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公开(公告)号：CN118389902A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410664913.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种注射成形钛合金的控氧方法，属于粉末冶金材料领域。首先，将Ti‑5Al‑5Mo‑5V‑1Cr‑1Fe钛合金粉末与相应体系粘结剂进行预混合，在捏合机中进行捏合得到喂料。然后，对喂料进行破碎、造粒后进行注射成形，得到注射坯样品。随后，将注射坯进行草酸/溶剂脱脂和热脱脂，在700‑900℃温度区间通入一定比例的氩气/氯气混合气体，并在石墨炉和脱脂共同产生的碳气氛下使得钛粉得到还原，达到控氧的目的，最终经过高温烧结获得致密化制品，其氧含量低于2580ppm，室温抗拉强度大于1220MPa，屈服强度大于1120MPa，延伸率大于10.0%。本发明在脱脂烧结过程中进行降氧还原处理，并未增加工艺流程，使得工艺成本得到有效控制；材料综合力学性能优异。
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公开(公告)号：CN117344168A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311241736.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明开发了一种注射成形高强钛合金的制备方法，属于粉末冶金材料的制备技术领域。首先将球形TC4粉末与碳纳米管粉末进行充分混合，得到的混合粉末与粘结剂进行预混合，然后在捏合机中进行捏合得到喂料，喂料进行破碎造粒后用于注射成形，得到注射坯样品。将注射坯再经过脱脂、烧结获得最终烧结样品，对其进行室温拉伸性能测试，制备的注射成形高强钛合金致密度＞98.0％，抗拉强度＞1200MPa，屈服强度＞1110MPa，延伸率＞5.0％，具有十分优异的力学性能。
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公开(公告)号：CN117020227A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310932832.6
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: B22F10/28 , C22C27/02 , C22C32/00 , C22C1/04 , B22F10/34 , B22F10/366 , B22F10/36 , B33Y10/00 , B33Y70/10
Abstract: 一种氧化锆强韧化的铌钨合金3D打印方法，属于粉末冶金领域。铌钨合金为Nb‑5W‑2Mo‑1Zr‑0.1％‑0.2％O合金，制备采用的原料为不同氧含量的预合金粉末或元素混合粉末，其中氧含量为1000～2000ppm，碳含量低于30ppm。在3D打印过程中原位生成ZrO2纳米沉淀析出相，无碳化物析出，从而得到弥散分布的ZrO2强韧化的铌钨合金打印件。单晶纳米ZrO2析出相可以与基体协同塑性变形，吸收能量，延缓样品颈缩，在保证弥散强化的基础上，能显著地提高该铌钨合金的塑性。本发明通过降碳增氧，抑制脆性碳化物的析出；通过调整粉末中的氧含量和3D打印的工艺参数来调控铌钨合金打印件中ZrO2析出相的尺寸及数量，达到对铌钨合金力学性能的调控。本发明流程短、操作简单、成本低、打印制件力学性能优异且可控。
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公开(公告)号：CN101859609B
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201010155599.8
申请日：2010-04-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于电子元器件制造领域，涉及一种无铅化银电极浆料的制备与使用方法。各组分重量配比为：无铅玻璃粘接剂：2～8％，银导电粉：60～80％，有机载体：15～25％，有机添加剂2～10％。将2～8％的无铅玻璃粘接剂、60～80％的银导电粉、15～25％有机载体和2～10％有机添加剂混合在一起，用行星球磨机球磨2～10小时，即得到无铅化银电极浆料。本发明使用的Bi2O3-ZnO-B2O3-SiO2玻璃粘接剂不含铅等有害物质，银电极浆料的生产加工和使用过程也不存在危害性，环境友好，加工方法简单，用该种无铅玻璃料制备的银电极浆料经烧渗后与电子元器件陶瓷体结合强度高，导电性好，可焊性好。
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公开(公告)号：CN111126243B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911320665.X
申请日：2019-12-19
Applicant: 北京科技大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像数据检测方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取检测图像，从检测图像中获取包含目标对象的情景图像；获取情景图像中的像素点对应的位置特征矩阵；位置特征矩阵中包括像素点针对目标对象的位置特征元素；根据情景图像中的目标对象的对象排版特征，生成用于调整位置特征矩阵中的位置特征元素的注意力机制矩阵；根据位置特征矩阵中的位置特征元素和注意力机制矩阵，确定像素点对应的预测区域，将像素点对应的预测区域添加至预测区域集合；在预测区域集合中，选择与目标对象在检测图像中的对象位置和对象尺寸相匹配的预测区域，作为目标区域。采用本申请，可提高针对目标对象的检测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115125415A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210834124.4
