원래 이름 기록: 江苏永昊高强度螺栓有限公司

本发明公开了一种螺栓的电镀锌方法，是将经脱脂、除锈和酸蚀活化后的螺栓置于镀液中进行电镀锌，然后再经后处理即可；其中，镀液包括如下浓度的组分：氧化锌，氢氧化钠，肌醇六磷酸脂，稀土镧‑壳聚糖络合物，聚多巴胺纳米微球，以及改性脂肪醇聚氧乙烯醚磷酸酯。该方法能够提高螺栓的耐候性，且能够显著降低氢脆风险，有效提高安全性和使用寿命。

本发明公开了一种基于机器视觉的高强度螺栓状态检测方法。该方法通过自适应模板快速定位螺栓的感兴趣区域，采用集成了注意力机制的特征金字塔网络从复杂背景中精确分割出由拧紧力造成的微弱刻痕。通过提取刻痕的拓扑骨架并构建一个融合了几何、拓扑、分布均匀性及形态深度等信息的多维度特征向量，对刻痕状态进行全面量化，并支持向量机分类器对该特征向量进行分析，实现对螺栓“扭矩不足”、“合格”或“过拧”等状态的精准、自动化判定。本发明提高了检测的准确性、效率和客观性。

本发明涉及紧固螺栓生产技术领域，具体为一种耐高温紧固螺栓的生产工艺，包括如下步骤：S1.先进行材料准备与选择，对材料进行化学成分分析和性能测试，S2.随后进行材料制备，进行真空感应熔炼，采用镍基高温合金材料，其成分包含：Ni：30%‑35%，Cr：19%‑23%，Al：0.15%‑0.60%，Ti0：15%‑0.60%。本发明通过采用该生产工艺，在使用的过程中高温强度提升：800℃下抗拉强度≥650MPa，热循环次数提升至1000次以上，从而使其使用寿命延长，增加了防咬合性能，防咬合性能，使其摩擦系数降至0.05‑0.1，同时也提高了该工艺生产出来的螺栓晶粒细化，其晶粒度达到4‑5级，提高了该工艺生产出来螺栓的使用寿命和螺栓质量，方便后续的使用，同时也提高了该工艺的使用普及性，便于后续螺栓的批量生产。

本发明公开了一种基于机器学习的螺栓应力实时监测与预测系统及方法，包括：传感器模块，所述传感器模块包括MEMS应变传感器和温度传感器，且MEMS应变传感器和温度传感器集成于封装盒内；数据处理单元，所述预处理包括滤波、放大和模数转换；所述数据处理单元采用低功耗微控制器；无线传输模块，用于处理后的应力数据和温度数据无线传输到云端或本地服务器；所述无线传输模块采用低功耗蓝牙或LoRa技术；预测模块；电源管理模块，用于为各个模块进行供电和电力调配；相比现有技术，本发明通过基于LSTM的时间序列预测模型，利用历史数据自适应学习应力变化规律，提高了预测准确性，实现了早期故障预警，增强了系统安全性。