CN111424223A - 改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于铝青铜复合深冷处理技术领域，公开了一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法包括：采集的的温度数据、铝青铜微观组织图像；对铝青铜合金深冷处理的时间、温度进行调控；分别进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理。本发明能够在增强铝青铜微观组织图像细节的同时，避免放大噪声，提高铝青铜微观组织图像的清晰度；通过调控程序利用调控模型能够有效对铝青铜合金深冷处理的温度及时间进行调控，经济输出较小。
Description
技术领域
本发明属于铝青铜复合深冷处理技术领域，尤其涉及一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法。
背景技术
铝青铜具有许多优良的性能。铝青铜具有很高的强度、硬度和耐磨性，常用来制造齿轮坯料、螺纹等零件。铝青铜具有很好的抗蚀性，因此可用来制造耐腐蚀零件，如螺旋桨、阀门等。铝青铜在冲击作用下不会产生火花，可用来制造无火花工具材料。具有优良的导热系数和稳定的刚度，作为模具材料在拉伸、压延不锈钢板式换热器时不会产生粘模、划伤工件等优点，已成为一种新型模具材料。铝青铜具有形状记忆效应，已经作为形状记忆合金得到发展。铝青铜合金价格相对便宜，成为一些昂贵金属材料的部分替代品，如替代锡青铜、不锈钢、镍基合金等。正是由于铝青铜所具有的优良特性，越来越受到喜爱，在民用和军事工业中起着重要的作用。然而，现有改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程中采集的铝青铜微观组织图像不清晰；同时，对铝青铜微观组织特征提取不准确，不利于对铝青铜微观组织复合深冷处理效果进行监测。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程对铝青铜微观组织特征提取不准确，不利于对铝青铜微观组织复合深冷处理效果进行监测。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法。
本发明是这样实现的，一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法包括以下步骤：
步骤一，通过温度检测器检测改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程中温度数据；通过微观影像设备采集铝青铜微观组织图像；通过主控机控制系统的正常工作。
步骤二，通过加热设备对铝青铜进行固溶加热900℃保温时间1小时，并进行室温水淬；通过深冷处理箱将铝青铜合金直接浸入液氮中-196℃，浸入时间2时后置于空气中恢复至室温即可获得复合深冷处理强化的铝青铜。
步骤三，通过时间调控程序利用时间调控模型对铝青铜合金深冷处理的时间进行调控；通过温度调控程序利用温度调控模型对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控；对深冷处理后的铝青铜合金进行回火处理，保温后，空冷至室温。
步骤四，通过将深冷处理后的铝青铜合金置于水淬处理箱内进行水淬处理，并确保室温液体介质完全浸没金属试样；水淬处理箱中的室温液体介质为室温蒸馏水，处理时间为5-15min。
步骤五，通过将水淬处理后的铝青铜合金置于清洗箱内进行清洗处理，并确保酒精介质完全浸没试样，处理时间为5-35s；将酒精清洗后的金属试样移至烘干机的出风口，启动烘干机，烘干机风扇转速的设置范围为100～1000r/min，干燥处理时间控制在10～60s。
进一步，步骤三中，所述通过温度调控程序对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控的方法包括：
(1)从深冷处理箱获取对铝青铜合金深冷处理的温度数据，对铝青铜合金深冷处理的温度数据进行分析，并应用主成分分析法选定温度模型的建模参数。其中，深冷处理箱进行深冷处理的温度包括历史运行数据和当前运行数据，所述历史运行数据包括历史健康状态运行数据。
(2)基于径向基函数神经网络与线性回归分析方法，根据历史健康状态运行数据建立铝青铜合金温度的线性回归径向基函数神经网络预测模型，即LRRBF预测模型。
(3)基于LRRBF预测模型，根据当前运行数据计算实际运行状态下的铝青铜合金温度预测值。
(4)计算得到铝青铜合金温度预测值与实际运行值之间的残差，使用滑动窗口法进行残差分析；如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
