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一種聚丙烯改性的聚氨酯海綿及其制備方法與應(yīng)用
本發(fā)明涉及一種用于清除水面浮油的連續(xù)吸油器及一種用于上述吸油器的具有超疏水性能的聚丙 烯改性的聚氨酯海綿及其制備方法。本發(fā)明的連續(xù)吸油器包括吸油材料、真空泵、吸油管、輸油管和浮 油接收容器;其中，所采用的吸油材料為具有強疏水親油性的聚丙烯改性的聚氨酯海綿。該連續(xù)吸油器 的原理是:在負(fù)壓條件下使水面浮油透過高選擇性吸油材料后收集到接收器里，而水則不能通過吸油材 料。吸油過程中，只需通過更換浮油接收容器即可實現(xiàn)水面浮油的連續(xù)清理。該吸油器特別適用于水面 漏油事故的處理，操作簡單方便。
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種用于橋梁底面病害檢測的小型無人機裝置
本實用新型公開了一種用于橋梁底面病害檢測的小型無人機裝置，包括無人機本體，所述無人機本體包括中心板、與中心板相連的力臂、設(shè)于力臂末端的旋翼、以及控制無人機本體飛行的控制裝置和能夠給控制裝置發(fā)射控制信號的遙控器，力臂有多個且在中心板四周對稱分布，中心板上設(shè)有微距攝像頭每個力臂均上均設(shè)有緩沖裝置，緩沖裝置包括支桿、緩沖器、麥克納姆輪、以及驅(qū)動裝置，緩沖器通過支桿固定在力臂上，緩沖器包括緩沖彈簧和設(shè)于緩沖彈簧內(nèi)的限位柱，驅(qū)動裝置與緩沖彈簧的自由端固定相連，麥克納姆輪與驅(qū)動裝置的
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種利用數(shù)字化可變凹印版輥制版的方法
本發(fā)明公開了一種利用數(shù)字化可變凹印版輥制版的方法，包括以下步驟:(1)制作圓柱體滾筒;(2) 在圓柱體滾筒的表面制作曲面 PCB 板;(3)切割壓電陶瓷形成網(wǎng)點，并與 PCB 板相連;(4)金屬外層 與壓電陶瓷嵌合。本發(fā)明的方法可以根據(jù)原稿明暗層次的不同，通過計算機對印輥上每個網(wǎng)點的壓電陶 瓷進行控制，使其發(fā)生形變，從而使每個網(wǎng)穴滿足不同階調(diào)的深度要求。不同
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種基于自蔓延反應(yīng)的 3D 打印方法
本發(fā)明涉及自蔓延反應(yīng)與 3D 打印技術(shù)，具體地說是涉及一種基于自蔓延反應(yīng)的 3D 打印方法。整 個打印過程利用自蔓延化學(xué)反應(yīng)放熱，完全(或部分)不需要外熱源。打印過程中通過快速自動波燃燒 的自維持反應(yīng)得到所需成份和結(jié)構(gòu)的產(chǎn)物。打印可控性好，通過改變熱的釋放和傳輸速度來控制過程的 速度、溫度、轉(zhuǎn)化率和產(chǎn)物的成份及結(jié)構(gòu)。將自蔓延反應(yīng)與傳統(tǒng) 3D&nbs
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種吸鋁管電擊坑的修補劑及其修補方法
本發(fā)明屬于電解鋁行業(yè)，具體涉及一種修補吸鋁管電擊坑的修補劑及其修補方法。修補劑成分及質(zhì) 量百分比為:氧化鐵 40%~60%，三氧化二鉻 10%~15%，硫酸鈣 1%~5%，氟化鈣 2%~3%，鐵 8%~12%， 硅 1.0%~2%，錳 0.25%~1%，鉬 0.25%~0.5%，鈧 0.05%~0.1%，鋁粉
武漢大學(xué)
2021-04-14
考慮節(jié)點業(yè)務(wù)流量的水下聲信道網(wǎng)絡(luò)媒體接入控制方法
