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[实用新型]一种可批量热处理的双电源加热夹具-CN202320204603.8有效
发明人：桂江涛;范国华;曹国剑;罗雪莲;张珂;华达 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： C21D1/40 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可批量热处理的双电源加热夹具，包括直流通电加热单元、感应加热单元、气冷单元、水冷单元；直流通电加热单元由下底座、上盘座及安装在下底座、上盘座的夹持单元构成，一方面利用夹持单元可实现棒状或板状试样的批量夹持；另一方面通过下底座、上盘座分别与热模拟设备的通电实现对试样的直流通电加热。同时本申请还设计感应加热单元，实现双电源加热，在感应加热单元上集成气冷单元，用于试样的喷气冷却；水冷单元设置在下底座、上盘座之间以及感应加热单元；用于对下底座、上盘座的冷却还能对感应加热单元的线圈自身进行冷却。因此本申请所设计的夹具既可以实现直流通电加热和感应加热的双电源加热，还可实现棒状或板状试样的批量夹持。
一种批量热处理双电源加热夹具

[发明专利]一种可批量热处理的双电源加热夹具-CN202310109568.6在审
发明人：桂江涛;范国华;曹国剑;罗雪莲;张珂;华达 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： C21D1/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种可批量热处理的双电源加热夹具，包括直流通电加热单元、感应加热单元、气冷单元、水冷单元；直流通电加热单元由下底座、上盘座及安装在下底座、上盘座的夹持单元构成，一方面利用夹持单元可实现棒状或板状试样的批量夹持；另一方面通过下底座、上盘座分别与热模拟设备的通电实现对试样的直流通电加热。同时本申请还设计感应加热单元，实现双电源加热，在感应加热单元上集成气冷单元，用于试样的喷气冷却；水冷单元设置在下底座、上盘座之间以及感应加热单元；用于对下底座、上盘座的冷却还能对感应加热单元的线圈自身进行冷却。因此本申请所设计的夹具既可以实现直流通电加热和感应加热的双电源加热，还可实现棒状或板状试样的批量夹持。
一种批量热处理双电源加热夹具

[发明专利]一种实现FIB-TKD联用的样品夹具及扫描电镜检测系统-CN202310109572.2在审
发明人：张珂;范国华;曹国剑;罗雪莲;桂江涛;丁浩 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01N23/2204 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现FIB‑TKD联用的样品夹具及扫描电镜检测系统，样品夹具包括样品座和可转动安装在样品座上的半铜网装夹片，样品座与扫描电镜样品台之间可拆卸连接；半铜网装夹片上设置至少一个半圆环槽，用于放置半铜网，每个半圆环槽配有压紧簧片用于对半圆环槽上的半铜网进行夹持固定；在样品座和半铜网装夹片之间设置定位单元，利用定位单元对转动一定角度后的半铜网装夹片位置进行固定。基于该样品夹具，本申请还提出了一种同时实现FIB制样与TKD实验的扫描电镜检测系统，包括TKD实验单元、制样系统等，利用样品夹具调节样品的位置可以快速、高效地制备出满足测试用的平面透射电镜样品，也能完成透射式EBSD(TKD)实验。
一种实现 fib tkd 联用样品夹具扫描电镜检测系统

[实用新型]一种原位实验拉伸样品制样固定装置-CN202221334296.7有效
发明人：韦家波;曹国剑;尹亮;罗雪莲 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01N3/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种原位实验拉伸样品制样固定装置，包括固定板以及若干装夹主体，所述固定板上设有若干第一安装槽，若干所述装夹主体分别放置在第一安装槽内，所述第一安装槽为通槽，第一安装槽下部设置打磨盘，第一安装槽上部设置压紧件；所述装夹主体为长方体结构，装夹主体的四个侧面上分别设有样品安装槽，样品安装槽与拉伸样品形状配合、尺寸配合，拉伸样品放置在样品安装槽内，样品易安装和拆卸，可循环利用，可操作性强，提高效率且节省成本；结构简单，制造成本低；有效防止实验过程的人员身体损伤。
一种原位实验拉伸样品固定装置

[实用新型]一种用于U型试样的混合受力模式力学测试夹具-CN202123228820.0有效
发明人：陈秋任;岳中杰;胡晓雅;黄理;赵海龙;黄诗尧;包祖国;韩维建 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G01N3/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于U型试样的混合受力模式力学测试夹具，包括支撑盘、下支撑盘、上夹头和下夹头；上支撑盘和下支撑盘呈扇形结构，由直角边和弧形边构成；直角边处设置试样安装槽；待测试样置于试样安装槽内，且通过连接件将待测试样分别与上支撑盘3和下支撑盘之间固定连接；由待测试样固定连接后的上支撑盘和下支撑盘的弧形边位于同一圆弧上，所述上支撑盘和下支撑盘的弧形边位分别与上夹头和下夹头固定连接；改变上夹头和下夹头在上支撑盘和下支撑盘上的安装位置，调节上夹头和下夹头之间的角度。本申请所设计的夹角能够适应多角度下的混合受力模式力学测试。
一种用于试样混合模式力学测试夹具