进一步，步骤(1)中，所述主成分分析法包括：
在影响铝青铜合金温度的总数为p个的主成分(y1,y2,…,yi,…,yk,…,yp)；i,k∈[1,p]中，第k个主成分yk的贡献率αk为：
其中，λk表示第k个主成分yk的特征值、即yk的方差，λi表示第i个主成分yi的特征值、即yi的方差，p为自然数；
根据贡献率排名，排名前m个主成分(y1,y2,…,ym)；m∈[1,p]的累计贡献率γ为：
其中，αi表示第i个主成分yi的贡献率。
进一步，步骤(2)中，所述径向基函数神经网络采用的径向基函数为高斯核函数φ(X,σj)，其模型为：
其中，Cj，σj分别为第j个隐含层神经元的核函数中心向量和宽度参数，n为自然数，wj为突触权值，b为神经元的偏置。
进一步，步骤(4)中，所述滑动窗口法包括：
设置窗口大小和置信区间，将窗口设为宽度为I的窗口，将置信区间设为[-10℃，10℃]的温度区间，并计算残差均值
其中，Rx为该窗口的第x个残差；
将残差均值与置信区间进行比较，进而进行温度判断；如果残差均值在预设的置信区间内，则判断故障监测目标运行正常如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过图像增强模块首先矫正图像使图像达到指定亮度，对达到亮度要求的图像进行分块并计算各图像块的直方图分布，再查找图像中的平坦区域块，根据平坦区域块重新计算图像增强范围并调整各图像块的直方图分布，最后根据在直方图中的映射值对每个像素点进行插值计算，所有像素点的计算结果经过高斯滤波后得到输出图像；能够在增强铝青铜微观组织图像细节的同时，避免放大噪声，从而提高铝青铜微观组织图像的清晰度；同时，通过图像特征提取模块可以更加准确的提取铝青铜微观组织图像特征。本发明通过时间调控模块和温度调控模块，通过调控程序利用调控模型能够有效对铝青铜合金深冷处理的温度及时间进行调控，经济输出较小。
附图说明
图1是本发明实施例提供的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法流程图。
图2是本发明实施例提供的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理系统结构框图；
图中：1、温度检测模块；2、微观图像采集模块；3、主控模块；4、固溶处理模块；5、深冷处理模块；6、时间调控模块；7、温度调控模块；8、回火处理模块；9、水淬处理模块；10、清洗处理模块；11、干燥处理模块；12、图像增强模块；13、图像特征提取模块；14、数据存储模块；15、无线通信模块；16、终端模块；17、供电模块；18、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法包括以下步骤：
S101：通过温度检测器检测改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程中温度数据；通过微观影像设备采集铝青铜微观组织图像；通过主控机控制系统的正常工作。
S102：通过加热设备对铝青铜进行固溶加热900℃保温时间1小时，并进行室温水淬；通过深冷处理箱将铝青铜合金直接浸入液氮中-196℃，浸入时间2时后置于空气中恢复至室温即可获得复合深冷处理强化的铝青铜。
S103：通过时间调控程序利用时间调控模型对铝青铜合金深冷处理的时间进行调控；通过温度调控程序利用温度调控模型对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控；对深冷处理后的铝青铜合金进行回火处理，保温后，空冷至室温。
S104：通过将深冷处理后的铝青铜合金置于水淬处理箱内进行水淬处理，并确保室温液体介质完全浸没金属试样；水淬处理箱中的室温液体介质为室温蒸馏水，处理时间为5-15min。
S105：通过将水淬处理后的铝青铜合金置于清洗箱内进行清洗处理，并确保酒精介质完全浸没试样，处理时间为5-35s；将酒精清洗后的金属试样移至烘干机的出风口，启动烘干机，烘干机风扇转速的设置范围为100～1000r/min，干燥处理时间控制在10～60s。
本发明实施例提供的S103中，通过温度调控程序对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控的方法包括：
(1)从深冷处理箱获取对铝青铜合金深冷处理的温度数据，对铝青铜合金深冷处理的温度数据进行分析，并应用主成分分析法选定温度模型的建模参数。其中，深冷处理箱进行深冷处理的温度包括历史运行数据和当前运行数据，所述历史运行数据包括历史健康状态运行数据。
