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公开(公告)号：CN118751850A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411247677.5
申请日：2024-09-06
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： B22C3/00
摘要： 本发明了公开一种醇基流变涂料及其制备方法，属于铸造涂料技术领域。80~90%复合耐火骨料泥、1~3%改性无机悬浮剂、1~3%功能型添加剂和4~15%第一醇溶剂，醇基流变涂料的悬浮率为99.2~99.6%，渗透深度为0.8~1.2mm，发气量为7.8~8.2mL/g，降低了溶剂的使用，进而降低施涂过程中因过多溶剂渗入砂型芯进而导致其强度下降的风险，也进一步降低涂料发气量，抑制铸件出现气孔缺陷。复合耐火骨料泥、功能型添加剂和第一醇溶剂与经过处理后的改性无机悬浮剂搅拌混合获得醇基流变涂料，本发明制备方法简单。
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公开(公告)号：CN118674719A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411157845.1
申请日：2024-08-22
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80
摘要： 本申请提供一种基于双模态超声图像的内部缺陷智能识别方法和装置。本申请提供的基于双模态超声图像的内部缺陷智能识别方法，包括：获取待识别构件的原始数据；所述原始数据至少包括所述待识别构件的幅值数据和深度数据；基于所述原始数据生成幅值图像和深度图像，构成双模态图像数据集；基于融合识别模型融合所述双模态图像数据集中的幅值图像和深度图像，得到融合特征；基于所述融合识别模型，利用所述融合特征获得所述待识别构件的缺陷识别结果。本申请提供的基于双模态超声图像的内部缺陷智能识别方法和装置，可智能识别待识别构件是否存在缺陷。
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公开(公告)号：CN118147490A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410166756.7
申请日：2024-02-06
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
摘要： 本发明提供了一种具有优异高温强度的钴基高温合金，其化学成分按质量百分比计包括以下成分：C：0.02～0.06％，Ni：22.0～30.0％，Al：2.0～4.0％，Ti：4.0～5.0％，Cr：5.0～8.0％，Mo：2.0～3.0％，Ta：4.0～6.0％，W：8.0～10.0％，B：0.01～0.03％，其余为Co和不可避免的杂质。本发明显著提高了合金高温强度，保证了良好的抗氧化性能。本发明还包括前述具有优异高温强度的钴基高温合金的制备方法，其包括如下步骤：步骤1，在真空电磁感应熔炼炉内进行冶炼，全程保护浇铸，最终得到钴基高温合金铸锭；步骤2，精密铸造，获得等轴晶试样件；步骤3，进行固溶和时效热处理，得到所述高温强度优异的钴基高温合金。本发明合金的成材率高、高温组织稳定性好。
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公开(公告)号：CN117773157B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410216762.9
申请日：2024-02-28
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
摘要： 本发明提供一种4D打印双向智能温控点阵结构及其制备方法，具体涉及点阵金属的增材制造技术领域。4D打印双向智能温控点阵结构包括若干个微孔点阵单胞，微孔点阵单胞阵列和镜像后得到4D打印双向智能温控点阵结构；所述的微孔点阵单胞为截角八面体沿水平方向拉伸获得的点阵单胞或沿水平方向压缩获得的点阵单胞，所述微孔为水平方向拉伸的菱形微孔、水平方向压缩的菱形微孔、水平方向拉伸的正方形微孔或水平方向压缩的正方形微孔中的一种，所述的截角八面体为内部镂空的正八面体截角所得。本发明具有极高的设计自由度，满足智能温控双向点阵结构在航空航天领域的应用要求。
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公开(公告)号：CN116843825B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310639160.X
申请日：2023-06-01
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种渐进式CBCT稀疏视角重建方法，其特征在于：步骤1.图像数据集的构建：步骤1.1：构建不同稀疏度的投影图像集；步骤1.2：构建CT断层图像集；步骤1.3：形成图像数据集；步骤2.构建多阶段卷积神经网络；多阶段卷积神经网络包括三个阶段，每个阶段的神经网络结构相同；步骤3.网络训练；搭建好模型后，每次输入固定数量的图像后，经前向传播获得损失函数值，利用反向传播算法优化模型各个卷积层中参数；步骤4.网络应用。本发明优点：提出一种渐进式的稀疏视角重建方法，通过渐进式的学习过程，使网络可以学习到投影图像稀疏性对CT断层图像的影响，实现更高精度的图像重建。