[实用新型]一种适用于不同尺寸材料进行EBSD测试的样品台-CN202122488199.5有效
发明人：韦家波;罗雪莲;尹斌;曹国剑 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01N23/20025 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种适用于不同尺寸材料进行EBSD测试的样品台，其特征在于，包括样品台，样品台由相互垂直的两块基座构成一个整体结构，其中一个基座的上部为长方体，另一个基座为直角梯形体，该直角梯形体的两个直角间的腰水平设置且延伸至左侧基座的底部，由此两个基座构成一个整体；直角梯形体锐角侧的腰与长方体右侧的侧边相互垂直且该空间为检测样品放置区；在长方体上装有等平面推杆，在直角梯形体上装有等高推杆；所述等平面推杆和等高推杆在检测样品放置区内的部分相互垂直，等平面推杆和等高推杆相互垂直部位用于放置待测样品。本申请所设计的样品台可以对不同类型的样品进行固定，可以解决同批次、多个不同尺寸、不同形状样品的同时测试难题。
一种适用于不同尺寸材料进行 ebsd 测试样品

[实用新型]一种防失稳拉-压疲劳测试系统-CN202121059596.4有效
发明人：孙煦泽;黄理;赵海龙;陈秋任;包祖国;黄诗尧;曹国剑;尹斌;崔海涛;韩维建 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01N3/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种适用于金属平板试样的防失稳拉‑压疲劳试测试系统，包括具有对称结构的两个夹具体及应变传感器，所述测试系统由上钩爪、上支撑块、下钩抓、定位销、预紧螺栓、传感器固定块、下支撑块、定位块、接触式应变传感器、非接触式应变传感器组成。本实用新型所设计的测试系统能够有效避免平板试样在压缩过程中发生屈曲，同时可采用多种测试手段进行应变测量和控制，在实现塑性金属板材拉‑压疲劳测试的同时，保证了测试数据准确性。
一种失稳疲劳测试系统

[发明专利]一种基于深度学习的连接件剖面图像自动分割方法-CN202111224198.8在审
发明人：仝超;黄理;赵海龙;陈秋任;李钼石;刘钊;方宇东;谈俊;胡晓雅;黄诗尧;包祖国;韩维建 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的连接件剖面图像自动分割方法，针对轻量化连接工艺，收集连接件的剖面图像作为样本图像，对每一张样本图像通过标注工具进行标注，标注出图像中不同板材、紧固件及其它关注区域位置，生成标注后样本图像对应的掩码图像及文本文件，并将其与原图一起作为训练样本；将训练样本进行图像增强处理，并生成对应的掩码图像及文本文件；选择或搭建基于图像实例分割的深度学习模型；针对选择或搭建的深度学习网络模型进行训练环境的搭建；设置深度学习网络模型的训练参数；将训练样本加入深度学习网络模型进行训练，训练完成后得到的深度学习模型用于连接件的剖面图像自动分割。
一种基于深度学习连接剖面图像自动分割方法

[实用新型]一种适用于X射线显微镜原位应力腐蚀实验装置-CN202120559078.2有效
发明人：范国华;唐光泽;杨尚京 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G01N17/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种适用于X射线显微镜原位应力腐蚀实验装置，包括腐蚀溶液池、三维位置调整台、加载电机和加载机构；所述三维位置调整台用于固定装有加载电机，并调节加载电机的位置；所述加载电机的动力输出端连接加载机构，对加载机构施加载荷；所述加载机构浸没在腐蚀溶液池内，且试样装载在加载机构内部，本实用新型试样制备装置可以用于材料原位应力腐蚀实验研究，将待检测试样保持实验应力状态，直接放置于X射线显微镜试验台上，具有操作方便、结构小型化、X射线显微镜系统兼容性好等优点。
一种适用于射线显微镜原位应力腐蚀实验装置

[发明专利]一种适用于板状试样的纵抛系统-CN202010350627.5在审
发明人：曹国剑;范国华;刘庆;孟庆昌;程晓农 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： B24B29/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于板状试样的纵抛系统，包括夹持旋转装置、辅助夹具和抛光装置；夹持旋转装置包括主轴箱和尾座，主轴箱上设有主电机和夹具，通过首、尾均的夹具对板状抛光试样进行固定；抛光装置包括行进机构和磨抛机构，行进机构上承载磨抛机构且实现磨抛机构沿板状抛光试样的轴向移动，磨抛机构包括抛光轮，抛光轮与板状抛光试样底部贴合。辅助夹具一端连接主轴箱的夹具，另一端连接板状抛光试样，尾端夹具一段连接板状试样，一段装卡在尾座上，本发明所设计的轴向抛光系统能够保证沿试样轴向进行抛光且抛磨程度均匀，同时利用辅助夹具保持板状抛光试样与抛光轮之间为是线接触。
一种适用于试样系统

