双层无避让式剪叉结构立体车库

    公开(公告)号:CN109235955A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201811037151.9

    申请日:2018-09-06

    CPC classification number: E04H6/02 E04H6/06

    Abstract: 本发明提供了一种双层无避让式剪叉结构立体车库,能够实现在下车位车辆不移动的情况下,按需求随时举起或放下上车位的车辆。一种双层无避让式剪叉结构立体车库,包括旋转运动机构、升降与支撑机构和行走运动机构,升降与支撑机构的顶部设有旋转运动机构,旋转运动机构上设有载车装置,行走运动机构位于升降与支撑机构下部且能够沿轨道运动。升降与支撑机构包括上支撑架、下支撑架、升降杆I、升降杆II和滚轮,升降杆I和升降杆II之间通过销轴呈交叉状设置,升降杆I的上部与上支撑架铰接,升降杆I的底部设有与下支撑架配合的滚轮,升降杆II的上部设有与上支撑架配合的滚轮,升降杆II的底部与下支撑架铰接,液压缸活塞杆通过轴与升降杆I上部连接。

    一种道路激光点云中路面病害自动提取方法

    公开(公告)号:CN108665466A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810489795.5

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明公开了一种道路激光点云中路面病害自动提取方法,首先根据原始道路点云数据选取包含路面病害信息的种子点;利用环形邻域约束的反距离权重插值获得完整的包含路面病害信息的所有种子点;利用直方图统计对种子点去噪,再栅格化计算坡度并进行顾及病害特征约束的中值滤波,消除椒盐噪声;然后线性归一化生成路面病害特征图像,利用移动窗口法对图像二值化;再进行病害邻域分布特征的形态学去噪;最后对路面病害聚类生长,生成可编辑的路面病害矢量要素成果,完成对路面病害的自动化提取。本发明采用了激光点云和图像处理相结合的方法,开创了运用激光点云完整地提取路面病害的新方法,为道路养护管理提供了可靠的数据支撑。

    一种在柔性基底上制造薄膜体声波谐振器的方法

    公开(公告)号:CN106788318A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611029211.3

    申请日:2016-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种在柔性基底上制造薄膜体声波谐振器的方法,包括以下步骤:选用硅衬底,在硅衬底上依次涂覆水溶性高分子聚合物膜层和聚酰亚胺膜层;在聚酰亚胺膜层上方制造薄膜体声波谐振器;在薄膜体声波谐振器上电极顶端面制作金属柱;在薄膜体声波谐振器上电极顶端面涂覆聚甲基丙烯酸甲酯膜层;在硅衬底上涂覆所使用柔性基底的胶剂并固化;将已经制作完成的整个结构置于水中,使聚酰亚胺膜层与硅衬底分离;使用腐蚀液去除金属柱;将上述结构置于丙酮溶液中,溶解聚甲基丙烯酸甲酯膜层,形成空气隙;去除薄膜体声波谐振器下方的聚酰亚胺膜层。利用本发明所述的方法在柔性基底上制造薄膜体声波谐振器能够提升器件谐振性能,保证器件加工质量。

    压电薄膜谐振器、其制作方法及进行凝血时间检测的方法

    公开(公告)号:CN106788317A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611026774.7

    申请日:2016-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种用于凝血检测的压电薄膜谐振器,包括压电膜层及环形凹槽。本发明还公开了一种用于凝血检测的压电薄膜谐振器的制作方法,包括在环形凹槽的内表面涂覆具有亲水性的聚合物材料;对环形凹槽的内表面进行氧等离子处理或紫外光照射;将压电薄膜谐振器置于碳酸钠溶液中,然后在溶液中加入氯化钙溶液;将压电薄膜谐振器烘烤至干燥。本发明还公开了一种利用压电薄膜谐振器进行凝血时间检测的方法,包括在环形凹槽中央滴入血液样品与凝血测试试剂的混合液体;测量压电薄膜谐振器谐振频率;根据记录的稳定后的谐振频率计算谐振频率对时间变化的二阶导数,取二阶导数的最大值作为凝血时间。利用该压电薄膜谐振器进行凝血检测适于家庭使用。

    一种用于刮板机机尾自动张紧与自锁的液压控制系统及其应用

    公开(公告)号:CN105947551A

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201610379028.X

    申请日:2016-05-31

    CPC classification number: B65G23/44

    Abstract: 本发明涉及一种用于刮板机机尾自动张紧与自锁的液压控制系统及其应用,包括动力油管依次连接的第一过滤器、第一液压泵、第一单向阀、第二过滤器、第一减压阀、第二单向阀、第一电磁换向阀、同步阀、双向液压锁和张紧油缸;第二过滤器与第一减压阀之间通过一分支油路依次连接第二减压阀、第三单向阀、第二电磁换向阀和液压抱闸盘。本发明液压控制系统同时具有张紧回路和液压抱闸锁紧回路两条控制回路,通过该液压控制系统可以实现刮板机机尾刮板链的张力自动调节及对刮板链张力调节完成后的自动锁紧。且额外增加了手动换向回路,以备系统出现故障时使用,紧急情况下实现手动松盘,解决了紧急情况下的松闸问题,提高了系统的安全性。

