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公开(公告)号：CN220216698U
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202321662574.6
申请日：2023-06-28
申请人： 中信戴卡股份有限公司 , 秦皇岛信立仓储服务有限公司
IPC分类号： B22D18/04
摘要： 一种改善铝车轮轮辋区域成形质量的低压铸造模具，包括顶模，顶模上部对应轮辋内轮缘部位设置有水道冷却，水道距离内轮缘垂直高度为25mm；顶模上部对应轮辋上半段的部位设置为分体结构，分型面位于轮辋上端牙槽以上12‑15mm。包括边模，边模中部对应牙槽位置进行线切割，线切割距离边模背腔3mm。本实用新型结构简单，克服了现有模具设计的不足，可以精准控制铸件轮辋区域性能，减少牙槽位置的缩松等缺陷，提高了产品的成形质量，金属利用率、综合成品率及生产效益有了大幅度的提升，进一步实现了轮毂的精细化生产。
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公开(公告)号：CN221055870U
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202321662579.9
申请日：2023-06-28
申请人： 中信戴卡股份有限公司 , 秦皇岛信立仓储服务有限公司
摘要： 一种通过式称重设备，包括称重装置和辊道装置，所述称重装置包括落地支架、秤、称重支架，落地支架固定在地面上，秤固定于落地支架顶部，称重支架安装在秤上方；所述辊道装置包括支架部分和辊面部分，支架部分包括下支架、升降机构和上支架，下支架固定在地面上，上支架与辊面部分固定，下支架与上支架之间安装有升降机构，辊面部分包括辊面支架和辊面。该设备通过配置升降装置，在工件到达称重工位后，将输运工件的辊道装置与称重装置脱开，工件直接由称重装置称重，在称重效率不变情况下，避免称重时晃动导致的测量不准，同时避免动力装置磨损导致的频繁校准问题。
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公开(公告)号：CN118547194A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410633922.X
申请日：2024-05-21
申请人： 中信戴卡股份有限公司
发明人： 李永飞 , 徐佐 , 贾超航 , 刘海峰 , 贺延明 , 张壮 , 乔海波 , 刘书基 , 李蒙 , 安立超 , 张瑞杰 , 冯树伟 , 张兴明 , 刘宏磊 , 万雅春 , 时振 , 刘佳 , 宋蕾 , 贾丛珊 , 董凌
摘要： 本发明提供了一种高强韧铝镁硅合金及其制备方法，高强韧铝镁硅合金的化学组成及质量百分数为6.5wt％≤Mg≤7.0wt％、1.8wt％≤Si≤2.2wt％、0.6wt％≤Mn≤0.8wt％、0.10wt％≤Ti≤0.35wt％、0.15wt％≤V≤0.40wt％、0.20wt％≤Nb≤0.50wt％、Fe≤0.5wt％，其余为Al和其他杂质；其中，Nb元素与所述V元素的质量比为1：(1～1.2)。通过调控各元素，经多次熔化处理、阶梯降温处理等处理，细化了基体组织，增加了高强韧铝镁硅合金的铸造流动性，提高了其铸态下的强度和延伸率，使其具有优良的铸造性能和优异的力学性能，具有广阔的应用价值。
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公开(公告)号：CN117542048B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410016268.8
申请日：2024-01-05
申请人： 中信戴卡股份有限公司 , 北京适创科技有限公司
IPC分类号： G06V20/69 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种亚共晶铝硅合金显微组织特征、缺陷特征的自动识别方法，包括：深度学习训练数据的收集和预处理；深度学习模型建立；深度学习模型训练；将亚共晶铝硅合金显微组织的图像输入至完成训练的深度学习模型中，并对深度学习模型分割出的识别目标进行数字化表征与统计；根据识别目标的形状因子与预设形状因子的差值的绝对值对完成训练的深度学习模型是否符合预设标准进行判定；确定针对完成训练的深度学习模型不符合预设标准的处理方式；判定完成针对深度学习模型的训练，或，使用调节后的训练参数重新对深度学习模型进行训练。有效提高了对亚共晶铝硅合金显微组织的目标的识别效率。
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公开(公告)号：CN117542048A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410016268.8
申请日：2024-01-05
申请人： 中信戴卡股份有限公司 , 北京适创科技有限公司
IPC分类号： G06V20/69 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种亚共晶铝硅合金显微组织特征、缺陷特征的自动识别方法，包括：深度学习训练数据的收集和预处理；深度学习模型建立；深度学习模型训练；将亚共晶铝硅合金显微组织的图像输入至完成训练的深度学习模型中，并对深度学习模型分割出的识别目标进行数字化表征与统计；根据识别目标的形状因子与预设形状因子的差值的绝对值对完成训练的深度学习模型是否符合预设标准进行判定；确定针对完成训练的深度学习模型不符合预设标准的处理方式；判定完成针对深度学习模型的训练，或，使用调节后的训练参数重新对深度学习模型进行训练。有效提高了对亚共晶铝硅合金显微组织的目标的识别效率。
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公开(公告)号：CN218175055U
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202222585285.2
申请日：2022-09-29
申请人： 中信戴卡股份有限公司
摘要： 一种铝合金轮毂超声辅助池浴淬火装置，包括淬火池、门式支架、料叉、超声装置，超声装置包括超声振动头和超声发生器，在料叉前端均匀布置超声振动头，超声振动头位于淬火液液面以内，超声发生器安装在淬火池外一侧，在应用了超声波的“空化效应”后，轮毂工件毛坯在池浴淬火过程中通过使用超声波快速去除毛坯表面水蒸气气泡，达到毛坯淬火过程中快速冷却以及受热均匀的目的，使得工件整体满足机械性能要求，且各部分性能均匀一致，同时减小毛坯在淬火过程中的热变形。
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