CN116673475B - 一种mim工件烧结方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种MIM工件烧结方法，其包括以下步骤：获取用户输入的需求信息生成工件性能需求；基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方；基于工件烧结配方生成调度检验指令，产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂送检，送检无误后生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂输送至对应生产设备处；根据工艺流程信息生成设备控制参数和生产控制指令，将设备控制参数发送至生产设备处对生产设备进行参数设置，完成参数设置后将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产。本申请具有减小烧结收缩和提高尺寸精度的效果。
Description
技术领域
本申请涉及金属粉末烧结的领域，尤其是涉及一种MIM工件烧结方法。
背景技术
金属注射成形(简称MIM)是一种从塑料注射成形行业中引伸出来的新型粉末冶金近净成形技术，众所周知，塑料注射成形技术低廉的价格生产各种复杂形状的制品，但塑料制品强度不高，为了改善其性能，可以在塑料中添加金属或陶瓷粉末以得到强度较高、耐磨性好的制品。近年来，这一想法已发展演变为最大限度地提高固体粒子的含量并且在随后的烧结过程中完全除去粘结剂并使成形坯致密化。这种新的粉末冶金成形方法称为金属注射成形。
金属注射成形的基本工艺步骤是：首先是选取符合MIM要求的金属粉末和粘结剂，然后在一定温度下采用适当的方法将粉末和粘结剂混合成均匀的喂料，经制粒后在注射成形，获得的成形坯经过脱脂处理后烧结致密化成为最终成品。烧结是MIM工艺中的最后一步工序，烧结消除了粉末颗粒之间的孔隙.使得MIM产品达到全致密或接近全致密化。金属注射成形技术中由于采用大量的粘结剂，所以烧结时收缩非常大，其线收缩率一般达到13％－25％，这样就存在一个变形控制和尺寸精度控制的问题。尤其是因为MIM产品大多数是复杂形状的异形件，这个问题显得越发突出，均匀的喂料对于最终烧结产品的尺寸精度和变形控制是一个关键因素。
选取合适的粘结剂有助于提高尺寸精度和实现变形控制，得到高精度和高均匀性的产品。高的粉末摇实密度可以减小烧结收缩，也有利于烧结过程的进行和尺寸精度控制。但是MIM工件生产企业多是根据用户需求选取固定配方进行配料，生产工艺比较落后，导致成型工件烧结加工过程中变形控制和尺寸精度控制较差。
发明内容
为了解决现有MIM工件生产企业多是根据用户需求选取固定配方进行配料，生产工艺比较落后，导致成型工件烧结加工过程中变形控制和尺寸精度控制较差，本申请提供一种MIM工件烧结方法。
第一方面，本申请提供一种MIM工件烧结方法，采用如下的技术方案：
一种MIM工件烧结方法，包括以下步骤：
获取用户输入的需求信息生成工件性能需求，所述工件性能需求包括使用性能需求和/或工艺性能需求，所述工艺性能需求包括铸造性能需求、锻造性能需求、焊接性能需求、切削性能需求、成型性能需求和热处理工艺性能需求中的一种或多种，所述使用性能需求包括力学性能需求、物理性能需求和化学性能需求的一种多种；
基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方；所述工件烧结配方包括至少一种MIM粉末、至少一种粘结剂以及工艺流程信息；
基于工件烧结配方生成调度检验指令，生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂送检，送检无误后生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂输送至对应生产设备处；
根据工艺流程信息生成设备控制参数和生产控制指令，将设备控制参数发送至生产设备处对生产设备进行参数设置，完成参数设置后将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产。
优选的，所述将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产具体包括以下步骤：
混炼：基于生产控制指令将MIM粉末和粘结剂分批次加入混料生产设备中进行均匀混合得到均匀喂料；
注射成型：将混炼得到的均匀喂料送入注射装置内，基于生产控制指令注射成型得到所需的工件原胚；
脱脂烧结：将注射成型得到工件原胚置于烧结炉内，基于生产控制指令控制烧结炉进行脱脂烧结，获得致密的工件。
优选的，所述基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方具体包括以下步骤：
建立机器学习模型通过历史数据训练得到配方匹配模型；
基于工件性能需求通过配方匹配模型匹配获得至少一个满足用户需求信息的待选配方；
对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算；
