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公开(公告)号：CN118824432A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410894355.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及材料性能预测领域，提供了一种大语言模型辅助定量预测设计新材料的方法及系统，所述方法包括：S1收集文献，预处理得到预处理语料；S2训练分词器；S3训练大语言模型；S4获得工艺特征编码；S5获得成分特征编码；S6构建并训练神经网络预测模型；S7新材料性能预测。所述系统包括语料预处理模块、分词器训练模块、大语言模型训练模块、工艺特征编码模块、成分特征编码模块、神经网络预测模型训练模块及材料性能预测模块。本发明突破了传统机器学习方法在材料制备工艺路线表示上面临的结构化对齐和高维稀疏等难题，在兼顾工艺路线的灵活表示同时，确保材料性能的定量精准预测，为新材料设计和工艺优化提供了可靠的工具和途径。
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公开(公告)号：CN116467430B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310510440.0
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/194 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种材料制备加工工艺信息文本挖掘方法及系统，属于材料和计算机应用技术领域，能够实现工艺文本分类、工艺动作及参数实体识别、依存解析和数据依赖解析，形成包含材料名称、工艺动作和工艺参数的数据库；该方法包括：S1、选定单词级别和词块级别初始启动种子；S2、基于预定义词性规则在材料语料中匹配筛选获得单词级别和词块级别工艺动作实体集；S3、根据单词级别初始启动种子和工艺动作实体之间词向量相似度获得单词级别工艺动作词典；S4、利用词块级别初始启动种子和工艺动作实体集通过算法获得词块级别工艺动作词典；S5、对待处理新语料进行动作和参数的实体识别；S6、依存解析、依赖解析，并形成所需数据库。
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公开(公告)号：CN114276807B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202111620022.4
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种近红外荧光粉和制备方法以及使用其的近红外光源，该近红外荧光粉的化学通式为(Gd3‑xYbx){E2‑y‑zAyCrz}[B3‑yMy]O12，其中，E为Sc和/或Al元素，A为Ca和/或Mg元素，B为Ga和/或Al元素，M为Si和/或Ge元素；x、y、z为元素的摩尔分数，其中0≤x≤0.1，0＜y＜2，0＜z≤0.1。本发明提供的近红外荧光粉，实现了具有宽带发射的近红外光源，弥补了目前近红外LED光源发射带宽窄的问题；本发明采用高温固相法，制备方法简单，绿色无污染，适合规模化生产。本发明适用于近红外发光材料领域。
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公开(公告)号：CN107766494B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201710975996.1
申请日：2017-10-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开一种材料基因工程数据的存储方法及系统。方法包括：获取用户输入的数据信息；解析所述数据信息的属性，得到数据属性信息序列；按照所述数据属性信息序列中属性的排列顺序，利用字段容器模型根据数据属性信息序列中的属性依次生成对应的字段容器；将所有的所述字段容器组合成一个集合，得到数据容器；识别所述数据信息中的数据字段；将各个数据字段的数据依次对应到对应的字段容器中，得到容器化数据；将各个字段容器中的数据依次转换成键值型数据，从而使所述数据信息包含在所述数据容器中从而存储在数据库中。本发明提供的材料基因工程数据的存储方法及系统，可以使用户在存储数据时不受存储结构的限制。
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公开(公告)号：CN112649296A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011481728.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种小锥度实验结合模拟的方式来预测裂纹萌生应力的方法。该方法包括：准备多组小锥度试样和传统的平行试样；对传统的平行试样进行拉伸实验，获得试样的工程应力应变曲线；根据测出来的材料屈服强度，设定需求的恒载条件下的应力；在恒载状态下设定一个截止时间，然后取出试样，对试样沿中心轴切开，使用扫描电子显微镜统计裂纹的深度和裂纹距离试样中心的相对位置；根据裂纹深度和距离中心处的距离推导出裂纹萌生处距离试样中心处的距离。由有限元模拟试样在受力状态下的应力分布云图，可得到裂纹萌生处的应力，即可实现用小锥度试样来预测裂纹萌生的应力值。本发明大大缩短了实验周期，并节省了实验材料。
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公开(公告)号：CN106872344A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710108626.8
申请日：2017-02-27
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G01N17/00 , G01N3/20 , G01N2203/024
Abstract: 本发明提供一种组合材料芯片应力腐蚀敏感性的快速检测方法，制备不同成分的薄膜，将所有薄膜一端用夹头固定后，浸入腐蚀溶液中，随着浸泡时间的延长，不同成分薄膜的挠度不同，从而根据Stoney法可以评价每种成分薄膜的应力腐蚀敏感性强弱。本发明使用组合材料芯片技术制备薄膜材料的数量可以达到上千种，能够满足薄膜材料的应力腐蚀敏感性的高通量快速检测；可以直接通过观察挠度就可以比较薄膜的应力腐蚀敏感性，操作简单，易于观察。
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公开(公告)号：CN1317227C
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200510086562.3
申请日：2005-10-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: C04B35/26 , C04B35/624
Abstract: 一种原位制备铁电铁磁复合材料粉体的软化学方法，涉及铁电铁磁功能材料的制备。先进行前驱体制备，按设计要求将铁氧体金属硝酸盐和铁电体金属硝酸盐加入到柠檬酸水溶液中，加热搅拌后加入铁电体的金属醇盐，调节pH值，得到均匀稳定的溶胶；再进行粉体制备，把所制得的前驱体干燥，烘烤，燃烧，将燃烧完以后的粉末热处理得到需要的粉体。与现有技术相比，由于本发明采用了软化学方法，通过加入柠檬酸水溶液，使制备的铁电铁磁复合材料粉体具有化学均匀性好，纯度高，粉末颗粒细等特点，铁电铁磁两相能在分子级别甚至原子级别的微观尺度上达到混合，从而保证了耦合性能。本方法具有工艺简单易行，所用原料都比较常见且廉价的特点。
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公开(公告)号：CN119269841A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411429630.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SKPFM测量金属氧化膜厚度的方法。属于金属氧化物厚度测量技术领域，包括：将待测样品嵌入环氧树脂中，确保所述待测样品完全密封并固化；对固化后的待测样品的待检测金属氧化膜的垂直方向进行打磨和抛光处理；通过SKPFM扫描样品与环氧树脂交界处的表面电势；通过对表面电势分布数据进行分析和处理，计算出金属氧化膜的厚度。通过SKPFM对表面电动势进行测量，能够快速、准确地测量氧化膜的厚度，这种方法具有非破坏性、精度高、操作简单和适应性广等优点，为金属材料的氧化膜厚度检测提供了一种全新的手段，不仅可以用于实验室研究，也可在实际生产过程中作为质量控制工具。
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公开(公告)号：CN112949005B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110419561.5
申请日：2021-04-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，包括步骤：S1)获取数据并填补缺失部分，形成数据集；S2)选择数据集中的特征数据，形成标准数据集；S3)构建高强韧钢的两个机器学习模型；S4)两个模型评估合格，训练完成；S5)找到前沿点，画出Pareto前沿面，区分已知区域和特征空间；S6)在特征空间内，对特征数据设置步长，画出网格空间，利用模型对每个网格点进行多次的训练预测，得到两个目标的预测高斯分布；S7)应用EGO算法寻找期望提升点，得出对应特征的设计参数值。本发明提供的基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，可帮助设计者便捷、快速的找到特征组合，从而实现高强韧钢成分工艺的设计，完成高强钢强韧性能的优化。
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