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公开(公告)号：CN101649411A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910307631.7
申请日：2009-09-24
Applicant: 上海交通大学 , 宝山钢铁股份有限公司
IPC: C22C33/04 , C21C7/00 , B22D27/20 , C22C1/02 , C22C14/00 , C22C27/02 , C22C30/00 , C22C38/14 , C22C38/12
Abstract: 一种金属材料技术领域的Fe-X-C晶粒细化剂及其制备方法。Fe-X-C晶粒细化剂，其组分及质量百分比为：Fe 35～99.4％，C 0.1～15％，X 0.5～50％；其中，X为Ti，V和Nb中的一种或者多种。Fe-X-C晶粒细化剂的制备方法包括如下步骤：步骤一，取Fe-C合金，与金属X混合；或者，取纯铁与石墨，之后与金属X混合；之后将混合物在真空中频感炉中融化得熔体；混合物中，Fe 35～99.4％，C 0.1～15％，余量为X；步骤二，当熔体的温度为1550～1650℃时，向熔体中通入氩气，时间为10s～3h；步骤三，停止通入氩气，断电，得Fe-X-C晶粒细化剂。本发明的晶粒细化剂制备简单；向钢熔体中添加本发明的晶粒细化剂，可细化钢的晶粒，使钢坯铸态组织等轴晶区比例提高到60％以上。
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公开(公告)号：CN112831694B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202011605054.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于增材制造的稀土铝合金粉末及其制备方法，包括：将铝锭加热熔化成铝液；向铝液中添加所需合金元素形成合金液：使合金元素达到以下重量百分含量的预设成分：Ce为1.00％‑10.00％、Mg为0.05％‑8.00％、Y为0.10％‑7.50％、Zr为0.10％‑2.50％、杂质小于0.1％，其余为铝；利用导流管将合金液导出，用高压气流冲击合金液，合金液雾化并在表面张力作用下形成细小的液滴，凝固成球形合金粉末；球形合金粉末收集于真空收集器，进行筛选、干燥，得到稀土铝合金粉末。本发明具有球形度高、卫星粉和空心粉较少、含氧量低、松装密度高等特点，能满足增材制造的不同打印工况的使用要求。
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公开(公告)号：CN113787171B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111195486.5
申请日：2021-10-14
Applicant: 上海交通大学 , 江苏中超航宇精铸科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种大型高温合金机匣铸件快速充型浇冒系统及浇注方法，包括：承接浇注液的浇口杯；直浇道，其进口与浇口杯的底部连通；陶瓷挡渣网，设置在直浇道和浇口杯之间；多个补缩模组，设置在机匣铸件上侧，用于对机匣铸件进行凝固过程补缩；横浇道，位于多个补缩模组之间，连通多个补缩模组。本发明上述浇冒系统和浇注方法，摒弃了传统上大型高温合金机匣铸件的上下双环形横浇道设计和底注式充型方式，减少了充填复杂浇冒系统的金属液，提供了工艺出品率的同时，还能够确保金属熔体快速充填机匣铸件整个型腔和减少热量损失，熔体前沿仅有一次交汇机会，能够大幅减少熔体多头交汇对冲产生的氧化膜缺陷，显著提高了铸件冶金质量。
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公开(公告)号：CN112417583B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010884169.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 上海交通大学 , 江苏中超航宇精铸科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种大型复杂薄壁高温合金铸件疏松缺陷定量预测方法，包括：对大型复杂薄壁铸件的结构分析，计算出铸件各部位的热模数；计算高温合金的结晶温度间隔、密度、比热容和收缩系数参数，并将计算得到参数导入ProCAST对铸件进行成型与凝固模拟，提取出温度梯度和冷却速度数值，通过公式计算出二次枝晶间距，选取获得的热模数、温度梯度和二次枝晶间距作为BP神经网络的输入参数，疏松指数作为输出参数，构建BP神经网络预测模型，采用铸件本体解剖数据训练上述BP神经网络预测模型，训练后构建铸件疏松定量预测网络，实现铸件疏松缺陷定量预测。本发明采用构建BP神经网络实现铸件疏松缺陷定量预测，有利于获得疏松缺陷敏感工艺参数。
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公开(公告)号：CN113802030A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111195493.5
申请日：2021-10-14
