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公开(公告)号：CN115017977B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210529720.1
申请日：2022-05-16
申请人： 上海大学 , 之江实验室 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2321 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/2433
摘要： 本发明公开了一种高斯过程回归树分类器多元合金异常数据识别方法：高斯过程回归树分类器异常数据识别方法(英文名：Tree‑Classifier for Gaussian‑Process‑Regression,简称：TCGPR)。本方法基于随机过程假设，根据集合中数据之间的高斯关联性定义了数据集合的全局高斯无序因子(Global Gaussian Messy Factor,GGMF)。通过最大化全局高斯无序因子的期望降低值，不断地扩充初始的数据集合，直至数据集合的拟合优度饱和。本方法基于Stump‑Tree模型建立，通过初始数据集的动态扩容，切分输入的数据集合。本方法可用于例如检测合金性能测试的异常数据，等异常数据识别和分割的机器学习任务之中。本发明是一种基于全局关联性的有监督数据预处理方法，并在相关的数据评估中证实了本方法用于发现和强化数据之间关联的可行性。
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公开(公告)号：CN115017977A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210529720.1
申请日：2022-05-16
申请人： 上海大学 , 之江实验室 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种高斯过程回归树分类器多元合金异常数据识别方法：高斯过程回归树分类器异常数据识别方法(英文名：Tree‑Classifier for Gaussian‑Process‑Regression,简称：TCGPR)。本方法基于随机过程假设，根据集合中数据之间的高斯关联性定义了数据集合的全局高斯无序因子(Global Gaussian Messy Factor,GGMF)。通过最大化全局高斯无序因子的期望降低值，不断地扩充初始的数据集合，直至数据集合的拟合优度饱和。本方法基于Stump‑Tree模型建立，通过初始数据集的动态扩容，切分输入的数据集合。本方法可用于例如检测合金性能测试的异常数据，等异常数据识别和分割的机器学习任务之中。本发明是一种基于全局关联性的有监督数据预处理方法，并在相关的数据评估中证实了本方法用于发现和强化数据之间关联的可行性。
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公开(公告)号：CN116364214A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310201616.4
申请日：2023-03-06
申请人： 上海大学
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种Sn‑Ag‑Cu‑Bi‑In‑Ti无铅焊料合金的筛选方法，包括：获取Sn‑Ag‑Cu系列无铅焊料合金数据集以及基于机器学习模型对所述数据集合进行拟合，通过高斯上确界方法进行建模，建立起合金预测多项力学性能的模型，所述模型为线性模型，根据所述模型在所述帕眉托前沿选点，得到多个无铅焊料合金成分推荐。还提供一种根据该筛选方法获得的无铅焊料合金。本发明方法在无铅焊料的设计中体现出明显优势，仅通过几轮筛选就能获得良好机械性能的合金，可以缩减材料研发的经济和时间成本，可推广应用于其它高性能材料的研发，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN113337744B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110601462.9
申请日：2021-05-31
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开了一种具有低杨氏模量的Ti2448生物医用合金的制备方法。制备流程包括如下步骤：对Ti、Nb、Zr、Sn单质按照质量分数混合后进行电弧熔炼，并采用三种不同的轧制工艺参数对铸锭进行轧制。为了消除内应力，对板材进行850℃的固溶处理并水淬，然后通过添加合适的预应变来降低合金的杨氏模量。与现有技术相比，本发明通过合适的热机械处理参数，以及添加合适的预应变，成功将Ti2448合金的杨氏模量降低至33GPa，并优化了合金的综合力学性能。
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公开(公告)号：CN113337746A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110598357.4
申请日：2021-05-31
申请人： 上海大学
摘要： 本申请涉及一种采用机械合金化(MA)和放电等离子烧结(SPS)制备碳化物增强高熵合金复合材料(HEC)的方案，特别地涉及到一种同时以两种方式将碳化物引入高熵合金制备高熵化合物的方法：(1)将碳氢化合物添加剂通过机械合金化反应生成碳化物的方式引入高熵合金制备原位高熵合金复合材料，简称HECin；(2)向高熵合金中添加碳化物颗粒制备非原位高熵合金复合材料，简称HECex。本专利以制备FeCoNiCrMn高熵合金复合材料为典型案例进行详细说明，制备方法如下：将Fe、Co、Ni、Cr、Mn五种金属粉末和球磨控制剂C7H16通过机械合金化制备FeCoNiCrMn/C粉末，即HECin粉末。然后添加TaC、TiC粉末混合获得FeCoNiCrMn/C/TaC/TiC粉末，即HECex粉末。最终通过放电等离子烧结获得FeCoNiCrMn高熵合金复合材料(HEC)。