本發(fā)明公開了一種考慮節(jié)點業(yè)務(wù)流量的水下聲信道網(wǎng)絡(luò)媒體接入控制方法，本發(fā)明通過載波偵聽及 按時隙發(fā)送來防止數(shù)據(jù)包碰撞；在每輪數(shù)據(jù)發(fā)送過程中，通過 RTS/CTS 包的交互選出發(fā)送隊列最長的 節(jié)點；最后，發(fā)送隊列最長的發(fā)送節(jié)點獲得發(fā)送數(shù)據(jù)的機會，其所有鄰居發(fā)送節(jié)點將延遲發(fā)送數(shù)據(jù)直至 該發(fā)送節(jié)點數(shù)據(jù)發(fā)送完畢。從長期過程來看，業(yè)務(wù)流量需求更大的節(jié)點將能夠獲得更大的傳輸帶寬。因 此，本發(fā)明能實現(xiàn)更加優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)帶寬分配，從而有效提高水下網(wǎng)絡(luò)的實際吞吐量，減
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種用于射頻鎖相環(huán)的快速自動頻率校準(zhǔn)電路
本實用新型涉及一種用于射頻鎖相環(huán)的快速自動頻率校準(zhǔn)電路，能夠使采用本電路的射頻鎖相環(huán)在 較低的壓控增益條件下覆蓋較大的輸出帶寬，同時具備較快的鎖定速度。本電路采用準(zhǔn)閉環(huán)結(jié)構(gòu)，包括 一個電壓比較器、一個脈沖產(chǎn)生器和一個計數(shù)器模塊，具有結(jié)構(gòu)簡單、鎖定速度快的特點。計數(shù)器模塊 使用二分查找法和超前進位加法器進一步縮短了鎖相環(huán)頻率粗調(diào)節(jié)時間，從而加速鎖定過程。
武漢大學(xué)
2021-04-14
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面向下肢弱肌力人群的智能助行機器人
國內(nèi)外已經(jīng)涌現(xiàn)出了很多優(yōu)秀的智能助行機器人產(chǎn)品或樣機，但針對下肢功能運動障礙患者的智能助行機器人研究仍然存在一定的局限性：
（1）助行機器人對于人體運動意圖的識別研究主要依靠力傳感器，在運動意圖的定義和計算方面的差異較大；
（2）基于助行機器人步態(tài)分析方面成果有限，行走能力評估依靠傳統(tǒng)的Holden步行功能分級以及Tinetti平衡與步態(tài)量表進行評估，缺乏對步態(tài)參數(shù)的具體量化評估手段；
（3）自適應(yīng)參數(shù)導(dǎo)納控制、共享控制及交互力-位置混合控制等方法大多僅能在特定的人機協(xié)同系統(tǒng)滿足使用，故只能用于單一功能的康復(fù)訓(xùn)練，難以滿足不同行走能力用戶的多樣化康復(fù)訓(xùn)練需求。
本成果研究的面向下肢弱肌力人群的智能助行機器人，通過基于機載的力傳感器、激光傳感器、Kinect等設(shè)備，設(shè)計多模態(tài)人機交互接口，獲取人體運動數(shù)據(jù)；基于有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步態(tài)事件分類算法模型提取分析步態(tài)的時空參數(shù)，并且能夠應(yīng)用康復(fù)醫(yī)學(xué)功能評定理論進行人體行走能力的智能綜合評估，根據(jù)評估的行走能力切換對應(yīng)的機器人模式。
圖1 智能助行機器人一代
圖2 智能助行機器人二代
圖3 智能助行機器人三代
【性能指標(biāo)】
1）機器人樣機：
人體運動模式識別準(zhǔn)確率≥95%；
跟隨模式相對位置誤差≤15cm，相對角度誤差≤20°；
左腿擺動、雙支撐相左向重心轉(zhuǎn)移、右腿擺動和雙支撐相右向重心轉(zhuǎn)移四個步態(tài)相位識別準(zhǔn)確率≥95%。
2）運動狀態(tài)監(jiān)測及行走能力評估一體化平臺：
正常行走、肢體約束異常狀態(tài)及趔趄、跌倒等緊急狀態(tài)識別準(zhǔn)確率≥90%。
華中科技大學(xué)
2023-03-06
燃煤過程中砷、硒、鉛等重金屬的控制技術(shù)
