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公开(公告)号：CN119307799A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411587732.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低屈强比双相高熵合金短流程制备方法，包括以下步骤：将配制好的合金元素熔炼获得双相高熵合金铸锭，通过对双相高熵合金铸锭进行加热和保温处理，然后进行淬火，即获得低屈强比双相高熵合金。本发明采用一步法热处理在进一步提高双相高熵合金铸锭抗拉强度的同时，降低其屈服强度，有效降低双相高熵合金的屈强比，相比于轧制退火处理或多级热处理工艺，具有流程短、效率高、成本低的优势，适合工业化推广应用。
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公开(公告)号：CN118070211A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410025469.4
申请日：2024-01-08
Applicant: 云南省烟草质量监督检测站 , 昆明理工大学
Inventor： 龙杰 , 龚佩瑶 , 刘宇晨 , 刘凯 , 侯开虎 , 邓超 , 张林 , 胡巧慧 , 白帆 , 张冀武 , 孙浩巍 , 张晓伟 , 张轲 , 盖小雷 , 段鑫怡 , 夏琳 , 栾菲菲 , 宗达
IPC: G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/2431 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种多模态的烤烟叶油分表征方法，涉及烤烟分级技术领域。本发明由烟叶分级专家分别对上部、中部、下部烟叶进行标注，获取烤烟叶油分的数字化特征。然后通过工业相机获取样本烟叶的图像，将图像进行二值化分割，确定图像烟叶区域，对图像烟叶区域进行特征提取，获取烟叶的面积、橘色占比、柠色占比、H均值、S均值、V均值特征。再分别通过数字称和色差计获取烟叶的静态重量和色差数值；然后进行烤烟叶油分与烟叶的图像特征、静态重量、色差数值的相关性分析，确定烤烟叶的油分与烟叶的图像特征、静态重量、色差数值之间存在的相关性，再进一步进行回归与通径分析，获取回归方程和通径系数，从而得到油分的表征方程式。
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公开(公告)号：CN116967484A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310976645.8
申请日：2023-08-04
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开一种控制激光定向能量沉积构件开裂和变形的装置及方法，属于金属增材制造领域。本发明所述装置包括机械臂、沉积成形平台和冲击碾压机构，其中：所述机械臂末端配有热源发生装置；所述沉积成形平台包括沉积构件和沉积底座，所述沉积构件安装在沉积底座上方；所述冲击碾压机构包括冲击装置、受力板和碾压轮，其中，所述冲击装置在载荷的作用下通过受力板直接作用于碾压轮。本发明实现了激光定向能量沉积‑冲击碾压的复合加工，并有效控制激光定向能量沉积过程中的开裂和变形行为。
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公开(公告)号：CN116486940A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310371033.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G16C60/00 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/04 , G06N3/092 , G06Q50/04 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的Ti‑6Al‑4V合金表面粗糙度的预测方法，属于金属材料粗糙度预测技术领域，该方法包括，获取用来预测Ti‑6Al‑4V合金表面粗糙度的特征数据训练集，并对特征数据集进行筛选，选取最优的特征组合，其中训练数据包括输入数据和输出数据，输入数据为进给率、切削速度、切削深度；输出数据为Ti‑6Al‑4V合金表面粗糙度；通过深度强化学习对特征数据集应用于机器学习模型进行多轮训练，根据训练结果确定于机器学习模型匹配的数据选择算法进行预测，得到对应的Ti‑6Al‑4V合金表面粗糙度。本发明通过训练模型将提取的样本传递给机器学习算法进行训练，得到最优数据，不仅对Ti‑6Al‑4V合金表面粗糙度预测较为准确，且节省计算成本和时间。
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公开(公告)号：CN116385734A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310295401.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 昆明理工大学 , 云南省烟草质量监督检测站