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公开(公告)号：CN115181932B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210839746.6
申请日：2022-07-15
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开了一种FeCrAl/Al2O3复合涂层以及采用磁控溅射工艺在锆合金基体上制备FeCrAl/Al2O3复合涂层的方法。所属FeCrAl/Al2O3复合涂层由Al2O3涂层和FeCrAl涂层组成。Al2O3涂层在FeCrAl涂层和锆合金基体之间，Al2O3涂层厚度为0.5～2μm，FeCrAl涂层厚度为2～5μm。所述制备方法依次包括：锆合金基体磨抛处理；采用射频磁控溅射的方法在锆合金表面沉积Al2O3层；采用直流磁控溅射的方法在Al2O3涂层上沉积FeCrAl涂层；将样品从磁控溅射仪中取出后在氩气环境下进行热处理，温度600～800℃，时间1～20h。所述复合涂层在1000℃～1200℃高温水蒸汽环境中表现出比相同厚度单层FeCrAl涂层更加优异的抗高温水蒸气腐蚀性能，Al2O3层能有效阻止FeCrAl与锆合金之间在高温水蒸汽环境中的界面元素互扩散。
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公开(公告)号：CN115700574A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210826948.7
申请日：2022-07-13
申请人： 上海大学 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
IPC分类号： G06F30/27 , G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种聚类筛选后自适应机器学习辅助设计无铅锡基焊料合金的方法，先收集获取无铅锡基焊料合金的材料数据建立数据集；再使用k‑means聚类方法对力学性能聚类，剔除性能较差的簇，把样本分类；将不同类别的合金成分和其特征筛选后的原子特征作为输入，其力学性能作为输出；建立单目标机器学习模型；对于每种机器学习模型采用留一交叉验证法和皮尔逊指数R作为机器学习模型精度指标，对于每种不同的力学性能，选取皮尔逊指数R最大的机器学习模型；对于收集到的无铅锡基合金成分数据做内差和正交排列组合，作为虚拟样本；最后将虚拟样本输入到机器学习模型中，得出力学性能预测值，根据预测值优选出性能优异的合金成分，实现辅助设计合金。
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公开(公告)号：CN115181932A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210839746.6
申请日：2022-07-15
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开了一种FeCrAl/Al2O3复合涂层以及采用磁控溅射工艺在锆合金基体上制备FeCrAl/Al2O3复合涂层的方法。所属FeCrAl/Al2O3复合涂层由Al2O3涂层和FeCrAl涂层组成。Al2O3涂层在FeCrAl涂层和锆合金基体之间，Al2O3涂层厚度为0.5～2μm，FeCrAl涂层厚度为2～5μm。所述制备方法依次包括：锆合金基体磨抛处理；采用射频磁控溅射的方法在锆合金表面沉积Al2O3层；采用直流磁控溅射的方法在Al2O3涂层上沉积FeCrAl涂层；将样品从磁控溅射仪中取出后在氩气环境下进行热处理，温度600～800℃，时间1～20h。所述复合涂层在1000℃～1200℃高温水蒸汽环境中表现出比相同厚度单层FeCrAl涂层更加优异的抗高温水蒸气腐蚀性能，Al2O3层能有效阻止FeCrAl与锆合金之间在高温水蒸汽环境中的界面元素互扩散。
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公开(公告)号：CN114932337A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210657627.9
申请日：2022-06-10
申请人： 上海大学 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
摘要： 本发明公开了一种SnAgCuBiIn系无铅焊料合金、其设计方法及制备方法，焊料合金包含1.0‑5.5％Ag，0.5‑1.0％Cu，0.5‑5.0％Bi，0.4‑4.0％In，0‑1.0％Ti，0‑0.5％Ni，余量为Sn。本发明焊料合金设计方法，利用机器学习辅助焊料成分设计，先收集实验数据，获得焊料合金成分和力学性能初始数据集；再采用最大互信息系数和皮尔逊相关系数筛选与力学性能相关性较大的合金成分；然后用梯度下降树算法进行建模和训练；模型采用留一交叉验证法进行验证；再将虚拟样本输入到机器学习模型中得到预测结果；进行系统性试验验证，得到性能优异的焊料合金。本发明制备方法采用高通量真空电弧熔炼炉和电磁感应炉相结合的方法进行熔炼。本发明显著提高了焊料合金力学性能和润湿性能，具有较高强度和较好的抗蠕变性能、钎焊特性和抗氧化性能，具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN116453626A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310239263.7
申请日：2023-03-14
申请人： 上海大学 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/27 , G06T7/136 , G06F113/26
摘要： 一种基于阈值法与卷积神经网络的相分割方法，包括：通过阈值法分割金相照片中的灰度值单一的金相；通过卷积神经网络模型分割未能通阈值法分割的剩余金相。以上方法提出一种高效的合金金相分割处理办法，可以实现半自动、高精度、定量化的金相分割。
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