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公开(公告)号：CN116026712A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211525987.X
申请日：2022-11-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种枕头软硬度分级定量化测试设备及测试、评价方法，包括测试平台，用于放置待测试的枕头；人体头部模型，由仿真人体头颈部生理轮廓的刚性材料构成，可调节设置在所述测试平台的上方；力学性能测试装置，可拆卸连接所述人体头部模型，包括用于在人体头部模型与待测试的枕头接触时测量枕头上的载荷‑位移数据的传感器。本发明提供了一种枕头软硬度定量化测试与评价的方法，克服了传统主观、定性评价枕头软硬度缺乏客观、定量化标准，无法精准构建人‑枕匹配关系，无法直接用于产品优化设计的局限性；克服了传统通过枕头材料性能评价来反映枕头软硬度，无法综合反映枕头材料、形状、高度以及人体头型、头重等因素的局限性。
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公开(公告)号：CN113829686B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111113485.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: B32B9/00 , B32B9/04 , B32B27/36 , B32B27/18 , B32B37/10 , B32B37/06 , C08J5/18 , C08L79/04 , C08K9/02 , C08K7/24 , C08L67/02 , C08L5/08 , H05K9/00
Abstract: 本发明提供了一种可降解聚合物基生物炭电磁屏蔽复合材料，包括上薄膜层、中间芯层和下薄膜层；其中，上薄膜层和下薄膜层为纳米生物炭‑聚吡咯复合材料薄膜层，中间芯层为生物炭‑聚丁二酸丁二醇酯‑甲壳素复合材料层。本发明还提供了一种上述电磁屏蔽复合材料的制备方法，步骤如下：松果纤维的预处理与活化，松果生物炭的制备，镀镍纳米松果生物炭制备，复合材料的制备。本发明采用生物可降解聚合物作复合材料的基体，可解决传统基体的不环保问题，同时利用松果生物炭生物炭来代替传统导电填料，可解决传统导电填料造成的材料体积大、密度高、易腐蚀问题。
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公开(公告)号：CN113616032A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111039861.7
申请日：2021-09-06
Applicant: 安徽农业大学
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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公开(公告)号：CN113616028A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111038626.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 安徽农业大学
IPC: A47C17/86 , A47C27/06 , A47C27/12 , B24B1/00 , B27J1/00 , B27K3/08 , B27K3/12 , B27K9/00 , B27M3/18
Abstract: 本发明提供了一种竹质弹簧沙发，包括底座和靠背，其特征在于，所述底座的沙发座面设有竹质弹簧支撑结构，所述支撑结构包括设置于底座框架上的弹性支撑层以及设置于所述弹性支撑层上的弹性舒适层；弹性支撑层的芯层由内胆罩以及包覆于内胆罩的多个竹质弹簧单元组成，并且，每个竹质弹簧单元均为独立袋装结构，分别包括竹质弹簧本体以及包覆竹质弹簧本体的无纺布袋；其中，竹质弹簧本体通过定量化浸渍处理改善其物理力学性能后再通过缠绕定型工艺制备而成。本发明竹质弹簧沙发具有透气散湿、抑菌抗菌、绿色低碳环保的优势，同时，可满足不同体型和体重人群的定量化支撑需求。
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公开(公告)号：CN113831686B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111113678.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 安徽农业大学
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118002103A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410168058.0
申请日：2024-02-06
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种氮掺杂改性生物炭及其制备方法和应用，氮掺杂改性生物炭的制备方法，包括以下步骤：将具有内源氮的生物质前体浸泡清洗后烘干，然后粉碎处理；将生物质粉末与氮源化合物混合均匀，然后在氮气保护下热解处理；将生物炭前体与含钠化合物和水混合，得到浸渍生物炭前体；将浸渍生物炭前体在氮气氛围下高温热解处理；将生物炭清洗后烘至绝干。本发明制得的生物炭表现出超快速吸附能力，在加入到MB溶液中后能够迅速吸附MB，能够在不同浓度和不同环境下展现多层次的吸附机制，包括单层吸附和多层吸附的共存，是一种极具潜力的材料，用于高效去除水体中的有害物质。
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公开(公告)号：CN117920144A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410264758.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: B01J20/20 , C02F1/28 , B01J20/02 , B01J20/30 , C02F101/20
Abstract: 本发明公开了一种氮掺杂改性生物炭及其制备方法与应用和污水处理装置，制备方法包括以下步骤：制生物质粉末；将生物质粉末与氮源化合物混合，加水进行水热处理；与氯化铁混合，加水进行水热处理；将生物炭前体二与含钠化合物或含钾化合物和水混合，搅拌处理，然后烘至绝干；将浸渍生物炭前体在氮气氛围下进行高温热解处理，将生物炭清洗后烘至绝干。本发明通过农林废弃物制备的生物炭对Cr(II)等多种重金属离子具有良好的吸附效果，可应用在污水处理领域，不仅能减少废弃物处理成本，还能生成有用的副产品，具有成本低廉和易于大规模应用的优点，实现了废物资源的再利用和循环经济的发展。
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公开(公告)号：CN110575023A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201911044512.7
申请日：2019-10-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种左右两分区、纵向分级的竹质弹片床垫，涉及日常生活用品技术领域，通过设置上铺垫层、弹簧芯层和下铺垫层；两个所述弹簧芯层分别设在床垫宽度方向左、右两侧；所述弹簧芯层沿床垫的长度方向间隔设置多个弹性支撑单元结构；所述弹簧芯层设置在所述上铺垫层和下铺垫层的中间。本发明通过左右分区满足不同体重和不同体型人群对床垫软硬度及支撑性能的需求，同时结合纵向分级，满足身体各部位对床垫软硬度的要求，提高床垫舒适性，具有很好的市场前景。
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公开(公告)号：CN110664161B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN201911044852.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种可调节软硬度的全竹功能床，床屏固定于床架的一端，床架与床屏的主体框架结构为竹材制成；床架从下到上依次配合安装有排骨架以及床垫；排骨架包括支撑框架以及安装于支撑框架内的若干排骨条；每个排骨条包括两层或三层竹弹片、套接在两层或三层竹弹片两端的两个金属套头以及连接在两个金属套头底部的软硬度调节装置，软硬度调节装置用于两层或三层竹弹片表面受力时的压力调节。本发明中的排骨架底座上设有金属刻度标尺，作为定量化调节排骨架软硬度的标尺，滑块越向两侧调节，刻度越大，排骨架的硬度也越大，以此可定量化地调节和控制床面各个区域的硬度，满足不同体型、体重人群各部位支撑的需求。
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公开(公告)号：CN113688720B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110969505.9
申请日：2021-08-23
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络识别的预测睡姿的方法，通过实验床具系统测量并获取人‑床界面压力分布或压陷形状；利用神经网络，通过获取的人‑床界面压力矩阵或压陷量矩阵监督识别训练，构建精准的仰卧、左侧卧、右侧卧和俯卧四种睡姿的识别准则，即建立睡姿识别的神经网络基础计算矩阵；在对睡眠姿势进行识别时，配置神经网络节点，采用Levenberg‑Marquardt算法，完成训练器配置和校准，当训练器经配置和校准后，误差处于设定范围内时，训练器更新形成预测分类器，通过预测分类器输入预测数据得到识别结果。本发明通过误差逆传播算法训练的多层网络模型结构，输入通过获取的人‑床界面压力矩阵或压陷量矩阵监督识别训练，预测睡姿的准确率高，为实现智能化的床具或床垫系统的设计提供了技术支持。
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