公开(公告)号：CN101418084B

公开(公告)日：2011-06-22

申请号：CN200810079988.X

申请日：2008-11-28

申请人： 太原理工大学 ,  山西明坤科工贸集团有限公司

发明人： 吕志平 ,  王建国 ,  王卫星 ,  万兆荣 ,  李爱秀

IPC分类号： C08K5/20 ,  C08L23/10

摘要： 一种二元酸盐聚丙烯β晶型成核剂，属于聚丙烯成核剂的研究领域，具体的讲，涉及一种能够提高聚丙烯或共聚物中β晶型聚丙烯的成核剂及其制备方法的技术方案。该成核剂的结构式为：在聚丙烯中添加该β晶型成核剂，可以有效诱导聚丙烯β晶型的形成。在成核剂的添加量为聚丙烯质量的0.15％～0.5％时，由Turner-Jones公式计算的聚丙烯中β晶型的含量Kβ可以达到74％以上。

公开(公告)号：CN101418084A

公开(公告)日：2009-04-29

申请号：CN200810079988.X

申请日：2008-11-28

申请人： 太原理工大学 ,  山西明坤科工贸集团有限公司

发明人： 吕志平 ,  王建国 ,  王卫星 ,  万兆荣 ,  李爱秀

IPC分类号： C08K5/20 ,  C08L23/10

摘要： 一种二元酸盐聚丙烯β晶型成核剂，属于聚丙烯成核剂的研究领域，具体的讲，涉及一种能够提高聚丙烯或共聚物中β晶型聚丙烯的成核剂及其制备方法的技术方案。该成核剂的结构式如上，在聚丙烯中添加该β晶型成核剂，可以有效诱导聚丙烯β晶型的形成。在成核剂的添加量为聚丙烯质量的0.15％～0.5％时，由Turner－Jones公式计算的聚丙烯中β晶型的含量Kβ可以达到74％以上。

公开(公告)号：CN114813347A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210451329.4

申请日：2022-04-26

申请人： 太原理工大学

发明人： 王振华 ,  刘元铭 ,  王涛 ,  王建国 ,  刘晓 ,  张增强

IPC分类号： G01N3/08 ,  G01N3/28 ,  G01N3/40 ,  G01N3/02 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种超薄铌带力学性能预测方法，属于超薄铌带综合品质控制技术领域。本发明通过对轧制过程数据的采集与处理，结合微观组织变化机理，建立“工艺‑组织‑性能”数据集。然后采用人工智能建模方法中的集成学习方法来建立超薄铌带力学性能高精度预测模型，实现超薄铌带力学性能的精准预测，为轧制生产尺寸精度高、综合性能好的超薄铌带奠定理论基础和科学依据。

公开(公告)号：CN114813347B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210451329.4

申请日：2022-04-26

申请人： 太原理工大学

发明人： 王振华 ,  刘元铭 ,  王涛 ,  王建国 ,  刘晓 ,  张增强

IPC分类号： G01N3/08 ,  G01N3/28 ,  G01N3/40 ,  G01N3/02 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种超薄铌带力学性能预测方法，属于超薄铌带综合品质控制技术领域。本发明通过对轧制过程数据的采集与处理，结合微观组织变化机理，建立“工艺‑组织‑性能”数据集。然后采用人工智能建模方法中的集成学习方法来建立超薄铌带力学性能高精度预测模型，实现超薄铌带力学性能的精准预测，为轧制生产尺寸精度高、综合性能好的超薄铌带奠定理论基础和科学依据。

公开(公告)号：CN113466272A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110697647.4

申请日：2021-06-23

申请人： 太原理工大学

发明人： 王振华 ,  王建国 ,  王涛 ,  刘元铭 ,  任忠凯 ,  刘晓 ,  智慧

IPC分类号： G01N23/2202 ,  G01N23/2251

摘要： 本发明公开了一种超薄铌带EBSD试样的制样方法，属于精密极薄带表面处理技术领域。包括以下步骤：1、试样截取和固定，将从电火花线切割机截取的试样用导电双面胶粘贴到空白镶嵌块上，2、样手动抛光：依次使用洗洁精，金刚石喷雾抛光剂进行手动抛光，3、试样自动抛光：依次使用金刚石悬浮液和二氧化硅抛光剂进行自动抛光，4、试样振动抛光：振幅60％，振动抛光3～5h。超声波清洗试样300s。本发明所提出的方法与常规EBSD试样制样方法相比无需电解抛光，整个制样过程避免了酸性化学药剂的使用，既安全又环保。本方法大大提高超薄铌带EBSD解析率，试样标定率达到98％左右。

公开(公告)号：CN117238420A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311509215.1

申请日：2023-11-14

申请人： 太原理工大学

发明人： 王振华 ,  王鹏展 ,  王建国 ,  张顺 ,  刘元铭 ,  王涛

IPC分类号： G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06T7/00 ,  G06V20/69 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F113/24 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开一种极薄带力学性能预测方法及装置，涉及极薄带力学性能预测技术领域，以解决现有测试极薄带力学性能耗费时间成本高且误差大的问题。方法包括：获取待预测数据；对待预测轧制工艺数据以及待预测显微组织图像进行预处理，得到满足预设条件的待预测数据；将满足预设条件的待预测数据输入到训练完成的极薄带力学性能预测模型中，得到力学性能预测结果；极薄带力学性能预测模型是由多层感知机分支和卷积神经网络分支组合形成的；预处理后的待预测轧制工艺数据为多层感知机分支的输入，预处理后的待预测显微组织图像为卷积神经网络分支的输入。本发明提供的极薄带力学性能预测方法预测金属极薄带力学性能方法简单、速度快、精度高。