摘要
本发明公开了烧结钕铁硼氧含量的调控制备方法,涉及稀土永磁材料制备领域,包括以下步骤:在烧结过程中,基于高温耐受型传感器和旁路取样系统,实时采集烧结环境中的气氛数据信息,动态掌握烧结腔体内部动态环境变化情况;将连续采集到的气氛数据进行系统化预处理,对经过预处理的数据进行规范整理形成结构化的数据集合。本发明实现了烧结过程中气氛环境变化的高精度实时感知与智能分析,能够及时识别氧含量异常并通过激光加热精准修正,降低游离氧气浓度,抑制粉末过度氧化。相比现有技术,本发明在保障烧结稳定性的同时,提升晶粒结构完整性与磁体性能,显著提高钕铁硼磁体的成品一致性与可靠性。
技术关键词
烧结钕铁硼
烧结气氛
钕铁硼粉末
机器学习模型
动态环境变化
旁路取样
因子
修正技术
生成界面
采样点
颗粒间
速率
数据
氧化钕
激光束
稀土永磁材料
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生成系统
构建机器学习模型
中药
草药
特征提取模块
预测模型建立方法
混凝土碳化深度
VARX模型
气候
温湿度
回归技术
度量
模拟模型
机器学习模型
随机梯度下降
病毒性肺炎
机器学习模型
逻辑回归模型
模型构建方法
变量