本成果提出了一種燃煤過程中砷、硒、鉛等重金屬的控制技術(shù)。本成果采用了“科學(xué)問題突破—關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)—裝備開發(fā)與集成—示范工程”的技術(shù)路線，基于“形態(tài)定向轉(zhuǎn)化并固定”思想，將爐內(nèi)與尾部調(diào)控技術(shù)相結(jié)合，促進細(xì)顆粒態(tài)和氣態(tài)重金屬向粗顆粒態(tài)和易溶態(tài)轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)燃煤電廠不同濃度重金屬高效控制。
該技術(shù)與超低排放技術(shù)互補，具有模塊化、可移植性強的特點，既可單獨使用，又可以組合使用來滿足煙氣特點和排放需求。模塊化特點使其燃料、爐型、工況和成本適應(yīng)性強，不僅適應(yīng)不同煤種，還適應(yīng)生物質(zhì)、污泥、城市生活垃圾等燃料的耦合摻燒；不僅適應(yīng)煤粉爐，也適應(yīng)流化床等爐型；不僅適應(yīng)電力行業(yè)，也可拓展至非電行業(yè)。
圖1 燃煤重金屬控制總體思路
圖2 尾部煙氣重金屬強化脫除技術(shù)體系
圖3 重金屬控制技術(shù)工程應(yīng)用示范
【技術(shù)優(yōu)勢】
現(xiàn)有燃煤電廠重金屬控制多采用超低排放技術(shù)（低低溫電除塵、電袋除塵、濕式電除塵、脫硫增效、SCR催化劑等）實現(xiàn)重金屬的協(xié)同控制，但重金屬污染物含量范圍寬，形態(tài)復(fù)雜，使得超低排放技術(shù)對重金屬的捕集普適性和協(xié)同控制能力不強，適用性差。
本技術(shù)針對煤中重金屬濃度、種類差異，基于“轉(zhuǎn)化與固定”思路，將爐內(nèi)與尾部調(diào)控技術(shù)相結(jié)合，促進重金屬由細(xì)顆粒態(tài)、氣態(tài)向粗顆粒態(tài)、高毒性向低毒性轉(zhuǎn)變，技術(shù)選擇性強，針對不同重金屬特征的煙氣構(gòu)建模塊化控制策略，實現(xiàn)重金屬污染物的高效低成本控制。
華中科技大學(xué)
2023-05-04
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基于同質(zhì)塊均值核類內(nèi)協(xié)同表示的高光譜圖像分類
該成果提出了一種基于同質(zhì)塊均值核類內(nèi)協(xié)同表示分類方法。同質(zhì)塊均值核能夠有效地為目標(biāo)樣本確定其鄰域區(qū)域內(nèi)的同質(zhì)樣本，并將目標(biāo)樣本和同質(zhì)塊內(nèi)的樣本與訓(xùn)練樣本之間的相似度作為新的特征向量，在有效提高類別區(qū)分度和空間表征能力的同時，提升了特征生成的效率。其后在分類過程中，利用類內(nèi)協(xié)同表示分類中的吉洪諾夫正則項加強測試樣本和各個類別訓(xùn)練樣本之間的相關(guān)性的同時進一步提高分類效率。
主要技術(shù)指標(biāo)
不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)與在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參閱表 1。
（1）相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了約 2-4%。
（2）該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。同時有效降低了離散錯分樣本的數(shù)量，改善了過平滑的分類效果。參見表 1 與圖 1。
（3）同時該成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，參見表 2。
表 1.PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本選取與分類結(jié)果
表 2. 不同窗口大小下的特征生成時間比較
西安電子科技大學(xué)
2023-04-19