(2)基于径向基函数神经网络与线性回归分析方法，根据历史健康状态运行数据建立铝青铜合金温度的线性回归径向基函数神经网络预测模型，即LRRBF预测模型。
(3)基于LRRBF预测模型，根据当前运行数据计算实际运行状态下的铝青铜合金温度预测值。
(4)计算得到铝青铜合金温度预测值与实际运行值之间的残差，使用滑动窗口法进行残差分析；如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
本发明实施例提供的步骤(1)中，主成分分析法包括：
在影响铝青铜合金温度的总数为p个的主成分(y1,y2,…,yi,…,yk,…,yp)；i,k∈[1,p]中，第k个主成分yk的贡献率αk为：
其中，λk表示第k个主成分yk的特征值、即yk的方差，λi表示第i个主成分yi的特征值、即yi的方差，p为自然数；
根据贡献率排名，排名前m个主成分(y1,y2,…,ym)；m∈[1,p]的累计贡献率γ为：
其中，αi表示第i个主成分yi的贡献率。
本发明实施例提供的步骤(2)中，所述径向基函数神经网络采用的径向基函数为高斯核函数φ(X,σj)，其模型为：
其中，Cj，σj分别为第j个隐含层神经元的核函数中心向量和宽度参数，n为自然数，wj为突触权值，b为神经元的偏置。
本发明实施例提供的步骤(4)中，所述滑动窗口法包括：
设置窗口大小和置信区间，将窗口设为宽度为I的窗口，将置信区间设为[-10℃，10℃]的温度区间，并计算残差均值
其中，Rx为该窗口的第x个残差；
将残差均值与置信区间进行比较，进而进行温度判断；如果残差均值在预设的置信区间内，则判断故障监测目标运行正常如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
本发明实施例提供的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法还包括以下步骤：
通过图像增强程序对采集的铝青铜微观组织图像进行增强处理；通过提取程序对采集的铝青铜微观组织图像特征进行提取；通过WiFi、4G的无线通信方式进行数据的接收、发送。
通过云服务器存储采集的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据。
通过云服务器将采集的的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据发送至移动终端。
通过太阳能电池板为整个复合深冷处理系统供电；通过高清显示器显示的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据。
本发明实施例通过图像增强程序对采集的铝青铜微观组织图像进行增强处理的方法如下：
(Ⅰ)通过图像增强程序根据输入铝青铜微观组织图像的直方图分布判断所述输入铝青铜微观组织图像是否达到指定亮度。
(Ⅱ)当所述输入铝青铜微观组织图像达到所述指定亮度时，对所述输入铝青铜微观组织图像进行分块并计算各铝青铜微观组织图像块的直方图分布。
(Ⅲ)根据所述各铝青铜微观组织图像块的直方图分布判断所述输入铝青铜微观组织图像是否存在平坦区域块。
(Ⅳ)当所述输入铝青铜微观组织图像存在平坦区域块时，根据所述平坦区域块重新计算铝青铜微观组织图像增强范围。
(Ⅴ)根据所述铝青铜微观组织图像增强范围调整所述各铝青铜微观组织图像块的映射曲线。
(Ⅵ)对于每一个像素点，根据与所述像素点邻近的指定数目的铝青铜微观组织图像块的映射曲线，重新计算所述像素点的灰度；将计算出所有像素点灰度的铝青铜微观组织图像进行高斯滤波，得到输出铝青铜微观组织图像。
本发明实施例提供的根据输入铝青铜微观组织图像的直方图分布判断所述输入铝青铜微观组织图像是否达到指定亮度包括：
1)当所述输入铝青铜微观组织图像的直方图中灰度小于第一阈值的像素点数目占总像素点数目的比例大于第一设定值时，所述输入铝青铜微观组织图像未达到指定亮度；
2)当所述输入铝青铜微观组织图像的直方图中灰度小于所述第一阈值的像素点数目占总像素点数目的比例不大于所述第一设定值时，所述输入铝青铜微观组织图像达到了指定亮度。
所述当所述输入铝青铜微观组织图像未达到所述指定亮度时，在对所述输入铝青铜微观组织图像进行分块之前，所述方法还包括：对所述输入铝青铜微观组织图像进行伽马变换，以使所述输入铝青铜微观组织图像达到所述指定亮度。
本发明实施例提供的根据所述各铝青铜微观组织图像块的直方图分布判断所述输入铝青铜微观组织图像是否存在平坦区域块包括：
检测所述各铝青铜微观组织图像块的直方图峰值所对应的灰度级；
根据所述各铝青铜微观组织图像块的直方图计算所述各铝青铜微观组织图像块的平均灰度；
对于每一个铝青铜微观组织图像块，计算所述铝青铜微观组织图像块的直方图峰值所对应的灰度级与所述铝青铜微观组织图像块的平均灰度之间的差值；
