公开(公告)号：CN108823518B

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201810731191.7

申请日：2018-07-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王晔 ,  郭宇 ,  许红雨 ,  胡茂良 ,  吉泽升

IPC: C22F1/043

Abstract: 一种高导热铝硅合金棒材的制备方法，通过如下步骤制备：(1)取Al‑Si合金锭，上下表面铣平后加工成圆柱形，清理/清洗铝锭试样表面；(2)将步骤(1)处理完成的Al‑Si合金锭放入热处理炉中进行均匀化处理；(3)在冷却后的铸锭放入热处理炉中进行热挤出前的预加热处理；(4)将步骤(3)均匀加热的铸锭进行热挤出，挤出比为25:1；(5)热挤出结束后，将热挤出获得的Al‑Si合金棒材重新放置于热处理炉中进行T6热处理。本发明的高导热合金具有较高的导热系数、较好的力学性能，优良的机械加工性能、制备方法原理可靠，操作简便以及较低的生产成本等优点，其非常适用于各领域的散热器部件，具有广阔的市场应用前景。

公开(公告)号：CN108823518A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810731191.7

申请日：2018-07-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王晔 ,  郭宇 ,  许红雨 ,  胡茂良 ,  吉泽生

IPC: C22F1/043

Abstract: 一种高导热铝硅合金棒材的制备方法，通过如下步骤制备：(1)取Al-Si合金锭，上下表面铣平后加工成圆柱形，清理/清洗铝锭试样表面；(2)将步骤(1)处理完成的Al-Si合金锭放入热处理炉中进行均匀化处理；(3)在冷却后的铸锭放入热处理炉中进行热挤出前的预加热处理；(4)将步骤(3)均匀加热的铸锭进行热挤出，挤出比为25:1；(5)热挤出结束后，将热挤出获得的Al-Si合金棒材重新放置于热处理炉中进行T6热处理。本发明的高导热合金具有较高的导热系数、较好的力学性能，优良的机械加工性能、制备方法原理可靠，操作简便以及较低的生产成本等优点，其非常适用于各领域的散热器部件，具有广阔的市场应用前景。

公开(公告)号：CN108941197B

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201810732823.1

申请日：2018-07-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 郭宇 ,  王晔 ,  许红雨 ,  胡茂良 ,  吉泽升

IPC: B21B1/22 ,  B21B3/00 ,  C22F1/043

Abstract: 本发明提供了一种高导热铝硅合金板材的制备方法，通过如下步骤制备：(1)取Al‑Si合金锭，上下表面铣平后，清理/清洗铝锭试样表面；(2)将步骤(1)处理完成的Al‑Si合金锭放入热处理炉中进行均匀化处理；(3)在冷却后的铸锭放入热处理炉中进行轧制前的预加热处理；(4)将步骤(3)均匀加热的铸锭进行轧制，总下压量为75％；(5)轧制结束后，将轧制获得的Al‑Si合金板材重新放置于热处理炉中进行T6热处理。本发明的高导热合金具有较高的导热系数、较好的力学性能，优良的机械加工性能、制备方法原理可靠，操作简便以及较低的生产成本等优点，其非常适用于各领域的散热器部件，具有广阔的市场应用前景。

公开(公告)号：CN108941197A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810732823.1

申请日：2018-07-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 郭宇 ,  王晔 ,  许红雨 ,  胡茂良 ,  吉泽生

IPC: B21B1/22 ,  B21B3/00 ,  C22F1/043

Abstract: 本发明提供了一种高导热铝硅合金板材的制备方法，通过如下步骤制备：(1)取Al‑Si合金锭，上下表面铣平后，清理/清洗铝锭试样表面；(2)将步骤(1)处理完成的Al‑Si合金锭放入热处理炉中进行均匀化处理；(3)在冷却后的铸锭放入热处理炉中进行轧制前的预加热处理；(4)将步骤(3)均匀加热的铸锭进行轧制，总下压量为75％；(5)轧制结束后，将轧制获得的Al‑Si合金板材重新放置于热处理炉中进行T6热处理。本发明的高导热合金具有较高的导热系数、较好的力学性能，优良的机械加工性能、制备方法原理可靠，操作简便以及较低的生产成本等优点，其非常适用于各领域的散热器部件，具有广阔的市场应用前景。

公开(公告)号：CN118711793A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410724864.1

申请日：2024-06-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李冰 ,  郭宇

IPC: G16H50/20 ,  A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  G16H50/30 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 基于多任务癫痫脑电检测与预测模型的建立方法、检测与预测方法和计算机设备，属于医疗领域，解决癫痫脑电信号中干扰较多、数据量不均衡以及边界区分困难的问题。方法包括：以LRM和STAM为主干网络框架，以SDF作为检测分支网络，以MSTM作为预测分支网络，以AITM作为多任务网络的连接部分。主干网络对输入信号采用参数硬共享的方式进行浅层特征提取，将提取的时间、空间特征共享给两个分支网络。在检测分支中，通过SDF将深浅特征相融合。在预测分支中，通过MSTM拓宽了网络结构。通过AITM实现了癫痫检测任务与癫痫预测任务的信息共享。本发明适用于癫痫的检测与预测。