选取综合评分最优的待选配方作为工件烧结配方。
优选的，所述对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算具体包括以下步骤：
对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；
接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B；
获取各个待选配方的工件性能参数，通过预设置的工件性能计算公式计算各个待选配方的性能评分C；
根据各个待选配方的摇实度A、原料成本B和性能评分C通过预设置的综合评分计算公式计算各个待选配方的综合评分。
优选的，所述对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A具体包括以下步骤：
确定各个待选配方的MIM粉末的规格信息，基于各个待选配方的历史数据信息判断MIM粉末是否存在固定形状；
若存在，则直接对该MIM粉末的进行建模生成该MIM粉末的个体模型；
若不存在，则基于MIM粉末的规格信息随机生成若干个异体模型，且若干个所述异体模型体积一致形状不同；
对各个待选配方选取标准数量的MIM粉末模型进行摇匀仿真模拟，且同一待选配方中各种MIM粉末模型数量基于其在配方中的成分占比确定；基于最小树算法构建理想摇匀场景确定理想摇匀体积；
基于各个待选配方中各类型MIM粉末模型数量和规格，确定各个待选配方的MIM粉末模型总体积，通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；所述预设置理想摇实度计算公式：其中Ai为第i个待选配方的理想摇实度，ti为第i个待选配方的MIM粉末模型总体积，Ti为第i个待选配方的理想摇匀体积。
优选的，所述基于最小树算法构建理想摇匀场景还包括在理想摇匀场景中各个MIM粉末模型接触点稳定粘结。
优选的，所述接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B具体包括以下步骤：
接驳供应链平台实时获取各个待选配方原料供应单价信息；
获取生产计划确定工件生产数量进而确定各个待选配方的各类MIM粉末需求数量，实时获取企业位置信息上传至供应链平台获取运费信息；
通过预设置的原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B，所述原料成本计算公式具体为：其中Bi为第i个待选配方的原料成本，n为第i个待选配方的MIM粉末种类数量，Yj为第i个待选配方重第j种MIM粉末需求数量，Dj为第i个待选配方重第j种MIM粉末单价；Fj第i个待选配方重第j种MIM粉末的运费。
优选的，所述预设置的工件性能计算公式具体为：
其中，Ci为第i个待选配方的性能评分，m为工件性能需求总项数，Pk为工件性能需求中第k个性能需求值，Qk为第i个待选配方产出的工件对应工件性能需求中第k个性能需求的性能值。
优选的，所述综合评分计算公式具体为： 其中Zi为第i个待选配方的综合评分，b为预设置原料成本基准，X1为摇实度评分系数，X2为原料成本评分系数，X3为性能评分系数，且X1、X2、X3均由管理人员设置。
第二方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如上述方法任一种方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.基于用户输入的需求信息匹配确定工件烧结配方，以智能定制匹配配方为基础调控生产工艺，实现多种原料有机结合充分发挥各种原料的性能优势，选取最适合的粘结剂，提高原料混炼时粉末的摇实密度，有利于烧结过程的进行和尺寸精度控制，有助于提高工件性能和质量；
2.通过智能匹配配方实现自动生成设备控制参数，实现生产线智能调控，节约人力物力的同时避免因参数误设置导致生产事故的发生，达到有效提高粉末冶金工件烧结生产质量以及生产效率的效果；
3.通过对待选配方中各类型粗、细胚MIM粉末进行建模，仿真模拟配方生产过程中原料混合摇实过程，得到原料混炼时粉末的理想摇实密度，进而计算计算各个待选配方的摇实度A，有助于选取摇实密度高的待选配方作为工件烧结配方，减小烧结收缩，也有利于烧结过程的进行和尺寸精度控制，达到有效提高工件烧结生产质量的效果。
附图说明
图1是本申请实施例中一种MIM工件烧结方法的方法流程图；
图2是本申请实施例中的控制生产设备进行工件生产的工艺流程图；
图3是本申请实施例中匹配确定工件烧结配方的方法流程图；
图4是本申请实施例中对各个待选配方进行综合评分计算的方法流程图；
图5是本申请实施例中计算各个待选配方的摇实度A的方法流程图；
图6是本申请实施例中计算各个待选配方的原料成本的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图1-6对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种MIM工件烧结方法。参照图1，一种MIM工件烧结方法，包括以下步骤：
