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公开(公告)号：CN114386254A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111620462.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , C22C33/00 , C22C45/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种设计高非晶形成能力的合金方法，该方法采用Fine kNN分类器来预测材料的非晶合金形成能力。本发明提供的方法，由于采用Fine kNN模型来预测材料的非晶形成能力，Fine kNN模型精准度高达95.5％，真阳性率高达96％，假阳性率低至7％，说明此模型在具有高预测能力的同时具有高泛化能力，能够极其准确的预测新型合金的非晶形成能力，大大的提高了非晶合金的研发效率，节省了人力物力资源。
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公开(公告)号：CN108048693A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711308355.7
申请日：2017-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: C22C19/03 , B22F1/0003 , B22F9/04 , C22C2202/04
Abstract: 本发明涉及一种掺Al、Co的A5B19型贮氢合金制备方法，其合金的化学组成为La0.6Sm0.2Ni3.6‑xCoxAly(x＝0,0.3,1,1.5；y＝0,0.2)；且该贮氢合金为多相结构；上述A5B19型单相超晶格贮氢合金电极材料的制备方法主要是采用金属单质为原料，通过真空非自耗熔炼方法制备铸态合金，然后进行球磨。本发明的合金可直接作为镍/金属氢化物电池负极材料使用，合金的最大放电容量在380mAh/g以上，100周充/放电循环后容量保持率在80％以上。
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公开(公告)号：CN112951343B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110076195.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的高性能铁基非晶纳米软磁合金设计方法，包括根据神经网络模型选择五种元素设计具有特定饱和磁感应强度的合金成分，得到合金成分；根据合金成分称取原料，在特定的熔炼条件中采用真空非自耗电弧炉熔炼原料得到母合金，进而制备得到铁基非晶合金薄带，并对其进行XRD测试、TEM测试和VSM测试。本发明根据机器学习神经网络模型模拟预测结果，在Fe‑B‑Si三元合金的基础上加了Cu、Nb元素，增加原子混乱程度，提高了合金的非晶形成能力，并且Cu元素提供纳米晶初始结晶形核位置，有利于纳米晶的形成，B、Si元素则利于非晶结构的形成，实验测试的结果与机器学习模型预测的结果一致。
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公开(公告)号：CN110541116A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910975982.9
申请日：2019-10-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种晶化可控的铁基纳米晶软磁合金，该铁基纳米晶软磁合金的化学组成为Fe84Si2B13–xCu1Px，其中，1≤x≤4；该铁基纳米晶软磁合金在经历非晶态结构之后，经过热处理后，最终具有纳米晶结构，晶粒尺寸为8-12纳米；饱和磁感应强度为1.57-1.85T。其制备方法包括：1）母合金的制备；2）铁基纳米晶软磁合金的制备；如果步骤2所得合金薄带为纳米晶结构，则铁基纳米晶软磁合金制备成功；如果所得合金薄带为非晶态结构，则进行步骤3的退火操作。与现有技术相比，本发明的优点为：在保持高饱和磁感应强度性能的基础上，根据相图知识，降低了铁含量，并采用磷元素替代硼元素，提高了合金的非晶形成能力。
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公开(公告)号：CN109274412A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811512660.2
申请日：2018-12-11
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统的天线选择方法，属于无线通信技术领域，包括：(1)初始化两个空天线选择子集S、T；(2)计算大规模MIMO信道矩阵H中各列的范数，将范数最大的列放入天线选择子集S中作为下一次天线选择的基准天线，同时将该列和范数最小的列从H中删除，更新矩阵；(3)遍历矩阵H的剩余天线，将相关性最小的列放入天线选择子集S中作为新的基准天线，同时将该列和相关性最大的列从H中删除，更新矩阵；(4)选出指定数量的天线阵列集合；(5)计算大规模MIMO系统容量和系统能效。本发明通过对大规模MIMO系统的信道矩阵进行双向交叉迭代选择，在不增加运算复杂度的情况下，减少了射频链路的部署，降低了硬件成本和实现复杂度，提高了系统容量和能效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114399109A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210040005.