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公开(公告)号:CN110961827A
公开(公告)日:2020-04-07
申请号:CN201911256182.8
申请日:2019-12-10
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明披露一种极地冰海超低温环境用高强高韧埋弧焊丝,通过与碱性焊剂的匹配,实现在极地船舶、极地冰海海洋工程等领域用钢的焊接,适应超低温环境下的冰雪磨蚀及海水腐蚀要求。其成分重量百分比为:C 0.10%~0.15%;Si 0.60%~1.2%;Mn 0.80%~1.50%;Cr 0.50%~1.00%;Ni 0.80%~1.40%;P<0.010%;S<0.005%;Ti 0.01%~0.10%;Mo<0.60%;Cu 0.50%~1.20%;Al 0.01%~0.06%;Nb 0.003~0.06%,V 0~0.08%,其余为Fe和不可避免杂质。制备采用电炉进行冶炼,然后在1050℃进行轧制,轧制后两次退火,900℃保温30分钟,然后冷却后再550-650℃,退火时间45-65分钟。埋弧焊丝的拉拔、镀铜均为现有技术的加工方法,最终获得尺寸为Φ4.0mm的镀铜或不镀铜埋弧焊丝。
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公开(公告)号:CN110713959A
公开(公告)日:2020-01-21
申请号:CN201911190702.X
申请日:2019-11-28
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种用于重金属污染修复的微生物菌剂及其应用。微生物菌剂的原料按重量份计,包含1-2份的水生产碱菌、1-2份的枯草芽孢杆菌、90-100份的蛋白胨、15-20份的酵母膏、0.5-1份的磷酸高铁、30-40份的尿素、1000份的水、0.2-0.5份的氢氧化钠。将所述微生物菌剂的原料在37℃,120-130r/min振荡培养18小时后可获得本发明的微生物菌剂。该微生物菌剂可用于土壤或废水重金属污染的修复中,在土壤和废水中培养和繁殖大量的水生产碱菌和枯草芽孢杆菌,通过分解尿素产生大量的碳酸氢根,在其作用下土壤和废水中重金属形成碳酸盐沉积达到去除重金属的目的。
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公开(公告)号:CN108239467A
公开(公告)日:2018-07-03
申请号:CN201810015694.4
申请日:2018-01-08
Applicant: 上海海事大学
IPC: C09D163/00 , C09D5/10 , C09D7/65 , C09D7/61 , C08G73/02
Abstract: 本发明公开了一种石墨烯-聚苯胺复合重防腐涂层及其制备方法,该重防腐涂层包含:石墨烯-聚苯胺复合材料、固化的环氧树脂和锌粉;其中,所述的石墨烯-聚苯胺复合材料的质量分数为固化的环氧树脂的0.3%~0.8%。本发明的重防腐涂层的制备方法简单,易实现产业化生产,而且制备的石墨烯-聚苯胺复合重防腐涂层电化学阻抗值达到105Ω,满足了海洋中严重腐蚀环境下所需的性能指标。
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公开(公告)号:CN106085187A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610710871.1
申请日:2016-08-23
Applicant: 上海海事大学
IPC: C09D175/04 , C09D5/16 , C08G18/75 , C08G18/65 , C08G18/64 , C08G18/38 , C08F220/14 , C08F220/18 , C08F220/28 , C08F220/06 , C08F220/22 , C08G77/442
Abstract: 本发明公开了一种高附着力低表面能载银防污涂料及其制备方法,其包含:步骤1,制备有机氟改性丙烯酸树脂;步骤2,将正硅酸乙酯、无水乙醇、盐酸、去离子水混合,水解缩聚反应制备有机硅树脂;步骤3,使有机氟改性丙烯酸酯和有机硅树脂共混,脱醇反应,合成有机氟硅改性丙烯酸树脂;步骤4,使纳米银颗粒、甲醇、乙酸与含巯基和羟基的有机配体配位反应,制备含羟基的硫醇纳米银有机配位颗粒;步骤5,有机氟硅改性丙烯酸酯、含羟基的硫醇纳米银有机配位物颗粒和催化剂混合,逐滴加入异佛尔酮二异氰酸酯,交联反应,制得高附着力低表面能载银防污涂料;其具有丙烯酸和聚氨酯的高附着性能,且具有有机氟和有机硅的低表面性能,及显著防污效果。
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公开(公告)号:CN105949861A
公开(公告)日:2016-09-21
申请号:CN201610296405.3
申请日:2016-05-06
Applicant: 上海海事大学
IPC: C09D5/16 , C09D7/12 , C09D163/00
CPC classification number: C09D5/1618 , C08K3/08 , C08K3/36 , C08K5/17 , C08K9/10 , C08K9/12 , C08K2003/0806 , C08K2201/011 , C09D5/1606 , C09D7/62 , C09D7/63 , C09D163/00
Abstract: 本发明公开了一种能自修复的超疏水复合材料、其制备方法和用途,该复合材料的结构通式为:APA/M‑PD/APA@HMS,其中,APA为带有C大于等于12的长碳链的烷基伯胺,PD为聚多巴胺,HMS为中空介孔SiO2微球,APA@HMS是指HMS负载有APA,上述的M指能粘附在PD上的防污剂。本发明提供的制备方法操作简便,原料来源丰富,适合于规模化生产,制备的APA/M‑PD/APA@HMS用作涂料添加剂,能使得涂层具有超疏水性、防污性、自修复性,且具有持久性,能用于涉海材料的防护涂层。