A1、获取工件性能需求：获取用户输入的需求信息生成工件性能需求，所述工件性能需求包括使用性能需求和/或工艺性能需求，所述工艺性能需求包括铸造性能需求、锻造性能需求、焊接性能需求、切削性能需求、成型性能需求和热处理工艺性能需求中的一种或多种，所述使用性能需求包括力学性能需求、物理性能需求和化学性能需求的一种多种；
A2、确定工件烧结配方：基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方；所述工件烧结配方包括至少一种MIM粉末、至少一种粘结剂以及工艺流程信息；
A3、将MIM粉末和粘结剂送检无误后输送至对应生产设备：基于工件烧结配方生成调度检验指令，生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂送检，送检无误后生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂输送至对应生产设备处；
A4、控制生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产：根据工艺流程信息生成设备控制参数和生产控制指令，将设备控制参数发送至生产设备处对生产设备进行参数设置，完成参数设置后将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产。基于用户输入的需求信息匹配确定工件烧结配方，以智能定制匹配配方为基础调控生产工艺，实现多种原料有机结合充分发挥各种原料的性能优势，选取最适合的粘结剂，提高原料混炼时粉末的摇实密度，有利于烧结过程的进行和尺寸精度控制，有助于提高工件质量；同时通过智能匹配配方实现自动生成设备控制参数，实现生产线智能调控，节约人力物力的同时避免因参数误设置导致生产事故的发生，达到有效提高粉末冶金工件烧结生产质量以及生产效率的效果。
参照图2，所述将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产具体包括以下步骤：
B1、混炼：基于生产控制指令将MIM粉末和粘结剂分批次加入混料生产设备中进行均匀混合得到均匀喂料；混料生产设备可以为捏合机、双螺旋挤出机、Z形叶轮混料机、单螺旋挤出机、柱塞式挤出机、双行星混炼机、双凸轮混料机等；
B2、注射成型：将混炼得到的均匀喂料送入注射装置内，基于生产控制指令注射成型得到所需的工件原胚；
B3、脱脂烧结：将注射成型得到工件原胚置于烧结炉内，基于生产控制指令控制烧结炉进行脱脂烧结，获得致密的工件。通过匹配确定最符合用户需求的工件烧结配方，确定最佳粉末组分以及粘结剂，基于生产控制指令控制生产设备进行金属注射成形工艺，无需生产人员手动设置各种生产设备参数，实现配方选取工件生产自动化，节约人力物力的同时有效提高了工艺水准，有助于通过工件生产质量和生产效率。
参照图3，所述基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方具体包括以下步骤：
C1、建立训练得到配方匹配模型：建立机器学习模型通过历史数据训练得到配方匹配模型；其中机器学习模型通过历史数据训练的具体步骤为现有技术在此不在赘述；
C2、匹配获得待选配方：基于工件性能需求通过配方匹配模型匹配获得至少一个满足用户需求信息的待选配方；
C3、对各个待选配方进行综合评分计算：对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算；
C4、选取工件烧结配方：选取综合评分最优的待选配方作为工件烧结配方。对各个待选配方从粉末摇实度、原料成本以及工件性能三个维度选取工件烧结配方，有助于匹配出粉末摇实度高、原料成本低以及工件性能优异的待选配方作为工件烧结配方，尽可能在烧结工序提高变形控制和尺寸精度控制能力，实现性能与成本兼顾，达到有效提高配方匹配精准度的效果。
参照图4，所述对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算具体包括以下步骤：
D1、计算各个待选配方的摇实度A：对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；
D2、计算各个待选配方的原料成本B：接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B；
其中接驳的供应链平台可以根据用户需求设置为企业自身所参与的供应链平台以及互联网上公开的供应链平台；
D3、计算各个待选配方的性能评分C：获取各个待选配方的工件性能参数，通过预设置的工件性能计算公式计算各个待选配方的性能评分C；
D4、计算各个待选配方的综合评分：根据各个待选配方的摇实度A、原料成本B和性能评分C通过预设置的综合评分计算公式计算各个待选配方的综合评分。对各个待选配方基于建模以及仿真模拟确定摇实度A、通过供应链平台精确核算原料成本B以及测算各个待选配方的性能评分C，进而实现计算各个待选配方的综合评分，实现以烧结工序为核心出发，兼顾工件的性能与成本，实现精确高效对各个待选配方进行评分，有助于精确高效需求工件烧结配方。
