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公开(公告)号：CN117139551A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310995683.8
申请日：2023-08-08
Applicant: 华中科技大学 , 湖北三环锻造有限公司
IPC: B21K7/12
Abstract: 本发明提出了一种带拉杆臂和转向臂的整体式转向节变向成形工艺，包括如下操作步骤：S1、将坯料加热、横放，径向拍扁；S2、将拍扁的坯料进行复合挤压，成形出盘部、轴部、第一直臂和第二直臂；S3、将步骤S2成形后的坯料卧放入半闭式预锻模具中，通过上模下压，将第一直臂成形为拉杆臂及其耳部，同时第二直臂受挤，进一步分出转向臂坯料；S4、将步骤S3成形的坯料立放入半闭式终锻模具中，成形出终锻件所要求的转向臂形状，完成转向节最终锻造。本发明将挤压出转向臂部位的坯料作为成形终锻件转向臂的前置准备，由此规避现有弯曲工艺所产生的大拉应力及其造成转向臂根部裂纹的隐患，使得成形出的带拉杆臂和转向臂的整体式转向节机械性能更加可靠。
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公开(公告)号：CN116200580A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310007385.3
申请日：2023-01-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于金属制品热处理工艺领域，并公开了一种基于热流循环变向的深冷去残余应力方法，包括：(i)将待处理的工件接入一加热电路中，然后将此工件放置于深冷箱；(ii)使得深冷箱内温度稳定在所需的深冷条件下并保持一定时间；(iii)暂停深冷箱，接通加热电路，给工件加热至预设温度并保温处理；(iv)断开加热电路，使得箱内温度再次降低至所述深冷条件并保持一定时间；(v)重复循环以上温控步骤，直至工件的残余应力获得释放。通过本发明，其能够形成一种稳定可靠的“降温‑升温‑降温”的循环处理模式，与现有深冷处理方式相比能够进一步降低甚至完全消除工件中的残余应力，同时具备便于操控、高效可靠、适应性好等优点。
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公开(公告)号：CN114990501B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210612466.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: C23C14/34 , C23C14/14 , C23C14/54 , C23C14/58 , C22C21/06 , C22C21/10 , C22C21/18 , C22F1/047 , C22F1/053 , C22F1/057 , G01N1/28 , G06N3/126 , G16C60/00
Abstract: 本发明公开了一种高通量样品制备设备和基于该设备的数据驱动的铝合金成分设计方法。设备包括导热板；贴附于导热板的加热棒，加热棒沿第一方向延伸并沿第二方向并排分布；冷却水道贴附于导热板的周边并环绕所有加热棒；沿第一方向分布的冷却水道和沿第二方向分布的冷却水道独立控制。利用该设备制备高通量铝合金样品，通过调节加热棒功率、循环水箱工作温度和循环水流速使基片具有梯度温度分布；表征分析各微区铝合金的合金成分和性能参数并训练人工神经网络模型；采用遗传算法智能寻优并调用训练好的人工神经网络模型计算对应的个体适应度，输出优化后的合金成分与制备参数，从而实现高性能铝合金合金成分的高效设计，缩短新合金设计流程。
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公开(公告)号：CN115329475A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210837481.6
申请日：2022-07-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于深冷处理相关技术领域，其公开了一种基于分区多级深冷处理的零件制备方法及设备，包括以下步骤：(1)通过神经网络建立多级深冷工艺参数‑微观组织‑性能之间的非线性映射关系；(2)将目标零件划分为多个子区域，反推出各个子区域所需的多级深冷处理参数，进而获得目标零件内部对应的一系列深冷工艺参数分布组合；(3)对分区多级深冷处理过程进行高通量数值模拟，以确定目标零件内部不同区域的最佳深冷处理参数组合；(4)对待处理零件进行分区独立式的深冷处理，以得到所述目标零件。本发明解决了现有技术中对零件深冷处理的适用性不强、工艺复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN115318929A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210883311.1
申请日：2022-07-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于高速冲击连接相关技术领域，并公开了一种基于电致汽爆和电磁复合的成形装置及方法。该成形装置包括铝箔、线圈和电容，铝箔与线圈同时与电容连接并各自形成回路，铝箔呈两头宽中间窄的形态，待成型板材设置在铝箔上方；初始状态下，铝箔与电容形成的回路闭合，线圈与电容形成的回路打开，电容瞬时放电，铝箔汽爆熔断产生的高压使得相对设置的待连接板材发生连接，铝箔与电容形成的回路断开，线圈与电容形成的回路闭合，电容瞬时释放放电后剩余的能量，线圈产生瞬时强磁场，使待成型板材受到洛伦兹力的作用，对待成型板材进行二次成型，以此实现待成型板材的连接和成形。通过本发明，解决电容能量利用率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112964745B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110134598.3
