专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]半导体用铝合金的制备方法-CN201510419703.2在审
  • 吴景晖;姚力军;张卫嘉 - 宁波创润新材料有限公司
  • 2015-07-16 - 2017-05-24 - C22C1/02
  • 一种半导体用铝合金的制备方法,包括提供铝料和合金料;熔化铝料;向熔融的铝料内添加合金料形成铝合金料,并依次进行搅拌扒渣、排气精炼;对铝合金料进行真空静置排气处理;对铝合金料进行取样分析,判断铝合金料的成分是否符合设计要求;当成分不符合设计要求时,根据分析结果再次加入合金料或者铝料以使铝合金料的成分符合设计要求,并重新执行上述搅拌扒渣、排气精炼、真空静置排气处理以及取样分析的步骤;当成分符合设计要求时,进行铸造成型获得铝合金因此,本发明所获得的铝合金主元素混合均匀,杂质含量低,能够满足半导体材料成分的要求。
  • 半导体铝合金制备方法
  • [发明专利]一种钼铼合金梯度材料及其制备方法-CN202010071550.8有效
  • 熊宁;王广达 - 安泰天龙钨钼科技有限公司;安泰科技股份有限公司
  • 2020-01-21 - 2021-12-10 - C22C27/04
  • 本发明提供一种钼铼合金梯度材料,按照从所述梯度材料的一端到另一端的方向,包括:多个材料段,各个所述材料段的成分按重量百分比计包括50‑95%的钼和5‑50%的铼,相邻的各所述材料段的成分和/或成分含量不相同;本发明还提供制备方法,包括:钼铼合金粉料的制备步骤,压制成型步骤,烧结步骤,热等静压步骤。本发明的原料经分段式产品结构设计,经整体一次压制成型制成多段且不同成分的整根坯料;再经过烧结,热等静压处理等工艺最终制得了多种成分的钼铼合金梯度材料。本发明通过合理的成分、结构设计及制备方法,使本发明多功能钼铼合金梯度材料具有优良、稳定的综合力学性能。
  • 一种合金梯度材料及其制备方法
  • [实用新型]成分用铁片-CN202320172412.8有效
  • 刘欣隆;周四明;聂爱军;刘再尚 - 湛江盛宝科技有限公司
  • 2023-01-13 - 2023-09-12 - C21C7/00
  • 本实用新型涉及一种成分用铁片,采用了若干块所述的铁片沿着预设轴线方向堆叠成柱状;铁片的直径相同;铁片的数量可根据需要进行增减;在任意一个所述的铁片上设置上设置一浇铸孔,在浇铸孔内浇铸合金。利用在浇铸孔内浇铸合金来精确合金配比成分,解决了现有技术中,由于合金小罐内合金块都是由大块合金破分而成,导致各合金块形状不规则、重量差异大。每个合金小罐中铁与稀土的比例不定,波动较大。导致配比成分的时候不精确,这使得钢液精炼时每次虽然加入了定量的合金小罐,加入的合金量却不定量,降低了合金收得率与成分命中率,进而影响钢材合格率的技术问题。
  • 成分配比铁片
  • [发明专利]粒子群优化算法辅助机器学习筛选高硬度高熵合金的方法-CN202310291888.8在审
  • 任卫;张逸凡;周倩;张亚明;李仃;顾生越 - 西安邮电大学
  • 2023-03-23 - 2023-06-23 - G16C60/00
  • 本发明粒子群优化算法辅助机器学习筛选高硬度高熵合金的方法,属于金属材料技术领域,该方法包括获取AlCoCrCuFeNi体系高熵合金硬度数据及候选特征,建立成分‑硬度数据集和特征数据集;对成分‑硬度数据集随机过采样并训练SVM‑rbf模型,使用PSO对SVM‑rbf模型寻优,即可得到硬度值高的高熵合金成分;对特征数据集的候选特征,采用GA初步筛选候选特征;分析筛选后的特征特点,针对扩充特征集并使用GA特征选择,得到优化特征组,提高模型预测精度;利用优化特征组建立RF硬度预测模型,根据构建的成分优化模型优化结果,将优化建模特征作为硬度预测模型的输入特征,运行模型,即可有效的预测硬度值高的高熵合金成分及相应硬度值。
  • 粒子优化算法辅助机器学习筛选硬度合金方法

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