一种高效吸附VOCs的氮掺杂生物炭制备方法、应用及分层枕头

    公开(公告)号:CN118047368A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410236950.8

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本发明提供了一种高效吸附VOCs的氮掺杂生物炭制备方法,包括如下步骤:将莲杆干燥至恒重,研磨过筛,得生物炭前体;将生物炭前体和磷酸铵APP混合,在N2气氛下升温至目标空气预氧化温度400~600℃;达到目标温度后,入口气体从N2切换至空气,并保温1.5~2.5h;在N2气氛下进一步热解,加热至600~800℃,保持1.5~2.5h。本发明还提供了上述氮掺杂生物炭制备方法的应用,同时对应提供了一种生物炭‑水凝胶和生物炭‑水凝胶基分层枕。将本发明氮掺杂生物炭材料封装于高分子水凝胶,并用于枕头枕芯,不仅能实现对VOCs的高效吸附,还能确保枕头的软硬度和支撑性,为使用者提供更加健康、安全的睡眠环境。

    一种兼具屏蔽与吸声功能的多孔网络复合材料的制备方法

    公开(公告)号:CN113831686A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111113678.7

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种兼具屏蔽与吸声功能的多孔网络复合材料的制备方法,包括如下步骤:(1)将预压后的块状丝瓜络或者经过酚醛树脂处理的块状丝瓜络置于管式炉中进行碳化;将无修饰或铜颗粒修饰后的块状丝瓜络炭作为后续材料;(2)将环氧树脂与三氯甲烷混合,后加入松果炭、加入钛酸钡、固化剂等,制得环氧树脂‑松果炭混合物;先在模具底层平铺一层环氧树脂‑松果炭混合物,然后将块状丝瓜络炭进行平铺,最后,再平铺一层环氧树脂‑松果炭混合物;最后,于热压机中固化。本发明的优点在于:不仅具备高电导率、优异电磁屏蔽性能和一定的吸声性能,还同时具有较好的机械性能,为生产具有电磁屏蔽性能和吸声性能的家居装饰材提供参考价值。

    一种设有竹弹片弹性体的沙发
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110584378A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201911044493.8

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种设有竹弹片弹性体的沙发,包括沙发框架,所述沙发框架上设置有多个竹弹片弹性体;所述竹弹片弹性体包括一片以上的竹弹片以及两个以上的树脂弹簧,所述树脂弹簧包括用于与一片以上的所述竹弹片连接的连接部以及可压缩变形而产生的弹力的弹簧部,两个以上的所述树脂弹簧的所述弹簧部安装在所述沙发框架上,一片以上的所述竹弹片与两个以上的所述树脂弹簧的所述连接部相连。本发明中片状的竹弹片可以提供较大的支撑面,多个树脂弹簧共同形成弹性支撑,支撑性和弹性都能够得到有效保障,几乎不会产生噪音,且竹弹片弹性体采用竹材料和弹性树脂材料制作,不会产生生锈老化,绿色环保低碳,使用寿命长。

    一种基于枕头有限元分析的无干扰自适应睡姿识别方法

    公开(公告)号:CN113688718B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202110967723.9

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明提供了一种基于枕头有限元分析的无干扰自适应睡姿识别方法,包括以下步骤:S1、通过枕具系统获取人‑枕界面的压力分布或压陷形状;S2、使用有限元分析采集的人‑枕界面压力分布或压陷形状并构建人–枕界面压力矩阵或压陷量矩阵数据;S3、通过支持向量机多分类器对人–枕界面压力或压陷量矩阵样本数据进行相应的训练,从而构建精准的识别准则;S4、通过识别准则对待预测的人体睡姿数据进行识别分类,得到分类结果。本发明在不影响真实睡眠的情况下准确识别睡姿,使用人‑枕界面压力分布或压陷形状和有限元分析以及支持向量机多分类器中的最优分类超平面分析,有效地对睡姿进行识别分类,为评价人体睡眠质量,实现枕头的智能化设计、定制化生产提供了技术支持。

    一种基于图像识别技术的无干扰睡眠动作行为的识别方法

    公开(公告)号:CN113657319A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110969526.0

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别技术的无干扰睡眠动作行为的识别方法,包括以下步骤:人体睡眠行为监测数据采集:受试者躺倒在床具上,采用红外摄像系统或红外热像仪系统采集睡眠动作行为;睡眠动作行为图像处理:在频域和空域两个范围内对红外图像或热图像进行噪声消除以及对比度增强;睡眠动作行为的识别:将混合高斯模型和帧差法相结合,利用混合高斯模型准确地建立背景模型,然后利用帧差法清晰地提取出前景轮廓,以此完成睡眠动作的精确识别。本发明在不影响受试者睡眠舒适度的前提下,通过用非接触式手段精确识别睡眠动作行为,为评价人体睡眠质量,实现床具或床垫系统的智能化设计、定制化生产提供技术支持。

    一种竹质弹簧的制备、应用及床垫

    公开(公告)号:CN113616032B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202111039861.7

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明提供了一种竹质弹簧的制备方法,包括如下步骤:获得竹丝,并按照弹性模量将竹丝每5GPa分一等级,共分六个等级;将弹性模量等级为3、4、5、6的竹丝初级原材料依次进行化学与浸渍改性:将改性处理后的竹丝进行分丝、卷簧,卷簧的同时进行初步固化处理;初步固化处理后,再进行二次固化处理,而后干燥处理;(4)抛光处理后,将同一规格的竹质弹簧按质量差异由小到大分成若干密度等级,最终获得不同规格、不同质量等级的竹质弹簧本体。本发明还提供了上述竹质弹簧的应用以及竹质弹簧床垫。本发明制备的竹质弹簧具有透气散湿、抑菌抗菌、绿色低碳环保的优势,同时,竹质弹簧床垫可满足不同体型和体重人群的定量化支撑需求。

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