参照图5，所述对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A具体包括以下步骤：
E1、判断MIM粉末是否存在固定形状：确定各个待选配方的MIM粉末的规格信息，基于各个待选配方的历史数据信息判断MIM粉末是否存在固定形状；
E2、若存在，则直接对该MIM粉末的进行建模生成该MIM粉末的个体模型；
E3、若不存在，则基于MIM粉末的规格信息随机生成若干个异体模型，且若干个所述异体模型体积一致形状不同；
E4、基于最小树算法构建理想摇匀场景确定理想摇匀体积：对各个待选配方选取标准数量的MIM粉末模型进行摇匀仿真模拟，且同一待选配方中各种MIM粉末模型数量基于其在配方中的成分占比确定；基于最小树算法构建理想摇匀场景确定理想摇匀体积；
E5、计算各个待选配方的摇实度A：基于各个待选配方中各类型MIM粉末模型数量和规格，确定各个待选配方的MIM粉末模型总体积，通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；所述预设置理想摇实度计算公式：其中Ai为第i个待选配方的理想摇实度，ti为第i个待选配方的MIM粉末模型总体积，Ti为第i个待选配方的理想摇匀体积。通过对待选配方中各类型粗、细胚MIM粉末进行建模，仿真模拟配方生产过程中原料混合摇实过程，得到原料混炼时粉末的理想摇实密度，进而计算计算各个待选配方的摇实度A，有助于选取摇实密度高的待选配方作为工件烧结配方，减小烧结收缩，也有利于烧结过程的进行和尺寸精度控制，达到有效提高工件烧结生产质量的效果。
上述基于最小树算法构建理想摇匀场景还包括在理想摇匀场景中各个MIM粉末模型接触点稳定粘结。
参照图6，所述接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B具体包括以下步骤：
F1、获取各个待选配方原料供应单价信息：接驳供应链平台实时获取各个待选配方原料供应单价信息；
F2、获取运费信息：获取生产计划确定工件生产数量进而确定各个待选配方的各类MIM粉末需求数量，实时获取企业位置信息上传至供应链平台获取运费信息；
F3、计算各个待选配方的原料成本B：通过预设置的原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B，所述原料成本计算公式具体为： 其中Bi为第i个待选配方的原料成本，n为第i个待选配方的MIM粉末种类数量，Yj为第i个待选配方重第j种MIM粉末需求数量，Dj为第i个待选配方重第j种MIM粉末单价；Fj第i个待选配方重第j种MIM粉末的运费。通过接驳供应链平台实时获取各个待选配方原料供应单价，结合供应链平台提供的运费信息，基于生产计划确定生产数量，进而确定各个待选配方的最优单价与运费组合，实现精确计算各个待选配方的原料成本B。同时有助于用户以最优价格组合购买工件烧结配方所需原料。
上述预设置的工件性能计算公式具体为：
其中，Ci为第i个待选配方的性能评分，m为工件性能需求总项数，Pk为工件性能需求中第k个性能需求值，Qk为第i个待选配方产出的工件对应工件性能需求中第k个性能需求的性能值。
上述综合评分计算公式具体为：其中Zi为第i个待选配方的综合评分，b为预设置原料成本基准，X1为摇实度评分系数，X2为原料成本评分系数，X3为性能评分系数，且X1、X2、X3均由管理人员设置。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述方法中的计算机程序，计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对发明的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本发明部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明所要保护的范围。尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员依然可以在不冲突的情况下，不作出创造性劳动对本发明各实施例中的特征根据情况相互组合、增删或作其他调整，从而得到不同的、本质未脱离本发明的构思的其他技术方案，这些技术方案也同样属于本发明所要保护的范围。
Claims (5)
1.一种MIM工件烧结方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户输入的需求信息生成工件性能需求，所述工件性能需求包括使用性能需求和/或工艺性能需求，所述工艺性能需求包括铸造性能需求、锻造性能需求、焊接性能需求、切削性能需求、成型性能需求和热处理工艺性能需求中的一种或多种，所述使用性能需求包括力学性能需求、物理性能需求和化学性能需求的一种多种；
基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方；所述工件烧结配方包括至少一种MIM粉末、至少一种粘结剂以及工艺流程信息；
