一种表面改性可伐粉末增强铜基复合材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN118910461A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410977534.3

    申请日:2024-07-22

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明涉及一种可伐铜复合材料及其制备方法,属于可伐粉末增强铜基复合材料设计制备技术领域。所述表面改性可伐粉末增强铜基复合材料包括可伐合金、包覆层、铜合金,所述包覆层包覆在可伐合金上,包覆有包覆层的可伐合金均匀分布在铜合金内,所述包覆层为含钨包覆层。其制备方法包括:首先将钨粉与可伐粉末混合后进行真空高温处理,得到包覆完整的可伐粉末,然后再将其与铜粉进行混合,再进行热压烧结成型,得到表面改性可伐粉末增强铜基复合材料。本发明采用表面改性的可伐粉末,能够有效阻止可伐合金粉与铜基体之间的元素扩散,因此制备得到的可伐铜复合材料具有良好的热导率。本发明材料结构设计合理、工艺简单可控,便于工业化应用。

    一种基于神经网络的智能金属拉拔加工装置及方法

    公开(公告)号:CN114798779A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210285970.5

    申请日:2022-03-23

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的智能金属拉拔加工装置及方法,本发明包括机架主体、卷取机构、加工机构和控制机构;卷取机构包括电机、第一卷取件和第二卷取件,第一卷取件位于机架主体的一端,第二卷取件位于机架主体远离第一卷取件的一端;加工机构包括承载件、第一电极以及第二电极,承载件位于第一卷取件和第二卷取件之间;第一电极和第二电极沿待加工金属材料的卷取方向设置在承载件的两端;控制机构电连接电机和电源,根据待加工金属材料的当前拉拔参数,利用神经网络计算与当前拉拔参数对应的最佳拉拔参数,根据最佳拉拔参数生成对应的控制指令,根据控制指令控制电机和电源。本发明能够实现全程自动化,提高加工效率,提高加工质量。

    一种弥散强化超细晶银基-金属氧化物复合材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN114262812B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202110222186.5

    申请日:2021-02-28

    申请人: 中南大学

    发明人: 吴春萍 徐国富

    摘要: 本发明公开了一种弥散强化超细晶银基‑金属氧化物复合材料的制备方法,先用高压气体喷雾法制得细晶Ag‑Me合金粉末,再用原位反应合成技术制备出细晶银‑金属氧化物坯料,再将坯料采用热挤压在线淬火工艺制备成弥散强化超细晶银‑金属氧化物材料。采用本发明制得的银‑金属氧化物材料,其银基体具有超细晶组织,其氧化物颗粒为原位自生且弥散分布在银基体上,组织均匀;该材料融晶粒细化及弥散强化为一体,具有优良的抗熔焊性、好的耐电弧侵蚀性和低而稳定的接触电阻,易焊接且对人体和环境无危害,适于工业化生产,可替代有毒的银‑氧化镉电触头。

    一种弥散强化超细晶银基-金属氧化物复合材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN114262812A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202110222186.5

    申请日:2021-02-28

    申请人: 中南大学

    发明人: 吴春萍 徐国富

    摘要: 本发明公开了一种弥散强化超细晶银基‑金属氧化物复合材料的制备方法,先用高压气体喷雾法制得细晶Ag‑Me合金粉末,再用原位反应合成技术制备出细晶银‑金属氧化物坯料,再将坯料采用热挤压在线淬火工艺制备成弥散强化超细晶银‑金属氧化物材料。采用本发明制得的银‑金属氧化物材料,其银基体具有超细晶组织,其氧化物颗粒为原位自生且弥散分布在银基体上,组织均匀;该材料融晶粒细化及弥散强化为一体,具有优良的抗熔焊性、好的耐电弧侵蚀性和低而稳定的接触电阻,易焊接且对人体和环境无危害,适于工业化生产,可替代有毒的银‑氧化镉电触头。

    一种高性能新型合金的预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116580790A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310458788.X

    申请日:2023-04-26

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种高性能新型合金的预测方法及系统,方法包括:获取历史合金数据集;对历史合金数据集进行数据预处理,得到每一种历史合金的合金元素特征因子集;通过相关性分析法、梯度下降法及SHAP法对合金元素特征因子集进行筛选,得到关键特征因子组合;利用奥图纳算法根据数据情况构建出大批量不同的模型超参数组合,结合关键特征因子组合进行神经网络模型超参数自优化和模型自筛选,根据模型泛化能力和测试准确率来判断是否得到最佳模型;获取元素周期表中所有元素的元素特征因子数据;根据元素特征因子数据及最佳模型预测得到高性能新型合金。解决了手动调整超参数过程机器学习模型泛化能力弱,模型过拟合或欠拟合导致的准确率低的问题。

    一种可伐铜复合材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN118492357A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410637706.2

    申请日:2024-05-22

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种可伐铜复合材料及其制备方法。可伐铜复合材料的制备方法包括,按设计组分将可伐合金粉末与铜粉进行混合,加入分散剂后进行震动混匀,得到可伐粉末与铜粉混合均匀的粉末;对混合均匀的粉末进行冷预压,对成型预制块进行适当参数的真空高温加热;然后利用快速热压烧结炉进行烧结,获得可伐铜复合材料。本发明可精确控制可伐与铜的比例,从而制备出所需性能的可伐铜复合材料,制备的可伐铜复合材料致密度高,可伐颗粒分布均匀,性能优异。