一种紧凑型能量利用与消声装置系统

    公开(公告)号:CN109469538A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811316275.0

    申请日:2018-11-07

    Abstract: 本发明的目的在于提供一种紧凑型能量利用与消声装置系统,包括有机工质发电系统与节能消声系统,高效烟气换热器与消声器结合,并进行一体化设计,形成紧凑型排气换热消声器,节省机舱安装空间,而排气阻力小于排气换热器和消声器的总阻力。柴油机排气沿流动方向上先换热再消声,排气通过高效烟气换热器将热量传递给有机工质发电系统,有机工质发电系统将热能转化为电力并入船舶电力系统。本发明有效的回收船用柴油机排气余热能量,将其转化为电能,显著提高柴油机的热效率,降低船舶EEDI能耗指标,达到综合回收船舶主机余热,并解决排气消声问题,减少主机舱空间尺寸和排气阻力以及降低排气噪声的目的。

    一种消声主频可调的船用排气消声器

    公开(公告)号:CN107387200A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710770102.5

    申请日:2017-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种消声主频可调的船用排气消声器,属于船用柴油机排气噪声控制技术领域,包括膨胀腔、伸缩装置及驱动装置,驱动装置通过伸缩装置使套管转动,螺纹结构间相对转动,驱动插管实现插管进口位置的调整。低速电动机通过驱动齿轮驱动传动齿轮转动,传动齿轮通过法兰与驱动套管固结并控制其进行轴向转动,套管通过自身的内螺纹结构驱动具有外螺纹结构的插管进行轴向前进与后退。本发明通过伸缩装置调节进口插管的深入长度,从而实现了调整消声器工况的功能,能够适应更多的实际工况,提高了工作效率,节省了时间及工作成本;此外,本发明的驱动装置整体通过计算机控制,能够在适当的条件下进行工况适应,从而达到快速调节的设备需求。

    一种船舶低速柴油机余热综合回收系统

    公开(公告)号:CN103967648B

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201410216103.1

    申请日:2014-05-21

    CPC classification number: Y02T10/166

    Abstract: 本发明提供的是一种船舶低速柴油机余热综合回收系统。包括组合余热锅炉系统、动力涡轮发电系统、汽轮机发电系统、高温冷却水利用换热设备和有机工质汽轮机发电系统。本发明通过组合余热锅炉有效地回收船用低速柴油机排气余热能量;通过缸套水换热器和三段式空冷换热器有效地回收船用低速柴油机缸套冷却水和增压空气空冷换热器冷却水的余热、通过动力涡轮回收柴油机排气压能和低温工质汽轮机回收锅炉和空冷换热器的热水能量,并将其转变成电能,达到综合回收船舶主机余热,显著提高柴油机的热效率,降低船舶EEDI能耗指标。

    一种管路振动噪声抑制器结构

    公开(公告)号:CN103968184A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410216242.4

    申请日:2014-05-21

    CPC classification number: F16L55/0337 F16L55/0336 F16L55/041

    Abstract: 本发明的目的在于提供一种管路振动噪声抑制器结构,包括穿孔管、出口连接管、外壳体、充氮阀、波纹管,穿孔管的右端与出口连接管嵌合相连,外壳体的左端通过螺纹套装在穿孔管的左端,出口连接管上设置凸台,外壳体的右端套装在出口连接管上并顶在凸台上,穿孔管中部的侧壁上设置穿孔,穿孔管的左部和出口连接管的左部均设置凹槽,穿孔管的穿孔处外部设置橡胶套筒,橡胶套筒的左端和右端分别通过匝丝固定在穿孔管和出口连接管的凹槽里,外壳体的中部设置将外壳体的左端和右端相连的波纹管,外壳体、波纹管、橡胶套筒之间形成腔室,充氮阀固定在外壳上并与腔室相连通。本发明既实现了对充液管路噪声的控制,同时又实现了对管路振动的衰减。

    一种基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN119202860A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411174571.7

    申请日:2024-08-26

    Abstract: 一种基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法、系统及存储介质,本发明属于脑机接口领域,具体涉及基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法、系统及存储介质。本发明的目的是为了解决由于脑电信号信噪比低等原因导致的运动想象脑电信号分类识别准确率低的问题。过程为:获取二维原始脑电信号特征向量;对信号特征向量进行通道选择;构建EEG‑TCN‑LSTM卷积神经网络;获得训练好的EEG‑TCN‑LSTM;获取受试者待测二维脑电信号特征向量,对二维原始脑电信号特征向量进行通道选择,得到新的特征向量集合,将二维向量输入训练好的EEG‑TCN‑LSTM,训练好的EEG‑TCN‑LSTM输出每个运动想象类别的预测概率。

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