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习综合预测铁基纳米晶材料多项性能的方法，包含以下步骤：1，数据库的建立；2，机器学习模型的训练；3，软磁材料性能的预测。可以实现对预测数据的类型为非晶/纳米晶软磁合金的的饱和磁感应强度、矫顽力和居里温度；预测方法中，人工神经网络模型的拟合优度可达0.98，能够实现最好的预测。与现有技术相比，本发明具有以下优点：1、具备满足预测要求的数据集，具有普遍性；2、拟合优度高达0.98，即具备极高的预测能力，能精准预测合金的软磁性能，大大的提高软磁合金研发效率，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN112951343A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110076195.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的高性能铁基非晶纳米软磁合金设计方法，包括根据神经网络模型选择五种元素设计具有特定饱和磁感应强度的合金成分，得到合金成分；根据合金成分称取原料，在特定的熔炼条件中采用真空非自耗电弧炉熔炼原料得到母合金，进而制备得到铁基非晶合金薄带，并对其进行XRD测试、TEM测试和VSM测试。本发明根据机器学习神经网络模型模拟预测结果，在Fe‑B‑Si三元合金的基础上加了Cu、Nb元素，增加原子混乱程度，提高了合金的非晶形成能力，并且Cu元素提供纳米晶初始结晶形核位置，有利于纳米晶的形成，B、Si元素则利于非晶结构的形成，实验测试的结果与机器学习模型预测的结果一致。
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公开(公告)号：CN108052794A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810040393.7
申请日：2018-01-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种不同尺寸的纳米Ag‑Cu合金体系的共晶温度的预测方法，采用湿化学法制备Ag‑Cu纳米合金颗粒，并用SiO2对其进行包覆.通过TEM对纳米合金颗粒进行表征，通过DSC获得纳米合金尺寸与熔化信息。考虑相关纳米粒子的表面效应，利用CALPHAD方法在块体合金的吉布斯自由能上外推相应纳米粒子吉布斯自由能随温度、粒径变化的关系，同时根据实验结果调整校正因子，获得自洽的描述相关纳米颗粒吉布斯自由能表达式，并用于预测Ag‑Cu纳米合金共晶温度，计算预测结果与实验结果很好的一致。
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公开(公告)号：CN108007965A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711484807.7
申请日：2017-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 以苏打玻璃为包覆剂评估Pd82Si18临界冷却速率的方法，包括以下步骤：(1)首先对样品Pd82Si18非晶薄带进行分析和观察，确保为非晶态样品；其次，使用高纯度In，Sn，Bi，Zn或Al，对差示扫描量热仪进行校准，精度达到±0.5K和±1J/g；(2)在坩埚中放入苏打玻璃包覆剂，并将Pd82Si18非晶薄带放置于苏打玻璃上，然后将坩埚置于DSC炉体中的试样托盘上，盖上炉盖，设定20ml/min流速的纯氩气氛；(3)以20K/min的加热速率将温度从室温升至1300K，再以10～40K/min的冷却速度进行冷却，整个过程中，合金样品不与坩埚壁接触。本发明以苏打玻璃作为包覆剂，将Pd82Si18非晶薄带合金液体与环境气氛隔离，防止合金表面氧化而形成氧化膜，从而避免了异质成核对RC的影响，使得测量结果更加精确。
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公开(公告)号：CN110814358B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911121468.5
申请日：2019-11-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B22F9/16 , B82Y30/00 , G01N27/327 , G01N27/30 , G01N27/48
Abstract: 本发明公开了一种具有血糖检测特性的Ag‑Cu纳米合金制备方法及其应用，采用水热法制备石墨烯负载的Ag6Cu4、Ag5Cu5纳米颗粒，由AgNO3、CuSO4、NaBH4、Na3C6H5O7·2H2O和氧化石墨烯经水热反应制得，其结构为球形。采用三电极测试方法，以饱和甘汞电极(SCE)作为参比电极，铂片电极作为对电极，氧化石墨烯负载的Ag‑Cu纳米合金颗粒修饰的玻碳电极(GCE)作为工作电极。在弱碱性环境下，依托电化学工作站测定工作电极在不同扫速和不同血糖浓度下的伏安曲线。本发明采用水热法，工艺流程简单，成本低。Ag‑Cu纳米合金材料表现出优良的电化学特性和化学稳定性，可用于血糖浓度的测定。
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