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一種Al2O3-SiC泡沫陶瓷及其制備方法。其技術方案是：將60——85wt％的α-Al2O3、5——15wt％的碳源和10——30wt％的單質硅混合，制得混合料。將100份質量的所述混合料、0.5——2份質量的木質素磺酸銨和0.1——0.6份質量的聚羧酸鹽混合，再與20——30份或30——40份質量的水一起攪拌，制得漿體Ⅰ或漿體Ⅱ。將聚氨酯海綿浸入到漿體Ⅰ中，浸漬后擠壓或甩漿，干燥，得到預處理的泡沫陶瓷坯體；再用漿體Ⅱ進行噴涂，干燥，得到泡沫陶瓷坯體。將所述泡沫陶瓷坯體置入高溫爐內，于埋炭氣氛下，依次以1.5——2.5℃/min、0.5——1℃/min和2.5——3.5℃/min的速率升溫至1300——1500℃，保溫2.5——3.5h，即得Al2O3-SiC泡沫陶瓷。本發明制備的制品強度高、抗氧化性能好和抗熱震性能優良。 （注：本項目發布于2015年）

LT 灰中主要含有鐵氧化物（磁鐵礦與赤鐵礦）和硅酸鹽（鐵橄欖石和鈣鐵輝石、透輝石），它們物性差異較大，比磁化率在不同量級，利用其物性差異通過強磁場將鐵氧化物和硅酸鹽等雜質分離，實現氧化鐵的富集與提取。提取后的氧化物再經過低溫改性，即可制備α-Fe 2 O 3 產品。

產品詳細介紹迷你型氧氣傳感器O2S-XX-T3   一、產品簡介： 氧氣傳感器采用兩個氧化鋯盤，在其中間是一個密封空間。其中一個盤起的功能是可逆氧氣泵，依次充滿樣品氣和抽空此小空間。另一個盤用于測量氧分壓差比率，得到相對應的傳感電壓。氧化鋯盤作為氧氣泵運行時，需要的700 °C 的溫度由加熱元件產生。氧氣泵使小空間范圍內達到額定的最小和最大壓力所花的時間和環境中氧分壓值具有對應關系。   二、產品特性： 1)       非消耗性的氧化鋯傳感元件 2)       氧壓范圍 2 mbar...3 bar 3)       高穩定性和精度，可測量0…100% 氧 4)       對于其他氣體無交叉干擾 5)       無需溫度穩定 6)       內置加熱元件 7)       加熱器電壓： 4.35 ±0.1 VDC (1.85 A) 8)       允許氣體溫度： -100...250 °C ；   三、產品參數 特性 最小 典型 最大 單位 氧壓范圍 2   3000 mbar 精度      5 操作溫度（O2S-T3）   700（4.00V）   °C 操作溫度（O2S-FR-T3）   700（4.35V）     響應時間(10-90%，O2S-T3)      15 S 響應時間(10-90%，O2S-FR-T3)     4 預熱時間(s)      100 預熱時間（從準備開始s）      20   四、典型應用： 排放控制 - 柴油機/鍋爐/加熱系統；生物能源/生物氣；醫療；空氣質量監控MOT 車檢排放測試設備；堆制肥料；農業；水果或氧氣敏感型食物運輸；OBOGS(機上氧氣發生器)； OBIGGS(機上惰性氣體發生器)；儀器儀表生產商    

混凝土砂漿3D打印機是將混凝土砂漿或其它增材，通過噴嘴擠出，逐層打印生成3D實體。本打印機適用于大型結構設計的微觀化評價、快速建房、多維度建筑等。公司研發的3D打印機集機械、自動化、信息化為一體，結合科研高校的實際應用，可對材料科學的研究提供多種方案的設計。

由于航空發動機和燃氣輪機葉片型面是空間異型曲面，因而其設計、制造及維修都面臨巨大挑戰。為了在設計加工層面提高葉片加工質量，同時在修復層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測量研究至關重要。 本項目面向葉片制造研發了一套基于四軸運動平臺與線激光掃描相結合的葉片型面檢測裝置，并開發了集運動控制、數據采集與處理、精度評估等多功能于一體的軟件系統，可實現多類型葉片的二維截面高精度測量與三維型面自動化高效重構,有效克服因葉片復雜結構特征帶來的掃描數據密度差異性大、重疊區不足等因素對重構精度的影響。本項目面向葉片3D打印修復，研發了一套高效高精度的葉片檢測方法與集成系統，可實現批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動化測量、數據重構和葉片配準，為葉片修復工藝流程中的3D打印和后續機加工等工藝環節提供關鍵的數字化測量、加工工藝數據，有效提升修復精度與效率，并降低成本。 本項目的開發成果可應用于航空發動機、燃氣輪機等葉片制造、修復全生命周期的測評、重構、反求等場景，市場規模大。 圖 面向葉片3D打印修復的檢測方法與集成系統硬件平臺

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

研發階段/n內容簡介：用人工神經網絡將生產過程的數據所隱含的目標函數關系降維映射到二維平面上，自動生成目標函數的等值曲線，由此可展現出操作空間的面貌和特征，直接識別出最優操作點或最優操作區域，實現生產過程的操作優化，達到降低原料消耗和能量消耗、提高生產率和產品質量、把對環境污染降到最小的目的。技術指標：1、人工神經網絡降維優化技術通過降維，在映射平面上能全景式的展現出多維空間的面貌和特征，可以根據優化目標選擇最優操作區域，最大限度的挖掘生產過程或裝備的潛力；2、當最優操作點或區域不在現有數據集合區域

分析說明國內外相關技術的狀況和項目背景，項目基于什么，做了什么，形成了什么技術或產品，  主要創新點或優勢（少寫理論，多介紹成果，精煉易懂，300 字以內）。 高鐵組基礎設施中螺栓結構處處可見，大量螺栓松弛檢測和擰緊工作依靠人工操作，不僅費事費   力且易漏檢漏測，為了降低勞動強度、提高工作效率和準確度，需設計一種專用雙臂機器人替代作業 者進行螺栓校驗和緊固工作。項目包括柔順軌跡規劃控制、協同緊固操作控制及環境和對象特征提取 等諸多研究難點。 項目基于該需求已經在軌跡規劃控制方面做了大量研究，其中建立了關節剛度模型，并提出了考   慮運動和動力約束下的軌跡優化方法，基于該方法能夠對機器人實現快速、平穩、準確的軌跡運動控制， 從而達到提高操作效率和操作精度的目的。

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