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公开(公告)号：CN119574360A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411776343.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种手指耐磨的测试装置及方法，该测试装置包括刮擦组件、对应刮擦组件设置的置样板、用于固定置样板的夹具以及卡纸板，刮擦组件包括轴杆、砝码及磨头，磨头包括呈三棱形柱的头部和连接部，连接部的外表面设置有螺纹，头部呈正三棱形柱，头部另外两个侧面之间的夹角a的角度为90°，头部上不与连接部连接的两个侧面之间的连接处做倒角处理，以在该连接处形成辅助平面，以进一步的增加磨头与样品的接触面积，以便样品表面更好的均匀受力。应用该装置通过包含取样、固定；设置参数；试验；样品出现露底，相应试验结束；记录相关信息等步骤的方法便可实现通过刚露出内胆时的圈数来判断浸胶手套手指的耐磨性能的效果。
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公开(公告)号：CN112941689B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010827637.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 上海赛立特安全用品有限公司
Abstract: 本发明涉及一种复合纱线及其加工设备，复合纱线包括芯丝，平行地外覆于芯丝外周表面的第一复丝，分布于第一复丝表面及内部的水溶性粘合剂，平行外覆于水性粘合剂层外周表面的第二复丝，包覆于第二复丝的外侧的单包覆或双包覆结构；加工设备包括机架和并列设置于机架上的多组加工装置；每组加工装置分别包括设置于机架的第一引导复合机构、设置于第一引导复合机构输出端的浸渍机构、设置于机架中部的烘干冷却机构、设置于烘干冷却机构输出端的第二引导复合机构以及设置于第二引导复合机构输出端的包覆机构。实现了复合纱线的芯丝上料和第一复丝上料、第一次平行外覆、浸渍、烘干冷却、第二复丝上料、第二次平行外覆以及外包覆，得到复合纱线。
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公开(公告)号：CN112941690A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010827636.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 上海赛立特安全用品股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种耐切割复合纱线、纱线加工方法及防护用品，该复合纱线包括金属单丝，位于复合纱的芯部；无机纤维复丝，平行外覆于金属单丝外周表面；水性粘合剂，分布于无机纤维复丝表面及内部；高强低伸有机复丝，平行外覆于水性粘合剂层外周表面；单包覆结构层或双包覆结构层，包覆于高强低伸有机复丝外侧；复合纱线的加工方法包括无机纤维复丝外覆金属单丝、浸渍处理、烘干及冷却、高强低伸有机复丝外覆复合单丝及单包覆或双包覆等工序，该复合纱主要用于防切割类手套、护袖、围脖、服装或鞋等，本发明方法加工的复合纱的耐切割性能优异，且解决了常规防切割复合纱易刺痒感及芯丝易外露，弯折产生尖角或折痕，易划伤皮肤等问题。
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公开(公告)号：CN112941689A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010827637.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 上海赛立特安全用品股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种复合纱线及其加工设备，复合纱线包括芯丝，平行地外覆于芯丝外周表面的第一复丝，分布于第一复丝表面及内部的水溶性粘合剂，平行外覆于水性粘合剂层外周表面的第二复丝，包覆于第二复丝的外侧的单包覆或双包覆结构；加工设备包括机架和并列设置于机架上的多组加工装置；每组加工装置分别包括设置于机架的第一引导复合机构、设置于第一引导复合机构输出端的浸渍机构、设置于机架中部的烘干冷却机构、设置于烘干冷却机构输出端的第二引导复合机构以及设置于第二引导复合机构输出端的包覆机构。实现了复合纱线的芯丝上料和第一复丝上料、第一次平行外覆、浸渍、烘干冷却、第二复丝上料、第二次平行外覆以及外包覆，得到复合纱线。
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公开(公告)号：CN110954431A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911420036.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司
IPC: G01N3/56
Abstract: 本发明公开了一种防护手套手指接触面耐磨性能测试方法及装置，在该方法中对待测样品进行预调湿处理，将待测样的左手和/或右手上取手指测试样及掌心测试样，在左手和/或右手的手套的掌心部位均裁取第一掌心测试样和第二掌心测试样，第一掌心测试样为按照李莎茹曲线进行耐磨测试的圆形测试样，耐磨测试结果计为c，将左手和/或右手上裁取的手指测试样及第二掌心测试样进行平磨试验，手指测试样的平磨次数计为a，第二掌心测试样的平磨次数即为b，防护手套手指接触面的耐磨测试结果表征为a*c/b，并据此进行耐磨评级，本发明还提供了该测试方法的测试装置，本发明测试方法及装置能够对防护手套手指进行耐磨性测试，其测试结果更具有意义和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110954431B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911420036.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司