判断是否存在所述差值小于第二设定值的铝青铜微观组织图像块；当存在所述差值小于第二设定值的铝青铜微观组织图像块时，检测所述差值小于第二设定值的铝青铜微观组织图像块中纹理点的个数占所述铝青铜微观组织图像块总像素数的比例。
当所述纹理点的个数占所述铝青铜微观组织图像块总像素数的比例小于第三设定值时，判断所述铝青铜微观组织图像块为平坦区域块，所述输入铝青铜微观组织图像存在平坦区域块。
本发明实施例通过提取程序对采集的铝青铜微观组织图像特征进行提取的方法如下：
1)通过提取程序对特定的铝青铜微观组织图像进行放大成为微观模拟铝青铜微观组织图像；对该微观铝青铜微观组织图像进行数字化处理成为数字化铝青铜微观组织图像；将该数字化铝青铜微观组织图像二值化成为二值化铝青铜微观组织图像。
2)对该二值化铝青铜微观组织图像进行边缘位置的特征提取。
3)对该特征进行归一化处理并保存特征样板；对待识别的铝青铜微观组织图像进行微观放大成为微观模拟铝青铜微观组织图像。
4)对该微观铝青铜微观组织图像进行数字化处理成为数字化铝青铜微观组织图像将该数字化铝青铜微观组织图像二值化成为二值化铝青铜微观组织图像；对该二值化铝青铜微观组织图像进行边缘位置的特征提取。
5)以及将该特征与存储的特征样板进行比较，判断该待识别铝青铜微观组织图像的细节特征。
本发明实施例提供的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理系统包括：温度检测模块1、微观图像采集模块2、主控模块3、固溶处理模块4、深冷处理模块5、时间调控模块6、温度调控模块7、回火处理模块8、水淬处理模块9、清洗处理模块10、干燥处理模块11、图像增强模块12、图像特征提取模块13、数据存储模块14、无线通信模块15、终端模块16、供电模块17、显示模块18。
温度检测模块1，与主控模块3连接，用于通过温度检测器检测改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程中温度数据；
微观图像采集模块2，与主控模块3连接，用于通过微观影像设备采集铝青铜微观组织图像；
主控模块3，与温度检测模块1、微观图像采集模块2、固溶处理模块4、深冷处理模块5、时间调控模块6、温度调控模块7、回火处理模块8、水淬处理模块9、清洗处理模块10、干燥处理模块11、图像增强模块12、图像特征提取模块13、数据存储模块14、无线通信模块15、终端模块16、供电模块17、显示模块18连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
固溶处理模块4，与主控模块3连接，用于通过加热设备对铝青铜进行固溶加热900℃保温时间1小时，并进行室温水淬；
深冷处理模块5，与主控模块3连接，用于通过深冷处理箱将铝青铜合金直接浸入液氮中-196℃，浸入时间2时后置于空气中恢复至室温即可获得复合深冷处理强化的铝青铜；
时间调控模块6，与主控模块3连接，用于通过时间调控程序利用时间调控模型对铝青铜合金深冷处理的时间进行调控；
温度调控模块7，与主控模块3连接，用于通过温度调控程序利用温度调控模型对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控；
回火处理模块8，与主控模块3连接，用于对深冷处理后的铝青铜合金进行回火处理，保温后，空冷至室温；
水淬处理模块9，与主控模块3连接，用于通过将回火处理后的铝青铜合金置于水淬处理箱内进行水淬处理，并确保室温液体介质完全浸没金属试样；
清洗处理模块10，与主控模块3连接，用于通过将水淬处理后的铝青铜合金置于清洗箱内进行清洗处理，并确保酒精介质完全浸没试样；
干燥处理模块11，与主控模块3连接，用于通过将清洗火处理后的铝青铜合金置于烘干机的出风口，启动烘干机进行干燥处理；
图像增强模块12，与主控模块3连接，用于通过图像增强程序对采集的铝青铜微观组织图像进行增强处理；
图像特征提取模块13，与主控模块3连接，用于通过提取程序对采集的铝青铜微观组织图像特征进行提取；
数据存储模块14，与主控模块3连接，用于通过云服务器存储采集的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据；
无线通信模块15，与主控模块3连接，用于通过WiFi、4G的无线通信方式进行数据的接收、发送；
终端模块16，与主控模块3连接，用于通过云服务器将采集的的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据发送至移动终端；
供电模块17，与主控模块3连接，用于通过太阳能电池板为整个复合深冷处理系统供电；