基于工件烧结配方生成调度检验指令，生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂送检，送检无误后生产人员根据调度检验指令将MIM粉末和粘结剂输送至对应生产设备处；
根据工艺流程信息生成设备控制参数和生产控制指令，将设备控制参数发送至生产设备处对生产设备进行参数设置，完成参数设置后将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产；
所述基于工件性能需求匹配确定满足用户需求信息的工件烧结配方具体包括以下步骤：
建立机器学习模型通过历史数据训练得到配方匹配模型；
基于工件性能需求通过配方匹配模型匹配获得至少一个满足用户需求信息的待选配方；
对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算；
选取综合评分最优的待选配方作为工件烧结配方；
所述对各个待选配方基于粉末摇实度、原料成本以及工件性能进行综合评分计算具体包括以下步骤：
对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；
接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B；
获取各个待选配方的工件性能参数，通过预设置的工件性能计算公式计算各个待选配方的性能评分C；
根据各个待选配方的摇实度A、原料成本B和性能评分C通过预设置的综合评分计算公式计算各个待选配方的综合评分；
所述对各个待选配方的MIM粉末进行建模模拟摇匀过程生成模拟数据，根据模拟数据通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A具体包括以下步骤：
确定各个待选配方的MIM粉末的规格信息，基于各个待选配方的历史数据信息判断MIM粉末是否存在固定形状；
若存在，则直接对该MIM粉末的进行建模生成该MIM粉末的个体模型；
若不存在，则基于MIM粉末的规格信息随机生成若干个异体模型，且若干个所述异体模型体积一致形状不同；
对各个待选配方选取标准数量的MIM粉末模型进行摇匀仿真模拟，且同一待选配方中各种MIM粉末模型数量基于其在配方中的成分占比确定；基于最小树算法构建理想摇匀场景确定理想摇匀体积；
基于各个待选配方中各类型MIM粉末模型数量和规格，确定各个待选配方的MIM粉末模型总体积，通过预设置理想摇实度计算公式计算各个待选配方的摇实度A；所述预设置理想摇实度计算公式：其中Ai为第i个待选配方的理想摇实度，ti为第i个待选配方的MIM粉末模型总体积，Ti为第i个待选配方的理想摇匀体积；
所述接驳供应链平台实时获取原料行情数据，通过预设置原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B具体包括以下步骤：
接驳供应链平台实时获取各个待选配方原料供应单价信息；
获取生产计划确定工件生产数量进而确定各个待选配方的各类MIM粉末需求数量，实时获取企业位置信息上传至供应链平台获取运费信息；
通过预设置的原料成本计算公式计算各个待选配方的原料成本B，所述原料成本计算公式具体为：其中Bi为第i个待选配方的原料成本，n为第i个待选配方的MIM粉末种类数量，Yj为第i个待选配方重第j种MIM粉末需求数量，Dj为第i个待选配方重第j种MIM粉末单价；Fj第i个待选配方重第j种MIM粉末的运费；
所述预设置的工件性能计算公式具体为：
其中，Ci为第i个待选配方的性能评分，m为工件性能需求总项数，Pk为工件性能需求中第k个性能需求项的性能需求值，Qk为第i个待选配方产出的工件对应工件性能需求中第k个性能需求项的性能值。
2.根据权利要求1所述的一种MIM工件烧结方法，其特征在于，所述将生产控制指令发送至生产设备处使得生产设备按照工艺流程进行MIM工件生产具体包括以下步骤：
混炼：基于生产控制指令将MIM粉末和粘结剂分批次加入混料生产设备中进行均匀混合得到均匀喂料；
注射成型：将混炼得到的均匀喂料送入注射装置内，基于生产控制指令注射成型得到所需的工件原胚；
脱脂烧结：将注射成型得到工件原胚置于烧结炉内，基于生产控制指令控制烧结炉进行脱脂烧结，获得致密的工件。
3.根据权利要求1所述的一种MIM工件烧结方法，其特征在于，所述基于最小树算法构建理想摇匀场景还包括在理想摇匀场景中各个MIM粉末模型接触点稳定粘结。
4.根据权利要求1所述的一种MIM工件烧结方法，其特征在于，所述综合评分计算公式具体为：其中Zi为第i个待选配方的综合评分，b为预设置原料成本基准，X1为摇实度评分系数，X2为原料成本评分系数，X3为性能评分系数，且X1、X2、X3均由管理人员设置。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-4中任一种方法的计算机程序。
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|---|---|---|---|---|
