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公开(公告)号：CN113189127B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110393255.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 昆明贵金属研究所
IPC: G01N23/2251 , G01N23/2202 , G01N33/204 , C23C10/22 , C23C10/28
Abstract: 本发明公开了一种制备高熔点金属三元扩散偶的方法。该方法主要用于制备由三种高熔点金属构成的扩散偶。方法包括：先将三种高熔点金属中熔点最低的B金属块或者片铺放在A金属块上方，再把A‑B金属放入氩气保护的管式炉中加热至B金属熔点以上，使B金属熔融与A形成冶金结合，并扩散退火形成A‑B扩散偶，然后把C金属片包覆在A‑B扩散偶界面处并用夹具固定，并进行扩散退火，从而制备得到A‑B/C三元扩散偶。本发明方法简单，需要的金属量较少，制备过程易于控制，扩散偶组合灵活可控，且效果优异，成功率较高。该方法适用于金属材料扩散偶的制备，特别适用于贵金属和高温合金材料扩散偶的制备，所制得扩散偶可用于相图、扩散动力学和热力学的研究。
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公开(公告)号：CN114580272A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210139501.2
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时对多元电接触合金导电率和硬度进行优化的设计方法，包括：从文献中查找多元电接触材料的化学式、制备工艺以及导电率和硬度值，将其输入计算机系统作为数据集样本；通过相关性筛选、遗传算法、穷举等特征筛选方法获得影响多元电接触合金材料性能的关键合金特征；然后，基于关键特征筛选结果，采用随机森林回归算法建立性能预测机器学习模型；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，最终快速筛选出导电率和硬度均表现优异的合金成分，实现综合性能优异的新型合金开发；本发明基于可靠的文献数据和建模方法，对同时优化多元电接触合金材料导电率和硬度性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN114580271A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210139496.5
申请日：2022-02-16
Abstract: 本发明涉及一种实现多元贵金属合金钎料固‑液相温度预测的方法，该方法包括：从文献中查找贵金属合金钎料的化学式、制备工艺以及固相温度和液相温度值，作为数据集样本；先构建物理化学参量集，再按照所收集合金化学式构建一个特征集，替代化学式的直接输入；通过相关性筛选对特征集初步筛选，再采用遗传算法对初步筛选后的特征组和不同机器学习算法进行筛选，寻找关键特征与机器学习算法的最佳组合；基于筛选结果建立机器学习模型进行性能预测；此外，采用主动学习方法，对已建立的机器学习模型进行迭代改进。本发明可实现对多元贵金属合金钎料固‑液相温度的预测。
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公开(公告)号：CN117107103B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311088879.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司 , 贵研铂业股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种泡沫镍铂合金及其制备方法，属于泡沫金属技术领域。所述制备方法包括：按照Ni：Pt：淀粉的摩尔比为3：1：40混合上述氯铂酸溶液和硝酸镍溶液并添加淀粉；然后添加吐温20搅拌后得到溶胶，干燥得到湿凝胶，将湿凝胶在空气、室温老化2周然后进行热处理，得到泡沫镍铂合金。本发明将硝酸镍和氯铂酸作为金属前驱体，通过控制镍铂前驱体的比例实现精确的成分控制，并且使用可溶性淀粉作为螯合剂，可溶性淀粉和吐温20复配控制三维空间网络的发育程度，得到的泡沫镍铂合金具有三维、连续的孔洞结构。另外，本发明所述制备方法简单，生产成本低，并且所使用的螯合剂绿色、成本低，金属前驱体毒性小且易处理。
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公开(公告)号：CN117107103A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311088879.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司 , 贵研铂业股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种泡沫镍铂合金及其制备方法，属于泡沫金属技术领域。所述制备方法包括：按照Ni：Pt：淀粉的摩尔比为3：1：40混合上述氯铂酸溶液和硝酸镍溶液并添加淀粉；然后添加吐温20搅拌后得到溶胶，干燥得到湿凝胶，将湿凝胶在空气、室温老化2周然后进行热处理，得到泡沫镍铂合金。本发明将硝酸镍和氯铂酸作为金属前驱体，通过控制镍铂前驱体的比例实现精确的成分控制，并且使用可溶性淀粉作为螯合剂，可溶性淀粉和吐温20复配控制三维空间网络的发育程度，得到的泡沫镍铂合金具有三维、连续的孔洞结构。另外，本发明所述制备方法简单，生产成本低，并且所使用的螯合剂绿色、成本低，金属前驱体毒性小且易处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112958940B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110309563.9
