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公开(公告)号：CN117990539A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410354867.0
申请日：2024-03-27
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种环形工件的硬度检测系统，包括机架、设置在机架上且用于夹持环形工件的夹持装置、驱动夹持装置转动的旋转驱动装置、用于对环形工件的端面进行切削的车刀、用于产生压痕的压痕生成装置以及驱动车刀和压痕生成装置在竖直方向沿相反方向移动的位置转换装置。此外，本发明还公开了一种基于上述硬度检测系统的硬度检测方法。本发明的有益效果是：1、系统集环形工件的端面加工、压痕生成和硬度检测于一体，可以方便的对工件进行硬度检测，提升了检测效率；2、通过设计位置转换装置，可以实现车刀和压痕生成装置的反向移动，防止两者沿相同方向移动而影响加工或者硬度检测。
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公开(公告)号：CN116306136A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310254275.7
申请日：2023-03-16
申请人： 燕山大学 , 中钢集团邢台机械轧辊有限公司
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/08 , G06F119/06 , G06F119/14 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的热处理工艺能耗优化方法，包括如下步骤：（1）根据工件的性能要求，制定热处理工艺方案；（2）热处理炉根据热处理工艺方案对工件进行热处理，然后对稳态数据集进行稳态滤波处理得到有效稳态数据集；（3）根据有效稳态数据集建立数字孪生模型，然后根据数字孪生模型进行仿真模拟并得到工件热处理后的总变形图和等效应力图；（4）判断工件质量是否达标，如果是则计算热处理过程中的能量损耗，然后根据无限逼近原则选择能量消耗最低的生产工艺作为工件热处理工艺，否则对输入参数进行优化修正并执行步骤（3）。本发明的技术方案可以解决现有技术中电加热热处理炉中工艺优化耗时耗力及成本高的问题。
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公开(公告)号：CN118798044A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410929492.6
申请日：2024-07-11
申请人： 燕山大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的在线预测锻件温度的方法，属于锻造技术领域，包括以下步骤：步骤a、建立基于机器学习的锻件温度预测模型；步骤b、将锻造参数数据作为输入参数输入锻件温度预测模型，获得锻件在锻造过程的实时预测温度。本发明基于弹塑性力学以及传热学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真模型得到的仿真温度值以及锻造时间、锻造速度、接触换热系数和环境温度参数作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）进行拟合建立预测模型，能够在线预测锻件在锻造过程中的温度变化，从而将温度值实时反馈给锻件操作员，提升锻造过程的智能化程度，降低能耗的消耗，提升生产效率。
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公开(公告)号：CN116776675A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310663216.5
申请日：2023-06-06
申请人： 燕山大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q50/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的产品塑性加工前转运阶段温度预测的方法，属于热处理技术领域，包括以下步骤：步骤10、建立关于热处理工件的有限元模型；步骤20、利用训练数据训练温度预测模型和验证温度预测模型；步骤30、建立数字孪生系统；步骤40、通过训练好的温度预测模型预测转运装置到达加工位置时的热处理工件的温度。本发明基于热力学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真的得到的环境温度、时刻与产品最小温度作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）建立预测模型，将预测模型与软硬件结合建立数字孪生系统，能够实时预测产品塑性加工前转运阶段的温度并对转运行为做出智能决策。
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公开(公告)号：CN118437796A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410615422.3
申请日：2024-05-17
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明提供一种DS深冷轧制高强高导铜合金的制备方法，涉及金属材料制备技术领域。该DS深冷轧制高强高导铜合金的制备方法，所述铜合金材料的化学成分按质量百分比计包括：Sn 0.05%‑0.2%，SiO2 0.1%‑0.35%，稀土元素0.01%‑0.05%和余量的Cu。本发明中，该高强高导铜合金成分简单，不包含Ni、Cr、Al等贵合金元素，有效降低了生产成本，并且采用DS深冷工艺相比于室温同步轧制，使该铜合金的性能具有明显提升，且其抗拉强度可达485MPa，同时导电率达80%以上，其综合力学性能优异，相比于室温同步轧制，性能具有明显提升，且制备成本低、技术难度低，可广泛用于电子器件、半导体行业等高新技术产业。
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公开(公告)号：CN221405221U
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202420075698.2
申请日：2024-01-12
申请人： 燕山大学
摘要： 本实用新型公开了一种悬臂式打硬度装置，包括底座、固定在所述底座上的摇臂、设置在所述摇臂上的硬度计，关键在于：在所述底座上设有用于夹持球形工件的夹持组件，所述夹持组件包括固定在所述底座上且具有定位孔的定位板、位于所述定位板上方的两个夹紧板、分别与两个夹紧板螺纹连接且螺纹方向相反的螺杆、用于连接所述螺杆的连接支架以及固定在所述连接支架上且穿过两个夹紧板的导向杆。本实用新型的有益效果是：1、通过设计夹持组件，可以方便的对不同大小的球形工件进行夹紧，便于对其硬度进行测定；2、硬度计可以水平和上下移动，便于将硬度计调整至指定位置。
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