公开(公告)号：CN117470901A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311248938.0

申请日：2023-09-26

Applicant: 南昌大学 ,  龙南龙钇重稀土科技股份有限公司

Inventor： 叶寒 ,  李健雄 ,  刘新宇 ,  白宇轩 ,  朱福生 ,  李仕林 ,  杨明浩 ,  陈若愚 ,  孙昭婷

IPC: G01N25/20

Abstract: 本发明提供一种蠕墨铸铁变质效果的热分析方法，该方法包括：在蠕墨铸铁的生产过程中，将变质后铁液采样并置于圆柱形样杯中，并采集热分析冷却曲线；提取热分析冷却曲线的特征值，将特征值输入至蠕化率计算模型和残余Mg含量计算模型得到蠕化率数据和残余Mg含量数据；将蠕化率数据和残余Mg含量数据分别与预设数据阈值进行对比，并基于对比结果评价变质后铁液的变质效果。本发明利用蠕化率计算模型和残余Mg含量计算模型对所提取的特征值进行蠕化率数据和残余Mg含量数据计算，根据蠕化率数据和残余Mg含量数据与预设数据阈值的对比结果评价变质后铁液的变质效果，使得蠕墨铸铁生产中变质效果的评判更快速，更精确，为生产过程中物料的动态调整提供依据。

公开(公告)号：CN117538368A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311248857.0

申请日：2023-09-26

Applicant: 南昌大学 ,  龙南龙钇重稀土科技股份有限公司

Inventor： 叶寒 ,  白宇轩 ,  刘新宇 ,  李健雄 ,  朱福生 ,  李仕林 ,  杨明浩 ,  陈若愚 ,  孙昭婷

IPC: G01N25/20

Abstract: 本发明提供一种球墨铸铁球化效果的热分析方法，该方法包括：在球墨铸铁的生产过程中，将变质后铁液采样并置于圆柱形样杯中，并采集热分析冷却曲线；提取热分析冷却曲线的特征值，将特征值输入至球化率计算模型和收缩率计算模型得到球化率数据和收缩率数据；将球化率数据和收缩率数据分别与预设数据阈值进行对比，并基于对比结果评价变质后铁液的球化效果。本发明利用球化率计算模型和收缩率计算模型对所提取的特征值进行球化率数据和收缩率数据计算，根据球化率数据和收缩率数据与预设数据阈值的对比结果评价变质后铁液的球化效果，使得球墨铸铁生产中球化效果的评判更快速，更精确，为生产过程中球化剂和孕育剂的动态调整提供依据。

公开(公告)号：CN115270397A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210680749.X

申请日：2022-06-15

Applicant: 南昌大学

Inventor： 杨湘杰 ,  杨明浩 ,  叶寒 ,  顾嘉 ,  李全 ,  白宇轩 ,  姜乐付 ,  杨福玲

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Tensorflow的神经网络蠕墨铸铁蠕化率预测方法，通过对蠕墨铸铁蠕化率的神经网络预测模型的网络结构设计以及训练数据的采集，在确定了神经网络输入神经元、输出神经元、神经激活函数以及隐含层神经元个数的情况下，采用预处理后的样本数据对初步建立的神经网络预测模型进行训练，进而得到可用于检测蠕墨铸铁蠕化率的神经网络预测模型。本发明相比传统的预测模型，通过神经网络构建算法模型对蠕化率进行快速预测，由于神经网络自身的特性，具备自学习能力和自适应能力，当生产原材料或者生产条件发生变化时，只需重新提供足够的数据样本对原始模型重新训练，网络模型即可自行更新，对生产过程中的蠕化质量具有较大的指导意义。

公开(公告)号：CN217132632U

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202220443494.0

申请日：2022-03-03

Applicant: 南昌大学

Inventor： 叶寒 ,  陈爱民 ,  李全 ,  高云杰 ,  杨明浩 ,  曾荣华 ,  龙孟新

IPC: G01N1/10 ,  G01N1/12 ,  G01G17/06 ,  G01G19/52

Abstract: 本实用新型涉及铸造技术领域，尤其涉及一种自动铁水定量取样装置，包括底座、机械臂、夹具、取样勺、铁水包、样杯、样杯座、称重传感器和支撑座，所述机械臂的底部固定于所述底座的顶部，所述机械臂的活动臂末端通过夹具连接有取样勺；所述底座的一侧设有所述铁水包，其另一侧设有所述支撑座，所述支撑座的顶部固定有所述称重传感器，所述称重传感器的顶部通过所述样杯座连接有样杯。本实用新型通过机械臂连接取样勺对铁水包的铁水进行取样后转运至样杯内，工作人员无需进入温度较高、环境较为恶劣的铸造现场进行人工取样，降低了工作强度，提高了工作效率。