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于金属材料制备技术领域，具体涉及一种Zn‑Cu‑Ti‑Mo合金及其制备方法和用途，该制备方法包括以下步骤：制备铸坯：按Zn‑Cu‑Ti‑Mo合金组分配置原料并将原料熔炼，然后将熔炼后的合金熔体浇注成铸坯；热轧：将所述铸坯进行热轧，热轧结束后，获得第一坯料；温轧：将所述第一坯料进行温轧，温轧结束后，获得Zn‑Cu‑Ti‑Mo合金板材；其中，所述Zn‑Cu‑Ti‑Mo合金包括按质量百分比计的如下组分：Cu 1.0％～3.0％且不为1.0％。该制备方法显著地提高了高铜含量的Zn‑Cu‑Ti合金的强度和塑性，制得的Zn‑Cu‑Ti‑Mo合金符合生物医用可降解植入材料的性能要求。
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公开(公告)号：CN111126243A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911320665.X
申请日：2019-12-19
Applicant: 北京科技大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像数据检测方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取检测图像，从检测图像中获取包含目标对象的情景图像；获取情景图像中的像素点对应的位置特征矩阵；位置特征矩阵中包括像素点针对目标对象的位置特征元素；根据情景图像中的目标对象的对象排版特征，生成用于调整位置特征矩阵中的位置特征元素的注意力机制矩阵；根据位置特征矩阵中的位置特征元素和注意力机制矩阵，确定像素点对应的预测区域，将像素点对应的预测区域添加至预测区域集合；在预测区域集合中，选择与目标对象在检测图像中的对象位置和对象尺寸相匹配的预测区域，作为目标区域。采用本申请，可提高针对目标对象的检测准确性。
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公开(公告)号：CN101774758B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201010106000.1
申请日：2010-02-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: C03C3/066
Abstract: 本发明属于电子元器件制造领域，涉及一种金属电极浆料用无铅玻璃粘接剂及其制备方法。其特征是玻璃粘接剂组成为Bi2O3-ZnO-B2O3-SiO2，各组分重量配比为：45％＜Bi2O3＜70％、25％＜ZnO＜45％、2％＜B2O3＜15％、3％＜SiO2＜10％。制备流程为：配料→球磨→烘干→900～1200℃保温1～3小时熔融烧制→水淬→球磨粉碎→烘干→研磨→250目过筛。本发明优点在于：Bi2O3-ZnO-B2O3-SiO2玻璃不含铅等有害物质，环境友好，加工方法简单，该无铅玻璃作为玻璃粘接剂可以用于制备金属电极浆料，高含量的Bi2O3和高含量的ZnO共同作用，有助于提高电极浆料与电子元器件陶瓷体的结合强度。
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公开(公告)号：CN119876668A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411992460.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 一种双相钛合金的设计及其制备方法，属于钛合金材料和粉末冶金领域。所述双相钛合金的成分为：C≤0.012％、H≤0.015％、N≤0.06％、O：0.50％～0.70％、余量为Ti以及不可避免的杂质。本发明利用高氧钛合金粉末并结合激光粉末床融合(PBF‑LB/M)技术成形获得HCP‑FCC双相钛合金成形件，其中FCC相的体积分数>10％，最终得到的双相钛合金致密度达到99.8％以上，抗拉强度≥1100MPa，屈服强度≥1000MPa，延伸率≥20.0％。本发明双相钛合金利用间隙氧固溶元素，诱导一定量的纳米FCC相形成，并与HCP基体具有共格关系，该HCP‑FCC双相组织能够有效强化Ti‑O合金，并保持了优异的塑性。该双相钛合金力学性能优异，且不依赖V、Mo、Nb等昂贵稀有金属的固溶强化，第二相弥散强化或加工硬化途径，有助于实现钛合金的绿色低碳低成本制备。
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公开(公告)号：CN119739151A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411674068.8
申请日：2024-11-21
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域，特别是指一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置，方法包括：获取待控制自动驾驶车辆的当前状态、参考轨迹和实际运行误差；构建车辆轨迹跟踪控制的策略模型；将当前状态和参考轨迹输入至车辆轨迹跟踪控制的策略模型，得到PID控制参数；将PID控制参数和实际运行误差输入至PID控制器，得到自动驾驶车辆的控制量，根据自动驾驶车辆的控制量，完成自动驾驶车辆轨迹跟踪控制。本发明利用强化学习强大的学习能力结合PID本身的稳定性以及强鲁棒性，实现车辆轨迹跟踪控制的高实时、高稳定和高精度在线计算。解决当前车辆轨迹跟踪控制的计算实时性差、应用可靠性弱和依赖复杂动态模型等问题。
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