[发明专利]一种基于机器学习的自冲孔铆接工艺仿真模型参数分析与校核的方法-CN202110665451.7在审
发明人：方宇东;黄理;赵海龙;詹振飞;陈秋任;包祖国;黄诗尧;韩维建 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的自冲孔铆接工艺仿真模型参数分析与校核的方法，首先制定物理实验并建立仿真模型，对比实验和仿真的特征输出变量，确定模型误差；选取潜在的不确定参数并确定参数取值范围；获取仿真实验设计样本并运行仿真得到样本输出；建立高精度机器学习模型；基于Sobol分析各模型参数对仿真模型输出影响的显著性；确定模型参数校核对应的数学优化问题；以具有显著性的模型参数为变量，获取仿真实验设计样本，并运行仿真得到样本输出；建立具有显著性影响的仿真模型参数与仿真模型输出参数之间的数学关系的高精度机器学习模型；基于全局优化算法和高精度机器学习模型对具有显著性影响的模型参数进行校核；更新仿真模型参数；本方法能有效提高自冲孔铆接工艺仿真模型精度。
一种基于机器学习冲孔铆接工艺仿真模型参数分析校核方法

[发明专利]一种拉伸、疲劳试样轴向抛光系统-CN202010349651.7在审
发明人：范国华;刘庆;孟庆昌;程晓农;曹国剑 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： B24B21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种拉伸、疲劳试样轴向抛光系统，包括夹持旋转装置和抛光装置；夹持旋转装置包括主轴箱和尾座，主轴箱上设有主电机和夹具，夹具与尾座的后顶尖配合对抛光试样进行固定；抛光装置包括行进机构和磨抛机构，行进机构上承载磨抛机构且实现磨抛机构沿抛光试样的轴向移动，磨抛机构包括抛光轮，抛光轮与抛光试样底部贴合，本发明所设计的轴向抛光系统能够保证沿试样轴向进行抛光且抛磨程度均匀。
一种拉伸疲劳试样轴向抛光系统

[外观设计]X射线显微镜实验装置-CN202130335129.9有效
发明人：范国华;夏明许;肖体乔;杨尚京;唐光泽;邓彪;杜国浩 -专利权人：长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：X射线显微镜实验装置。2.本外观设计产品的用途：用于进行X射线显微镜实验。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
射线显微镜实验装置

[发明专利]一种适用于X射线显微镜原位应力腐蚀实验装置-CN202110290541.2在审
发明人：范国华;唐光泽;杨尚京 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G01N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于X射线显微镜原位应力腐蚀实验装置，包括腐蚀溶液池、三维位置调整台、加载电机和加载机构；所述三维位置调整台用于固定装有加载电机，并调节加载电机的位置；所述加载电机的动力输出端连接加载机构，对加载机构施加载荷；所述加载机构浸没在腐蚀溶液池内，且试样装载在加载机构内部，本发明试样制备装置可以用于材料原位应力腐蚀实验研究，将待检测试样保持实验应力状态，直接放置于X射线显微镜试验台上，具有操作方便、结构小型化、X射线显微镜系统兼容性好等优点。
一种适用于射线显微镜原位应力腐蚀实验装置

[发明专利]一种基于机器学习的疲劳性能预测方法-CN202011123975.5在审
发明人：黄理;赵海龙;刘如学;方宇东;吴赛楠;刘钊;李钼石;李大永;韩维建 -专利权人： 集萃新材料研发有限公司;长三角先进材料研究院
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的疲劳性能预测方法，首先收集材料数据形成初始样本数据，采用Sobol全局灵敏度分析方法评估各特征变量对输出变量方差的贡献度，并对特征变量的重要性进行排序，进而筛选出关键特征变量，形成训练样本数据；将训练样本数据划分为训练集、验证集和测试集用于训练模型；基于训练集与验证集数据进行模型训练学习，获取对应模型参数，输出基于现有训练集/验证集学习训练的模型，采用决定系数R2来定量评估模型预测表现，完成模型的建立，利用训练好的模型进行疲劳性能预测。本发明利用更加全面的材料信息建立其与疲劳性能的非线性对应关系并应用于更高精度和泛化环境的疲劳性能预测中。
一种基于机器学习疲劳性能预测方法

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