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公开(公告)号：CN117548622B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410013958.8
申请日：2024-01-05
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
摘要： 本发明提供了一种选区激光烧结用覆膜砂，其使用选择性激光烧结3D打印的方式制造铸造用砂型、砂芯；所述选区激光烧结用覆膜砂的构成成分包含：原砂、粘结剂、固化剂、润滑剂以及复合增强剂；其中：原砂为天然石英砂或宝珠砂；粘结剂为酚醛树脂，加入量为原砂质量的1‑3%；固化剂为六亚甲基四胺，加入量为粘结剂质量的10‑25%；润滑剂为硬脂酸钙或硬脂酸锂或硬脂酸锌，其加入量为粘结剂质量的2‑8%。本发明还要求保护所述选区激光烧结用覆膜砂的制备方法。本发明制得的铸造用砂型、砂芯结构致密，缺陷少，成型强度高。
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公开(公告)号：CN117383915A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311223708.9
申请日：2023-09-21
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： C04B35/14 , C04B35/632 , C04B35/634 , B33Y10/00 , B33Y70/10
摘要： 一种光固化3D打印用硅基陶瓷浆料及其制备方法，所述硅基陶瓷浆料按质量比，包括：改性陶瓷粉体65％～80％、丙烯酸光敏树脂15％～30％、光引发剂1％～4％和其他助剂1％～4％；改性陶瓷粉体按质量比包括：氧化硅粉体67％～89％、硅酸锆粉体10％～30％和分散剂1％～3％。该方法包括以下步骤：在无水乙醇中加入分散剂，搅拌均匀配成溶液；将氧化硅和硅酸锆陶瓷粉体加入前述溶液，球磨得到浆料混合物；将混合物烘干后，过筛得到改性的陶瓷粉体；在陶瓷粉体中加入丙烯酸光敏树脂、光引发剂及其他助剂等，进行均质得到氧化硅陶瓷打印浆料。本发明的方法适用于固含量高、稳定性高、烧结形变小、物理性能好的光固化3D打印用硅基陶瓷浆料的制备。
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公开(公告)号：CN117102732B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311369282.8
申请日：2023-10-23
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
摘要： 本发明提供一种电弧增材制造用TC4钛合金焊丝及其增材制造方法，涉及增材制造领域，制备步骤如下：S1：按照TC4焊丝各化学元素组成比例配置原料进行熔炼和浇铸，所述熔炼是在真空悬浮熔炼炉中进行，在真空悬浮熔炼炉中加入电磁搅拌装置，原料熔炼至完全熔化后打开电磁搅拌装置，搅拌后浇铸制得铸锭；S2：将步骤S1制得的铸锭加工成圆柱锭并进行热等静压；S3：将步骤S2制得的圆柱锭进行挤压得到丝材；S4：对步骤S3制得的丝材进行表面处理，利用机械方式去除丝材表面氧化物，即得TC4钛合金焊丝。本发明制得高纯净高均匀性的电弧增材制造用TC4钛合金焊丝，制备的TC4钛合金试块结合区的微观组织均匀、晶粒细小，力学性能提升。
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公开(公告)号：CN117139597A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311103033.4
申请日：2023-08-30
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： B22D18/04
摘要： 一种高温合金真空低压熔铸装置，包括熔炼室、低压铸造室、重力铸造室、加料室和测温室；其中，熔炼室设置了可翻转和水平移动的熔炼装置；低压铸造室内设有可升降的低压铸造平台。熔炼装置翻转动作，可实现铸件重力铸造成形；熔炼装置水平移动至低压铸造室与低压铸造平台配合压紧，通过气路控制系统调节合金熔体表面压力，实现铸件的真空低压铸造成形。本发明可提高合金熔体充型补缩能力、减少高温合金件内部氧化物夹杂，提高合金材料利用率，避免坩埚底部残留合金、延长坩埚使用寿命，提高设备利用率。解决了现有高温合金反重力铸造装置的坩埚底部残留合金熔体的问题，避免了合金熔体污染坩埚导致坩埚频繁更换的问题，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN116843934A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310639356.9
申请日：2023-06-01
申请人： 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种用于铸件射线图像的自监督学习方法，其步骤为：步骤1.自监督学习任务所需的图像数据集的构建；步骤2：自监督模型训练；步骤3.网络应用。通过熵选择遮蔽策略与稀疏卷积预训练架构实现铸件射线图像的自监督预训练，克服传统方法不适用于卷积神经网络与忽略图像不同区域之间的信息密度差异的问题。相比于自然图像预训练与传统自监督学习方法，本发明在提升模型下游任务的精度方面具有更好的效果。在铸件缺陷检测领域中卷积神经网络仍然是主流方法，因此本发明更适用于铸件缺陷检测领域。
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