显示模块18，与主控模块3连接，用于通过高清显示器显示的温度数据、铝青铜微观组织图像；进行固溶处理、深冷处理、回火处理、水淬处理、清洗处理、干燥处理的的温度及时间；增强处理后的铝青铜微观组织图像、铝青铜微观组织图像特征的实时数据。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.一种如权利要求1所述的改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，其特征在于，所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法包括以下步骤：
步骤一，通过温度检测器检测改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理过程中温度数据；通过微观影像设备采集铝青铜微观组织图像；通过主控机控制系统的正常工作；
步骤二，通过加热设备对铝青铜进行固溶加热900℃保温时间1小时，并进行室温水淬；通过深冷处理箱将铝青铜合金直接浸入液氮中-196℃，浸入时间2时后置于空气中恢复至室温即可获得复合深冷处理强化的铝青铜；
步骤三，通过时间调控程序利用时间调控模型对铝青铜合金深冷处理的时间进行调控；通过温度调控程序利用温度调控模型对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控；对深冷处理后的铝青铜合金进行回火处理，保温后，空冷至室温；
步骤四，通过将深冷处理后的铝青铜合金置于水淬处理箱内进行水淬处理，并确保室温液体介质完全浸没金属试样；水淬处理箱中的室温液体介质为室温蒸馏水，处理时间为5-15min；
步骤五，通过将水淬处理后的铝青铜合金置于清洗箱内进行清洗处理，并确保酒精介质完全浸没试样，处理时间为5-35s；将酒精清洗后的金属试样移至烘干机的出风口，启动烘干机，烘干机风扇转速的设置范围为100～1000r/min，干燥处理时间控制在10～60s。
2.如权利要求1所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，其特征在于，步骤三中，所述通过温度调控程序对铝青铜合金深冷处理的温度进行调控的方法包括：
(1)从深冷处理箱获取对铝青铜合金深冷处理的温度数据，对铝青铜合金深冷处理的温度数据进行分析，并应用主成分分析法选定温度模型的建模参数；
其中，深冷处理箱进行深冷处理的温度包括历史运行数据和当前运行数据，所述历史运行数据包括历史健康状态运行数据；
(2)基于径向基函数神经网络与线性回归分析方法，根据历史健康状态运行数据建立铝青铜合金温度的线性回归径向基函数神经网络预测模型，即LRRBF预测模型；
(3)基于LRRBF预测模型，根据当前运行数据计算实际运行状态下的铝青铜合金温度预测值；
(4)计算得到铝青铜合金温度预测值与实际运行值之间的残差，使用滑动窗口法进行残差分析；如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
3.如权利要求1所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，其特征在于，步骤(1)中，所述主成分分析法包括：
在影响铝青铜合金温度的总数为p个的主成分(y1,y2,…,yi,…,yk,…,yp)；i,k∈[1,p]中，第k个主成分yk的贡献率αk为：
其中，λk表示第k个主成分yk的特征值、即yk的方差，λi表示第i个主成分yi的特征值、即yi的方差，p为自然数；
根据贡献率排名，排名前m个主成分(y1,y2,…,ym)；m∈[1,p]的累计贡献率γ为：
其中，αi表示第i个主成分yi的贡献率。
4.如权利要求1所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，其特征在于，步骤(2)中，所述径向基函数神经网络采用的径向基函数为高斯核函数φ(X,σj)，其模型为：
其中，Cj，σj分别为第j个隐含层神经元的核函数中心向量和宽度参数，n为自然数，wj为突触权值，b为神经元的偏置。
5.如权利要求1所述改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法，其特征在于，步骤(4)中，所述滑动窗口法包括：
设置窗口大小和置信区间，将窗口设为宽度为I的窗口，将置信区间设为[-10℃，10℃]的温度区间，并计算残差均值
其中，Rx为该窗口的第x个残差；