IPC: G01N3/56
Abstract: 本发明公开了一种防护手套手指接触面耐磨性能测试方法及装置，在该方法中对待测样品进行预调湿处理，将待测样的左手和/或右手上取手指测试样及掌心测试样，在左手和/或右手的手套的掌心部位均裁取第一掌心测试样和第二掌心测试样，第一掌心测试样为按照李莎茹曲线进行耐磨测试的圆形测试样，耐磨测试结果计为c，将左手和/或右手上裁取的手指测试样及第二掌心测试样进行平磨试验，手指测试样的平磨次数计为a，第二掌心测试样的平磨次数即为b，防护手套手指接触面的耐磨测试结果表征为a*c/b，并据此进行耐磨评级，本发明还提供了该测试方法的测试装置，本发明测试方法及装置能够对防护手套手指进行耐磨性测试，其测试结果更具有意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN112941690B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010827636.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 上海赛立特安全用品有限公司
Abstract: 本发明涉及一种耐切割复合纱线、纱线加工方法及防护用品，该复合纱线包括金属单丝，位于复合纱的芯部；无机纤维复丝，平行外覆于金属单丝外周表面；水性粘合剂，分布于无机纤维复丝表面及内部；高强低伸有机复丝，平行外覆于水性粘合剂层外周表面；单包覆结构层或双包覆结构层，包覆于高强低伸有机复丝外侧；复合纱线的加工方法包括无机纤维复丝外覆金属单丝、浸渍处理、烘干及冷却、高强低伸有机复丝外覆复合单丝及单包覆或双包覆等工序，该复合纱主要用于防切割类手套、护袖、围脖、服装或鞋等，本发明方法加工的复合纱的耐切割性能优异，且解决了常规防切割复合纱易刺痒感及芯丝易外露，弯折产生尖角或折痕，易划伤皮肤等问题。
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公开(公告)号：CN114705620A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210380920.5
申请日：2022-04-12
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司 , 上海赛立特安全用品有限公司
IPC: G01N19/04
Abstract: 本发明公开一种评价手套热粘合型防撞击块粘结牢度的测试方法，利用机洗、烘干过程中的温度、水，以及翻滚、碰撞、摩擦等外力，共同作用于测试样品，并通过弯曲变形，观察样品上防撞击块、PVC标等部件与织物表面的热粘合处是否出现剥离、剥落现象，对出现的的剥离、剥落情况进行测量，以此评价其粘合牢度，能更好地、更准确地评价撞击块部件与手套手背部织物表面的热粘合效果。
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公开(公告)号：CN221477766U
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202322872665.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 赛立特(南通)安全用品有限公司
Abstract: 本实用新型公开一种手套非捆扎热封包装设备，其包括机架、悬吊于机架上部用于释放卷绕的热缩膜的送膜组件及沿着热缩膜的前进方向依次固定于机架中部的用于将折叠的手套运送至热缩膜内的上料组件、用于切断热缩膜并给热缩膜封口的切膜组件、用于转运热封完成的手套的传送带组件，传送带组件的一侧固定有将待切热缩膜拉拽至待切位置的拉膜组件，机架的下部固定有用于将切剩的膜收卷的收膜组件，上料组件的外侧固定有用于将折叠的手套运送至上料组件的转盘组件，机架上还固定有控制柜组件。本实用新型提供的手套非捆扎热封包装设备，无需捆扎，将折叠好的手套放入压手套机构即可包装，节省捆扎、转运工序。
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公开(公告)号：CN116644780A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310213323.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于SSA‑BiLSTM的压电作动器模型辨识方法，属于压电作动器辨识技术领域。解决了辨识压电作动器模型难度大和精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：1)通过仿真实验，获得样本数据；2)数据预处理并构建数据集，并将其分为训练集和测试集；3)得到SSA‑BiLSTM模型用于实时估计。本发明的有益效果为：使用的SSA‑BiLSTM长短期记忆神经网络能够通过SSA算法对BiLSTM神经网络的超参数进行寻优，在满足预测模型评价标准的基础上确定BiLSTM神经网络的最优参数，最终得到SSA‑BiLSTM模型用于实时估计。
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