申请日：2021-01-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于非晶合金领域，更具体地，涉及一种放电等离子烧结制备非晶合金内部温度场的标定方法。首先将放电等离子烧结得到的块体非晶合金样品内部待标定温度场处切割为一系列非晶合金小样品，进行等温晶化处理，得到样品内部不同部位的晶化时间。对所用的非晶合金粉末在不同退火温度下进行退火‑等温晶化实验，得到退火温度与晶化时间函数关系式。将非晶合金样品内部不同部位的晶化时间代入该函数关系式，即可得到非晶合金样品内部不同部位烧结时保温阶段的温度分布。该方法利用非晶合金的独特热效应以及对热历史敏感的特点实现内部温度场的精确标定,可以得到SPS烧结制备的非晶合金样品内部任意部位的烧结温度。
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公开(公告)号：CN119525470A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411776823.3
申请日：2024-12-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了嵌入光纤光栅传感器的铸造件的制作系统、方法及应用，涉及无损检测技术领域，系统包括：通过浇筑工艺得到的嵌入光纤光栅传感器的铸造件，用于通过光纤光栅传感器感知铸造件的内部应变、温度以及振动信号，并转换成光信号；激光发射装置，用于对所述嵌入光纤光栅传感器的铸造件发射激光；信号处理模块，与光纤光栅传感器电性连接，用于接收并处理所述光信号，并将其转换成内部应变、温度以及振动数据；数据分析模块，用于实时接收所述信号处理模块传输的内部应变、温度以及振动数据，来分析所述嵌入光纤光栅传感器的铸造件的结构健康状态。本发明将光纤光栅传感器直接嵌入铸造件内部，使其能实时、准确地监测铸造件的结构参数。
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公开(公告)号：CN118788965A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410808769.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于金属材料成形相关技术领域，并公开一种非连续体增强钛基复合材料烧结‑轧制短流程环件成形方法及产品。环形坯料可通过烧结工艺制备，其截面形状可自由设计，并在后续的轧制成形中经修形、改性减少烧结缺陷并均匀组织，确保环件力学性能最优。烧结‑轧制短流程环件成形方法具体包括：烧结工艺制定、环形坯料烧结、环件轧制成形，旨在得到目标形状及尺寸、组织均匀且性能优异的非连续体增强钛基复合材料环形件。通过本发明提出的烧结‑轧制短流程环件成形方法，可解决传统环件轧制成形中道次多、工序长、温降和累计变形量大等导致塑性差、成形困难的复合材料环形坯料易开裂致使成形失败的难题。
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公开(公告)号：CN118577920A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410820640.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23K20/10 , B23K20/22 , B23K20/26 , B23K103/18
Abstract: 本申请属于异种材料焊接领域，具体公开了一种陶瓷与金属直接超声焊接的方法、产品及装置，该方法具体为：在陶瓷基板的表面进行刻蚀加工以形成若干个孔状结构，然后将陶瓷基板中具有孔状结构的一面与金属基板贴合以获得待连接件，向待连接件施加垂直于贴合面的压力，同时在加热和超声振动摩擦作用下使金属软化并进入陶瓷基板的孔状结构中，进而实现陶瓷与金属直接焊接。本申请提出在陶瓷基板的表面加工孔状结构，并通过加热使金属软化进入该孔状结构中形成微观尺度下的机械连接，从而克服了陶瓷与金属直接焊接润湿性差的问题，并且不需要使用钎料进行焊接，因此避免了使用钎料焊接会生成脆性层进而导致焊接接头失效的问题。
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公开(公告)号：CN117408984A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311450175.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 华中科技大学 , 武汉新威奇科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请涉及一种压力机的机身形变数据的确定方法、装置及设备。所述方法包括：获取压力机在形变过程中的散斑图片，散斑图片为压力机的机身上喷涂的散斑斑点的图片；将散斑图片输入机器视觉模型，并实时获取机器视觉模型输出的机身形变数据；其中，机身形变数据包括应变云图、散斑图片中各个点的位移值和应变值，机器视觉模型是通过第一样本集进行初步训练后再通过第二样本集进行迁移学习后生成的，第一样本集中包括合金材料进行压缩实验时采集的样本数据，第二样本集中包括压力机工作时采集的样本数据。采用本方法能够对压力机的机身整体进行形变检测，并控制压力机运行。
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