    用于刮板机机尾自动张紧的液压抱闸锁死系统及其应用

    公开(公告)号:CN105858087A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610379867.1

    申请日:2016-05-31

    CPC classification number: B65G23/44

    Abstract: 本发明涉及一种用于刮板机机尾自动张紧的液压抱闸锁死系统及其应用,包括一个以上的液压抱闸单元,所述液压抱闸单元包括支撑体、液压制动盘、连接板及两个制动夹,在支撑体的两侧设置所述的液压制动盘,液压制动盘与连接板的外侧面固定连接,连接板的内侧面与制动夹的一端铰接,两个制动夹相互交叉并通过轴连接。通过力矩放大机构,实现提供的初始力的成倍放大,最终获得更大的夹紧力,以此提高液压抱闸系统的牢固性和安全性。本发明为刮板机链条张力调节系统的自动锁紧提供了一种新的方法,该液压抱闸锁死系统结构设计合理,安装使用方便,自动化程度高,安全性好,为刮板机机尾的自动锁紧和安全运行提供了技术保障。

    一种高浓度非牛顿膏体动态屈服应力测量装置

    公开(公告)号:CN104034631B

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201410292985.X

    申请日:2014-06-27

    Abstract: 本发明提供一种动态屈服应力测量装置,主要由底座、侧柱、横梁、测量圆柱筒、漏斗和屈服应力测量显示设备组成。其中,屈服应力测量显示设备安装在横梁上,其主要包括控制部件、液晶显示屏、键盘、行走机构、超声波测量模块。超声波测量模块实现对超声波往返时间的测量,控制模块根据时间计算出测量距离并实现对物料塌落度、未变形高度进行计算,并最终计算得到屈服应力,进而在液晶显示屏上显示。

    一种邻乙氧基苯甲脒盐酸盐的新合成方法

    公开(公告)号:CN103086920A

    公开(公告)日:2013-05-08

    申请号:CN201110355036.8

    申请日:2011-11-04

    Abstract: 本发明提供了一种邻乙氧基苯甲脒盐酸盐的新合成方法,属于医药中间体合成领域。步骤是:A.以邻羟基苯甲腈为原料,与乙基化试剂在含缚酸剂的丙酮中回流反应得邻乙氧基苯甲腈,产率92-97%;B.将邻乙氧基苯甲腈与盐酸羟胺在乙醇中回流得邻乙氧基苄胺肟,除去乙醇后加入盐酸,以铁粉或锌粉常温下搅拌进行加氢反应,制得邻乙氧基苯甲脒,产率85-90%。与已有的合成方法相比,本发明的方法工艺简便,原料廉价易得,生产设备及环境条件要求不高,且产量高,非常适合工业化生产。

    以胡椒环为原料的β-四氢咔啉化合物的新合成方法

    公开(公告)号:CN102952132A

    公开(公告)日:2013-03-06

    申请号:CN201210398815.0

    申请日:2012-10-19

    Abstract: 本发明是一种新的合成β-四氢咔啉化合物的新方法,属于医药中间体合成领域。本发明的核心是一种利用胡椒环为起始原料,经两步串联反应制备的甲酰化反应制备β-四氢咔啉化合物的新方法,其中第一步反应制备含有胡椒醛和胡椒环的混合物,将此混合物简单处理后不分离直接与D-色氨酸甲酯或其盐进行第二步P-S反应串联制备β-四氢咔啉化合物。与之前的合成方法相比,本合成方法是一个串联反应,不仅避免了易制毒化学品——胡椒醛的购买及储存步骤,而且中间不需要复杂的提纯步骤,减低了成本,节约开支,生产设备及环境条件要求不高,且产量高,适合工业化生产。

    一种基于数据驱动的动力电池健康状态预测方法及设备

    公开(公告)号:CN115343621A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210892542.9

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的动力电池健康状态预测方法及设备,属于电动汽车动力电池技术领域,用于解决难以对现有的电动汽车电池的健康状态进行准确的预测,不利于电动汽车的安全运行以及对电池退化规律预测的技术问题。方法包括:采集电动汽车历史时间周期内的电池性能数据,并对电池性能数据进行数据预处理,得到电池运行数据;根据电池运行数据,确定历史健康状态值以及融合健康特征;根据融合健康特征以及历史健康状态值,训练LSTM神经网络模型,得到健康状态评估模型;根据融合健康特征,对预搭建的Prophet模型进行迭代优化计算,得到融合健康特征预测模型;根据融合健康特征预测模型以及健康状态评估模型,得到未来健康状态预测结果。

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