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种特征通道加权和动态损失调控的烤烟分组方法及系统，涉及深度学习和烤烟分级技术领域，通过图像采集装置采集获取N个主收组别的烤烟图像，建立烤烟分组数据集，其中，N为正整数，对所述烤烟分组数据集进行数据预处理，获取预处理数据集，设计烤烟组别分类网络TGNet，用所述烤烟组别分类网络TGNet训练所述预处理数据集，得到烤烟组别分类模型，基于所述烤烟组别分类模型获取烤烟分组结果。本发明解决了现有的深度学习烤烟分组方法在高尺度特征中缺乏关键特征表达、类间辨别能力有限、模型在训练期间倾向学习多数类样本的技术问题。实现了烤烟组别实时分类，达到有效提高烤烟组分类效率，降低人工分级成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116121618A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310034643.7
申请日：2023-01-10
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轻质高熵合金涂层及其制备方法，包括组份：Al,Ti,V,Cr,TiO2，制备方法为按照配比将Al,Ti,V,Cr金属微米粉末与TiO2纳米粉末混合均匀后进一步球磨混合，将粉末预置在预处理基体表面形成预制层，通过激光熔覆加工得到高熵合金熔覆层。本发明中激光熔覆得到的熔覆层具有良好的宏观形貌，涂层与基体达到冶金结合且具有高硬度和耐高温氧化性能等特点，有助于提高涂层的耐用性。
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公开(公告)号：CN115608992A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202111354769.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种原位陶瓷相增强高熵合金涂层的粉末制备方法，具体步骤包括以下几方面：纳米AlN使用超声清洗仪进行超声分散，分散介质为无水乙醇；得到纳米AlN悬浮液；将纳米AlN悬浮液与Al、Nb、Ti、V、Cr粉末混合，在行星式球磨机中球磨后得到复合粉末；将球磨后的复合粉末在真空干燥箱中保温干燥；进行低能球磨，制得用于激光原位自生陶瓷相增强轻质高熵合金涂层的复合粉末；纳米AlN紧密吸附在其它微米级粉末表面，在后续激光熔覆过程中可以提高轻质高熵合金粉末整体的激光吸收系数，有利于激光熔覆制备轻质高熵合金涂层。
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公开(公告)号：CN115305468A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111643444.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 昆明理工大学
IPC: C23C24/10
Abstract: 本发明公开了一种含纳米陶瓷粉末的高熵合金粉末预制层制备方法，其特征在于，包括以下步骤：先用砂轮机、不同目数的金相砂纸、无水丙酮、凯勒试剂、清水、无水乙醇、超声波清洗机对基材表面进行处理，再按比例称量出预制层所需粉末并加入少量无水乙醇使其混为糊状或泥浆状并置于球磨机中球磨混合，将混合后的粉体在自然条件下晾干或置于真空干燥箱中干燥，然后将干燥后的粉体再放入球磨机中球磨破碎，最后采用挤压式3D打印模具将混合均匀的粉末在基体材料表面压实，放入真空干燥箱内加热硬化形成预制层；本发明的方法使得其制备过程粉末混合更均匀，提升了涂层的致密度、硬度、抗裂性能和高温抗氧化性能。
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公开(公告)号：CN114170329A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111220082.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 云南省烟草质量监督检测站 , 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开一种正组烟叶的颜色区分方法，涉及烟叶分级技术领域。本发明通过由烟叶分级专家挑选得到正组烟叶“标准”颜色样本；再由工业相机获得正组烟叶“标准”颜色样本的正面图像，将图像进行二值化分割，确定图像烟叶区域，对图像烟叶区域的像素点采样获得烟叶色差；样本关于色差的散点图的正组三色烟叶色差值具有明显区间分布，以连续各个区间存在的交叉域作为烟叶色差区间的交叉域范围；通过交叉域样本点计算区间划分的阈值，定义了正组柠檬黄、橘黄、红棕三色烟叶的色差区间，各区间代表了不同的正组烟叶颜色；本发明建立可描述的烟叶颜色的区分方法，利用单一指标，完成对正组烟叶颜色的区分。
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公开(公告)号：CN114164425A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111333339.X
申请日：2021-11-11
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种激光熔覆用低密度难熔高熵合金熔覆层制备方法，所述高熵合金由Ti、Al、Mo、Nb、Cr、Zr六种金属元素粉末组成，按照配比计算，准确称量各个组分的质量后应用球磨技术将其进行充分混匀，均匀的压制在基体材料表面，干燥后通过激光熔覆加工即可获得熔覆层，其中基体材料为TC4(Ti6‑Al4‑V)；本发明高熵合金粉末进行激光熔覆后，熔覆层具有良好的宏观形貌，并且熔覆层具有组织细小、无裂纹、熔覆层与基材结合强度高的特点，其次熔覆层具有较高的显微硬度。高熵合金显现出许多不同于传统合金的组织和性能特点，是具有学术价值和航空航天应用潜力的材料领域。
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