将残差均值与置信区间进行比较，进而进行温度判断；如果残差均值在预设的置信区间内，则判断故障监测目标运行正常如果残差均值超过预设的置信区间，则进行温度调控。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112048689A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-08 | 扬州大学 | 一种焊接喷嘴的热处理方法 |
| CN116721724A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-08 | 小米汽车科技有限公司 | 合金性能预测方法、装置、存储介质、电子设备及芯片 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100601181B1 (ko) * | 2004-06-15 | 2006-07-13 | 한국기계연구원 | 봉재압축전단변형공정 |
| CN105986092A (zh) * | 2015-01-31 | 2016-10-05 | 重庆麦卡瑞机械制造有限公司 | 一种深冷处理的工艺 |
| CN106967937A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-07-21 | 江苏大学 | 一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法 |
| CN108277334A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-07-13 | 中国科学院理化技术研究所 | 一种深冷处理设备及方法 |
| CN108680358A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-10-19 | 河海大学 | 一种基于轴承温度模型的风电机组故障预测方法 |
| CN109652623A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 南京理工大学 | 金属高周循环深冷处理工艺及自动化深冷处理系统 |
-
2020
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100601181B1 (ko) * | 2004-06-15 | 2006-07-13 | 한국기계연구원 | 봉재압축전단변형공정 |
| CN105986092A (zh) * | 2015-01-31 | 2016-10-05 | 重庆麦卡瑞机械制造有限公司 | 一种深冷处理的工艺 |
| CN106967937A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-07-21 | 江苏大学 | 一种改善铝青铜微观组织和性能的复合深冷处理方法 |
| CN108277334A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-07-13 | 中国科学院理化技术研究所 | 一种深冷处理设备及方法 |
| CN108680358A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-10-19 | 河海大学 | 一种基于轴承温度模型的风电机组故障预测方法 |
| CN109652623A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 南京理工大学 | 金属高周循环深冷处理工艺及自动化深冷处理系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 李恒德等: "《现代材料科学与工程辞典》", 31 August 2001, 山东：科学技术出版社 * |
| 杜双明等: "《材料科学与工程概论》", 31 August 2011, 西安电子科技大学出版社 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112048689A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-08 | 扬州大学 | 一种焊接喷嘴的热处理方法 |
| CN116721724A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-08 | 小米汽车科技有限公司 | 合金性能预测方法、装置、存储介质、电子设备及芯片 |
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