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公开(公告)号：CN118559036A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410616756.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明属于铝硅合金技术领域，具体涉及一种基于激光选区熔化优化铝硅合金性能的制备方法，步骤如下：采用气雾化法制得的AlSi12合金粉末作为打印原料，进行预筛、真空干燥处理；将基板固定在成形仓中，将经过处理后的粉末加入到粉仓中，进行SLM打印过程；使用SLM设备自带的软件设置打印过程中的工艺参数；待SLM设备氧含量达标后，启动激光器，开始SLM打印。本发明通过选取不同激光选区熔化技术中的激光功率、扫描速度和扫描间距，优化SLM成形AlSi12合金工艺窗口，减少了成形试样表面的微观孔隙缺陷，提高了零件致密度，成形试样熔池呈现均匀的鱼鳞状结构，熔池微观组织均匀，晶粒细化程度高，成形试样的硬度、拉伸强度、屈服强度和断裂伸长率均有巨大提升。
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公开(公告)号：CN107598373B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710901045.X
申请日：2017-09-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B23K26/21 , B23K26/60 , B23K101/36
Abstract: 本发明公开了一种驱动电机密封筒激光焊接制造方法，采用高功率激光束进行单面焊双面成形焊接，焊接过程采用专门设计的环形刚性夹具以及背面的V型坡口形式，装夹后针对密封筒特殊结构先进行激光点焊定位，采用高频脉冲调制激光程序进行焊接，焊缝轨迹采用对称焊接，焊后进行机加工去除表面焊缝凹陷部分及焊缝根部，获得一定壁厚的控制棒驱动电机密封筒。在本发明中，能够实现焊缝有效熔深大于10mm，焊缝宽度小于1.5mm，且具有良好的耐压密封性能的效果。
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公开(公告)号：CN107598373A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710901045.X
申请日：2017-09-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B23K26/21 , B23K26/60 , B23K101/36
Abstract: 本发明公开了一种驱动电机密封筒激光焊接制造方法，采用高功率激光束进行单面焊双面成形焊接，焊接过程采用专门设计的环形刚性夹具以及背面的V型坡口形式，装夹后针对密封筒特殊结构先进行激光点焊定位，采用高频脉冲调制激光程序进行焊接，焊缝轨迹采用对称焊接，焊后进行机加工去除表面焊缝凹陷部分及焊缝根部，获得一定壁厚的控制棒驱动电机密封筒。在本发明中，能够实现焊缝有效熔深大于10mm，焊缝宽度小于1.5mm，且具有良好的耐压密封性能的效果。
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公开(公告)号：CN107609647A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710959823.0
申请日：2017-10-16
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的轧辊用合金铸钢力学性能预测方法，属于合金铸钢轧辊技术领域。首先针对轧辊用不同合金成分和热处理工艺参数下的合金铸钢进行一系列的力学性能试验，收集并筛选人工神经网络模型所需要的训练样本数据；构建包含输入层、隐含层和输出层的BP人工神经网络模型，从而建立合金铸钢轧辊的合金成分、热处理工艺参数与力学性能之间的映射关系；采用训练好的人工神经网络对合金铸钢轧辊的力学性能进行预测。本发明建立的BP神经网络模型的预报精度较高，稳定性较好，推广能力强，为进一步研究和开发新型的合金铸钢轧辊材料提供新的途径和方法，从而降低生产成本，缩短开发时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107442939A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710901052.X
申请日：2017-09-28
Applicant: 安徽工业大学
CPC classification number: B23K26/32 , B23K26/123 , B23K26/24
Abstract: 本发明提供一种异种磁性钢超窄焊缝激光焊接的方法，涉及高能束焊接技术领域，焊接母材为导磁钢和非导磁钢的锻件或轧件，具体操作步骤如下：接头设计，激光焊接深熔超窄对接焊缝坡口形式为I型，属于单面焊双面成形，焊缝背面完全熔透；焊前清理及装配；设定激光束的焊接参数；调整侧吹氩气及压缩空气管角度，使侧吹氩气与水平面角度为600，使压缩空气方向与焊接方向相反，与水平面平行；编制激光入射程序，设定激光束的脉冲调制参数；进行焊接；焊后加工，本发明克服了异种磁性钢厚板焊接时焊接变形大、焊缝对磁性影响大及焊接缺陷多的难题，改善了焊缝成形，提高了焊接质量，降低了焊接成本，具有很强的应用前景。
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公开(公告)号：CN106624339A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611221240.X
申请日：2016-12-26
Applicant: 安徽工业大学
CPC classification number: B23K20/129 , B23K20/24
Abstract: 本发明公开一种提高高温合金涡轮盘和42CrMo调质钢轴摩擦焊接头强度的方法，属于汽车发动机零部件焊接技术领域。该方法首先在高温合金涡轮盘一侧设置长度3～5mm的回转凸台作为焊接接触面，连续驱动摩擦焊，使高温合金涡轮盘与42CrMo调质钢轴形成冶金结合；焊接完成后，对连接件进行3个小时550℃的回火热处理。使用本发明方法能够使连接件接头的室温拉伸强度由现有技术的600MPa提高到820MPa，通过本发明方法能够稳定地获得高强度的K418/42CrMo异种金属的焊接接头，并应用到实际产品的生产过程中。
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公开(公告)号：CN107790881A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710899586.3
申请日：2017-09-28
Applicant: 安徽工业大学
CPC classification number: B23K26/21 , B23K26/70 , B23K26/702
Abstract: 本发明公布了一种金属三明治板激光焊接机械式加压装置及使用方法，包括机械臂、激光头夹持部、激光头、激光束、水平弯折夹持部和加压机构，所述加压滚轮包括行走轮、轮座和挡板，本发明的有益效果是，调节简单灵活，使用方便，成本低廉，工作稳定可靠且使用寿命长，能够使外加机械压力与激光焊同步实施，并且能够根据焊接参数和板厚精确选择外加机械压力的大小和作用位置，保证外加机械压力加载到激光束作用位置区域，有效地抑制间隙的产生，保证了焊接的质量，提高了金属三明治板的焊接效率，且其可与六轴联动机器人驱动的光纤激光器一体联动式操作，具有维护方便和成本低等优点。
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公开(公告)号：CN107704920A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710958753.7
申请日：2017-10-16
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络轧辊合金接触疲劳性能预测方法，属于合金铸钢轧辊技术领域。首先采集人工神经网络模型所需要的训练样本数据，这些样本数据主要来自于合金铸钢轧辊在不同合金成分、热处理工艺和载荷下的接触疲劳性能试验结果；确定神经网络的输入和输出参数，构建神经网络结构；采用改进的BP算法对神经网络进行学习和训练；选取训练样本以外的样本数据对训练好的神经网络进行测试，而后对合金铸钢轧辊的接触疲劳性能进行预测。本发明建立的BP神经网络模型有较高的预测能力，为研究和开发高接触疲劳性能的合金铸钢轧辊材料提供新的途径，并具有明显的实用价值。
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