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公开(公告)号:CN103628722A
公开(公告)日:2014-03-12
申请号:CN201310671757.9
申请日:2013-12-12
Applicant: 上海海事大学
IPC: E04H6/42
Abstract: 本发明公开了一种停车辅助装置,包含底座;设置在底座底部的若干个万向轮;以及用来驱动万向轮的伺服舵机;信号接收器,其与外部的遥控装置无线连接,用来接收遥控装置发出的信号;伸缩部件,其设置在底座的顶面;控制部件,其输入端与信号接收器输出端相连,并控制伺服舵机转动及伸缩部件的升降。伸缩部件包含:若干根主柱架,其分别设有主液压器;以及对应设置在每根主柱架上的若干根副柱架;副柱架设有副液压器。该装置结构简单、成本低廉,可以将小汽车举起并移动到紧凑停车位,实现在较小停车空间辅助停车的目的,提高了停车场利用率。
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公开(公告)号:CN102277025A
公开(公告)日:2011-12-14
申请号:CN201110205000.1
申请日:2011-07-21
Applicant: 上海海事大学
IPC: C09D5/16 , C09D7/12 , C09D133/00 , C09D157/02 , C09D193/04 , C09D127/06 , C09D127/12 , C09D161/20 , C09D175/04
Abstract: 本发明涉及一种海洋防污涂料,由成膜基料、防锈颜料、稀释剂、填料以及组合防污剂组成,其特征在于,所述组合防污剂由A、B两组分构成,A、B两组份的重量比为1∶3~1∶20;其中A组份为油溶性纳米银,B组份为有机杀藻剂;所述有机杀藻剂选自N,N-二甲基二氯苯脲、4,5-二氯代-2-正辛基-4-异噻唑啉-3-酮、N,N’-二甲基-N’-苯基-(N-氟二氯甲硫基)磺酰胺有中的一种或几种混合。该涂料不含锡或铜等对环境危害较大的有毒物质,以纳米银与易降解的有机杀藻剂为组合防污剂,防污涂料防污效果高效持久,且防污剂添加量较低,是一种环境友好型的防污涂料。其制备方法简单,成本合理。
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公开(公告)号:CN120014122A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411871185.3
申请日:2024-12-18
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T13/20 , G06T17/00 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G08G3/02 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于物理神经网络架构的水上交通事故船舶轨迹重建方法,属于船舶轨迹预测技术领域。包括构建改进的BERT‑Base‑Chinese模型,提取水上交通事故报告信息,并结合船舶运动数学模型得到数据集;构建物理神经网络模型,以Diffusion‑TS模型为基础框架进行水上交通事故船舶轨迹重建,并将其编码器部分改为双编码器交互方式,同时在损失函数引入基于船舶运动数学模型的损失和基于水上交通避碰规则的损失。本发明方法在输入信息有限的条件下,通过将领域知识嵌入神经网络,有效减少了模型对训练数据的需求,显著提升了模型在水上交通事故船舶轨迹重建中的适用范围与精度,并增强了算法可解释性。
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公开(公告)号:CN118800058A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410514359.4
申请日:2024-04-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于异质图神经网络的水上交通事故致因类型分类方法,构建异质图G;采用异质特征映射方法将其转换为同质图G′,并将两者对应的邻接矩阵取并集,以此作为最终邻接矩阵Ar,然后对其做图结构正则化处理,获得图结构正则化损失项;以多头R‑GAT计算模块对同质图G′进行处理,输入嵌入向量h0并计算得到新的嵌入向量hl+1,再依次经由全连接层和softmax函数进行处理,获得事故致因类型分类交叉熵损失项,同时将嵌入向量hl+1经由自监督强化模块处理,获得自监督节点关联分类损失项;最后构建联合损失函数,通过反向传播算法更新模型参数,直至联合损失函数收敛,实现对水上交通事故致因类型的分类。
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公开(公告)号:CN117456474A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311246876.X
申请日:2023-09-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于船舶目标识别技术领域,公开了一种无人机船舶的目标识别方法,能够应用于小型无人机等拍摄设备上,无人机依然能长时间进行识别工作,在港口识别船舶的复杂环境下,保证识别结果的实时性和准确性;首先,构建两条神经网络树状结构,将其分别作为教师网络和学生网络,其次,选用预定训练数据集,同时将所述预定训练数据集上的标注信息作为读取向量,然后,通过读取向量对教师网络进行训练,利用蒸馏法提取出训练完成后的教师网络的特征图、注意力模式、全局信息和像素,并将其作为监督向量,最后,基于读取向量和监督向量构建监督信号,并利用监督信号、蒸馏法和预定训练数据集训练学生网络,将待检测图片输入学生网络即可识别船舶。
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