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101700981A (zh) * | 2009-11-05 | 2010-05-05 | 西安建筑科技大学 | 一种铁氧体独石结构材料复式预烧低温烧结的方法 |
| CN104668565A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-06-03 | 东莞劲胜精密组件股份有限公司 | 粉末注射成型喂料制备方法及粉末注射成型生产方法 |
| CN112330085A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-02-05 | 上海微亿智造科技有限公司 | Mim金属注射成型烧结产品质量控制方法及*** |
| CN114201905A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-03-18 | 苏州美昱高分子材料有限公司 | 一种改性粒子的生产方法和装置 |
| WO2022131180A1 (ja) * | 2020-12-14 | 2022-06-23 | 日本ペイントホールディングス株式会社 | 塗料性状の予測方法、補正配合組成の予測方法、塗料性状の予測システム、補正配合補正の予測システム、及び塗料の製造方法 |
| CN115132302A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-09-30 | 苏州美昱高分子材料有限公司 | 一种pvc改性聚合物的研发配方验证方法及*** |
| CN116177544A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-05-30 | 江苏浦士达环保科技股份有限公司 | 一种活性炭的生产方法 |
| CN116239112A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-06-09 | 江苏浦士达环保科技股份有限公司 | 一种活性炭碳粉的制备方法 |
| WO2023111301A1 (en) * | 2021-12-17 | 2023-06-22 | Basf Se | Fragrance recipe/composition from target temporal odour profiles |
-
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101700981A (zh) * | 2009-11-05 | 2010-05-05 | 西安建筑科技大学 | 一种铁氧体独石结构材料复式预烧低温烧结的方法 |
| CN104668565A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-06-03 | 东莞劲胜精密组件股份有限公司 | 粉末注射成型喂料制备方法及粉末注射成型生产方法 |
| CN112330085A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-02-05 | 上海微亿智造科技有限公司 | Mim金属注射成型烧结产品质量控制方法及*** |
| WO2022131180A1 (ja) * | 2020-12-14 | 2022-06-23 | 日本ペイントホールディングス株式会社 | 塗料性状の予測方法、補正配合組成の予測方法、塗料性状の予測システム、補正配合補正の予測システム、及び塗料の製造方法 |
| CN114201905A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-03-18 | 苏州美昱高分子材料有限公司 | 一种改性粒子的生产方法和装置 |
| WO2023111301A1 (en) * | 2021-12-17 | 2023-06-22 | Basf Se | Fragrance recipe/composition from target temporal odour profiles |
| CN115132302A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-09-30 | 苏州美昱高分子材料有限公司 | 一种pvc改性聚合物的研发配方验证方法及*** |
| CN116239112A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-06-09 | 江苏浦士达环保科技股份有限公司 | 一种活性炭碳粉的制备方法 |
| CN116177544A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-05-30 | 江苏浦士达环保科技股份有限公司 | 一种活性炭的生产方法 |
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