申请日：2021-03-23
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 昆明贵金属研究所
Abstract: 本发明涉及一种银基/铜基/金基钎料焊膏该焊膏包括重量％的5～11％活性剂，15～21％溶剂，10～15％缓蚀剂；余量为银基/铜基/金基合金的粉末；活性剂为已二酸、柠檬酸和月桂酸；溶剂为三丙二醇丁醚、四氢糠醇和丙三醇；缓蚀剂为松香和三已醇胺。本发明将活性剂、溶剂及缓蚀剂与合金球形粉末在“搅拌式”混粉机中混合均匀，再进行焊膏的轧制。焊膏中助焊剂的挥发温度段为300～400℃，粘度合适，无毒无腐蚀性，其清洁性、溅散性、铺展性优异，焊接强度高，低温储存期8个月以上，可广泛应用于航空航天、电子、通讯、集成电路等领域复杂元器件的封装和连接，具有制备成本低、钎焊过程容易操作、绿色环保等特点。
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公开(公告)号：CN113238020A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110393744.4
申请日：2021-04-13
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 昆明贵金属研究所
IPC: G01N33/204 , G01N1/28 , C22C5/08 , C22F1/14 , B22D27/04
Abstract: 本发明公开了一种快速研发新型滑动电接触实验材料的方法，适用于多元合金材料快速研发。该方法步骤如下：1)梯度凝固高通量实验加速新型电接触材料合金最佳成分筛选；2)分熔凝固高通量制备技术优化合金锭坯高效制备技术；3)基于梯度温度高通量均匀化热处理技术和高通量塑形变形技术优化合金热处理及塑性变形加工工艺；4)银基电接触材料综合性能评定及验证。本发明在材料成分设计和制备加工工艺筛选的过程中，运用材料基因工程的思想，基于高通量实验技术快速实现多元合金最佳成分筛选及目标成分高效低成本制备，极大地提高实验和研究的效率。
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公开(公告)号：CN114580271B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210139496.5
申请日：2022-02-16
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/091 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种实现多元贵金属合金钎料固‑液相温度预测的方法，该方法包括：从文献中查找贵金属合金钎料的化学式、制备工艺以及固相温度和液相温度值，作为数据集样本；先构建物理化学参量集，再按照所收集合金化学式构建一个特征集，替代化学式的直接输入；通过相关性筛选对特征集初步筛选，再采用遗传算法对初步筛选后的特征组和不同机器学习算法进行筛选，寻找关键特征与机器学习算法的最佳组合；基于筛选结果建立机器学习模型进行性能预测；此外，采用主动学习方法，对已建立的机器学习模型进行迭代改进。本发明可实现对多元贵金属合金钎料固‑液相温度的预测。
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公开(公告)号：CN114580272B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210139501.2
申请日：2022-02-16
IPC: G06F30/27 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种同时对多元电接触合金导电率和硬度进行优化的设计方法，包括：从文献中查找多元电接触材料的化学式、制备工艺以及导电率和硬度值，将其输入计算机系统作为数据集样本；通过相关性筛选、遗传算法、穷举等特征筛选方法获得影响多元电接触合金材料性能的关键合金特征；然后，基于关键特征筛选结果，采用随机森林回归算法建立性能预测机器学习模型；采用多目标优化算法对建立的预测模型进行多性能优化，最终快速筛选出导电率和硬度均表现优异的合金成分，实现综合性能优异的新型合金开发；本发明基于可靠的文献数据和建模方法，对同时优化多元电接触合金材料导电率和硬度性能具有简便快捷、低成本、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN116720058A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310481517.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 贵研铂业股份有限公司 , 昆明贵金属研究所 , 云南贵金属实验室有限公司
Inventor： 方继恒 , 杨尚荣 , 谢明 , 胡洁琼 , 张吉明 , 刘国化 , 杨有才 , 赵上强 , 马洪伟 , 陈永泰 , 李爱坤 , 宁德魁 , 王塞北 , 毕亚男 , 张巧 , 段云昭 , 陈松
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2111 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开一种机器学习候选特征实现关键特征组合筛选的方法，该方法包括：先通过线性相关性过滤对候选特征集初步筛选；再基于限制特征个数的遗传算法搜索对经过线性相关性过滤筛选后剩余的特征进一步筛选；通过遗传算法筛选出特征后，采用特征权重排序进行特征重要性的排序，通过特征权重排序筛选出排名靠前的关键特征构成穷举筛选的候选特征；最后通过穷举筛选筛选出模型预测精度最佳的特征组合作为最终的机器学习特征组合。本发明可以克服采用传统特征选择技术对大批量候选特征集筛选关键特征组合时面临的领域知识要求多、高计算复杂度、特征通用性不强以及可解释性低等困难。
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