蛇形轧制、DS同步轧制、DS交叉轧制和DS蛇形交叉协同轧制；混联式平衡装置，可抑制轧机工作振动；八辊式转盘车，可实现DS轧机八个轧辊快速同时更换，缩短撤辊时间；利用DS轧机轧制板材时，采用DS蛇形轧制、DS同步轧制、DS交叉轧制和DS蛇形交叉协同轧制相结合的轧制工艺，能保持轧后板形良好和提高轧制渗透性。
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公开(公告)号：CN115537672A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210845612.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种屈服强度大于1000 MPa的低成本奥氏体钢及其温轧工艺，属于金属材料及其制造技术领域，所述奥氏体钢的化学成分按重量百分比包括：Mn 31.7‑32.2%，C 0.58‑0.69%，余量为Fe及其他不可避免的杂质。所述温轧工艺包括如下步骤：1）高锰奥氏体钢熔炼，2）一次锻造，3）二次锻造，4）温轧板坯。借助对奥氏体钢成分和制备工艺进行改进，使得其成分和制备工艺变得更为简单，且制备的奥氏体钢屈服强度大于1000 MPa。
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公开(公告)号：CN113695402B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202111033088.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种利用蛇形轧制制备板材的成套设备及其工艺方法，包括蛇形轧机、参数调节装置、换辊装置和四辊式横移车；蛇形轧机工作辊之间错位量由工作辊沿支撑辊轴线圆周转动调节，蛇形轧机压下量由工作辊沿支撑辊轴线圆周转动和上支撑辊竖直压下共同参与调节，支撑辊连接电机带动工作辊转动，蛇形轧机通过调节辊速比和工作辊错位量既能实现蛇形轧制，也能进行同步轧制；四辊式横移车，可实现蛇形轧机四个轧辊的快速同时更换，缩短撤辊时间；利用蛇形轧机进行粗轧或者精轧时，采用蛇形轧制、反向蛇形轧制、同步轧制相结合的工艺方法，既能提高轧制渗透性，又能改善蛇形轧制后的板形问题，使蛇形轧制工艺应用到工业生产中。
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公开(公告)号：CN113695402A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111033088.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种利用蛇形轧制制备板材的成套设备及其工艺方法，包括蛇形轧机、参数调节装置、换辊装置和四辊式横移车；蛇形轧机工作辊之间错位量由工作辊沿支撑辊轴线圆周转动调节，蛇形轧机压下量由工作辊沿支撑辊轴线圆周转动和上支撑辊竖直压下共同参与调节，支撑辊连接电机带动工作辊转动，蛇形轧机通过调节辊速比和工作辊错位量既能实现蛇形轧制，也能进行同步轧制；四辊式横移车，可实现蛇形轧机四个轧辊的快速同时更换，缩短撤辊时间；利用蛇形轧机进行粗轧或者精轧时，采用蛇形轧制、反向蛇形轧制、同步轧制相结合的工艺方法，既能提高轧制渗透性，又能改善蛇形轧制后的板形问题，使蛇形轧制工艺应用到工业生产中。
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