Applicant: 上海交通大学 , 江苏中超航宇精铸科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种稀土高温合金构筑材料及其超限精密铸造方法，材料包括以下组分及质量百分含量：稀土元素0.0001％‑2.0％；余量为高温合金；稀土元素为Sc，Y，La系元素中一种或多种。超限精密铸造方法为：进行结构拓扑或分形设计，得到所需的构筑结构；采用蜡模3D打印技术，制备上述构筑结构的蜡模，压制浇冒系统蜡模，将浇冒系统蜡模组装到构筑结构蜡模上，再进行多次粘浆与淋砂操作，其中第二次淋砂后，进行充芯操作，脱蜡焙烧后，熔炼稀土高温合金棒材，进行重力或离心精密铸造，获得最终稀土高温合金构筑材料。本发明大幅提高了高温合金的可成型性能，使其能够良好的填充复杂密集间隙结构，为构筑材料研制提供了基础材料。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111531405B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202010219345.1
申请日：2020-03-25
Applicant: 上海交通大学 , 江苏中超航宇精铸科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种铸件基准的加工方法及系统，包括：步骤S1：将预旋喷嘴建立基准坐标系，获取基准坐标系信息；步骤S2：获取全面尺寸信息；步骤S3：获取尺寸检测拟合结果信息；步骤S4：根据尺寸检测拟合结果信息，获取定位销位置信息；步骤S5：根据定位销位置信息，将定位销焊接到指定位置；步骤S6：加工定位销的顶面，加工出端面，确定基准面，获取基准面信息；步骤S7：获取基准构建结果信息；步骤S8：根据基准构建结果信息，获取铸件基准的加工结果信息。本发明真正意义上做到了铸件从制造、检验、机加的基准一致。
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公开(公告)号：CN113088774A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110249032.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高电阻Al‑Mg‑Mn‑Ti铝合金及制备工艺，铝合金由以下质量百分含量的元素组成：Mg为4.0％‑5.0％、Mn为1.5％‑2.5％、Ti为0.04％‑0.10％、Fe为0.03％‑0.07％、Si为0.03％‑0.11％，不可避免的杂质总和≤0.15％，余量为Al。本发明，在铸态下，铝合金电阻率达到9.5‑10.4×10‑2Ω·mm2·m‑1，相比纯铝提高了3倍以上，抗拉强度257MPa‑277MPa，屈服强度为127MPa‑156MPa，断裂伸长率7％‑20％。
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公开(公告)号：CN112831694A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011605054.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种适用于增材制造的稀土铝合金粉末及其制备方法，包括：将铝锭加热熔化成铝液；向铝液中添加所需合金元素形成合金液：使合金元素达到以下重量百分含量的预设成分：Ce为1.00％‑10.00％、Mg为0.05％‑8.00％、Y为0.10％‑7.50％、Zr为0.10％‑2.50％、杂质小于0.1％，其余为铝；利用导流管将合金液导出，用高压气流冲击合金液，合金液雾化并在表面张力作用下形成细小的液滴，凝固成球形合金粉末；球形合金粉末收集于真空收集器，进行筛选、干燥，得到稀土铝合金粉末。本发明具有球形度高、卫星粉和空心粉较少、含氧量低、松装密度高等特点，能满足增材制造的不同打印工况的使用要求。
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公开(公告)号：CN110331316B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910592067.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高强耐热石墨烯铝复合导体材料及制备方法，复合导体材料由以下质量百分含量的组分组成：石墨烯为0.2‑1％，其余为铝；通过球磨法将铝粉和石墨烯粉末混合均匀，在球磨过程中利用球磨罐中微弱的氧含量，在铝粉表面获得均匀的纳米级非晶Al2O3，然后将混合粉末烧结成型获得坯锭，并通过挤压或轧制等变形手段进一步变形获得致密的复合材料。本发明利用空气作为氧源，原位反应生成弥散非晶Al2O3，有效实现了纳米级强化相的弥散分布，结合高强度高导电石墨烯的热稳定性，使复合材料具有良好的力学性能与耐热性，并保持良好的导电性能，抗拉强度大于250MPa，最高达到328MPa。
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公开(公告)号：CN112417583A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010884169.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 上海交通大学 , 江苏中超航宇精铸科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种大型复杂薄壁高温合金铸件疏松缺陷定量预测方法，包括：对大型复杂薄壁铸件的结构分析，计算出铸件各部位的热模数；计算高温合金的结晶温度间隔、密度、比热容和收缩系数参数，并将计算得到参数导入ProCAST对铸件进行成型与凝固模拟，提取出温度梯度和冷却速度数值，通过公式计算出二次枝晶间距，选取获得的热模数、温度梯度和二次枝晶间距作为BP神经网络的输入参数，疏松指数作为输出参数，构建BP神经网络预测模型，采用铸件本体解剖数据训练上述BP神经网络预测模型，训练后构建铸件疏松定量预测网络，实现铸件疏松缺陷定量预测。本发明采用构建BP神经网络实现铸件疏松缺陷定量预测，有利于获得疏松缺陷敏感工艺参数。
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