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一种由带肋的波形钢板作拼缝拼接的叠合板
本实用新型公开一种由带肋的波形钢板作拼缝拼接的叠合板,包括预制板(1)、现浇层(2)、波形钢板(3)、竖向锚固筋(8)、横向锚固筋(9)、肋板(10),所述的预制板(1)有两块,设置在叠合板的最下面,中间留有拼缝,波形钢板(3)设置在拼缝处,连接两块预制板(1),现浇层(2)整浇在预制板(1)和波形钢板(3)的上面,竖向锚固筋(8)预留在预制板(1)的上表面,横向锚固筋(9)预留在两块预制板(1)的拼缝处的一侧,伸出的横向锚固筋(9)焊接在肋板(10)的一侧,肋板(10)焊接在底板(6)的上面以及两
安徽建筑大学 2021-01-12
一种装配式建筑承重柱
本实用新型涉及一种装配式建筑承重柱,包括中心柱、直角柱、连接片、橡胶垫和螺柱,四个直角柱固定在中心柱的外侧;连接片将相邻两个直角柱固定在一起,防止相邻两个直角柱之间产生相对移动,提高了连接强度;相邻两个直角柱之间均插入设置有一个橡胶垫,起到了隔离的作用;本实用新型采用装配式结构,实现了可拆卸式设计,实现了循环利用和节省环保;且拆装步骤简单,提高了施工效率;加工及运输方便,降低了建筑成本;较好的满足了模块化建房对承重柱的要求。
青岛农业大学 2021-04-13
一种装配式建筑减震装置
本实用新型涉及一种装配式建筑减震装置,包括支撑块、支撑柱、第一减震器、滑块、移动块和第二减震器;本实用新型能将横向冲击力转变为竖向冲击力,并通过减震器进行较好的抵消,从而弥补了现有技术中无法较好地抵御横向冲击力的缺陷,完善了减震效果,无需另行安排加固措施,减少了人力、物力和财力的投入,降低了工程造价,并加快了施工进度,适合大面积推广。
青岛农业大学 2021-04-13
一种装配式混凝土叠合柱
本实用新型公开了一种装配式混凝土叠合柱,其特征在于,包括由纵筋和箍筋围合的柱式钢筋网笼,所述钢筋网笼通过四周预制混凝土层形成预制叠合柱单元,所述预制叠合柱单元中心为上下贯通的空腔,所述空腔用于填充现浇混凝土,其中,所述预制叠合柱单元的一端纵筋伸出预制混凝土层形成出筋;另一端预设有与出筋配合连接的钢筋套筒。本实用新型将叠合柱分为预制部分和现浇部分,预制部分在工厂预制,形成中心带贯通空腔的预制叠合柱,现浇部分从叠合柱空腔内由上而下浇捣,两根柱子上下贯通,整体连接在一起。本实用新型叠合柱,节点连接安全、可
安徽建筑大学 2021-01-12
装配式混凝土3D打印桥
混凝土3D打印是一种将水泥基复合材料逐层堆叠的新型增材制造技术,因其无模化、自动化、快速化和灵活化的建造优势在建筑、桥梁、基础设施等领域迅速兴起,并表现出巨大发展潜力.3D打印是无模快速建造过程,可以在没有模板支撑的前提下,自由灵活的快速建造异型混凝土结构和建筑。 3D打印赵州桥建成于河北工业大学北辰校区熙湖东侧河道上,桥长28.10米,单拱跨度18.04米,桥宽4.20米。 3D打印赵州桥参照市政桥梁相关设计规范进行设计,为单跨双腹拱结构,结构主拱设计为无铰拱,腹拱为三绞拱,拱上建筑与主拱进行结构刚度分离,优化设计结果。结构安全性系数采用1.1,设计荷载为人群荷载4.2kPa,永久作用有:自重、徐变、装配式构件残余收缩、基础水平和竖向变位等,设计考虑的可变作用有风力、流水压力、温度力,设计过程同时考虑的偶然作用有地震力;承载能力按照承载能力极限状态进行检算,裂缝及变形按照正常使用极限状态进行检算,检算过程各项荷载以《公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵设计规范》为框架,同时根据3D打印实际情况适当调整荷载分项系数、组合系数等计算参数以保证结构安全性质。桥梁设计过程采用桥博与MIDAS CIVIL,检算过程采用MIDAS CIVIL,有限元缝隙通过板梁单元进行结构设计,采用实体单元进行连接位置等的细部优化。设计同样进行了施工阶段计算和吊装过程动态计算,为保证施工工程安全和吊装后构件的可靠性,施工阶段对结构裂缝要求提升至0.2 mm。经检算各施工阶段和成桥后各阶段钢筋拉压应力及混凝土压应力满足要求,结构变形及裂缝满足要求。   新材料: 3D打印大尺寸结构构件对水泥基胶凝材料的早强快凝等具有更为严格的要求,同时需要早期水化放热低以及后期的低收缩。为了解决此技术难题,3D打印赵州桥项目精选白色高贝利特硫铝酸盐水泥、石英砂、石英粉以及玄武岩纤维等,通过不断优化材料的配合比,制备而成特种水泥基 3D打印复合材料。该材料,3 天单轴抗压强度 48~52 MPa,3 天水化放热 220J/g,92 天收缩值 4‱。特别地,该材料绝大比例的原材料为白色,很好的提升了打印结构的外观美观度。 新装备: 为了满足主拱打印的尺寸需求,研发了大型滑轨式机械臂 3D 打印机,机械臂臂展 3.3m,滑轨长度 6.0m,可一次性打印成型长度 11m 左右的结构构件,运动精度 0.1mm。材料的输送为压力泵输送,管径 30mm,长度 12m,可实现打印过程中的连续和持续供料。同时软件部分,打印过程中的路径规划设计,为本课题组自主设计的一笔成型路径规划算法,提高了打印的效率,减少了大尺寸结构打印过程中断点数量,保证了结构的连续性。新技术: 天津市地基承载力较弱,对拱桥结构的稳定性和安全性影响较大。因此,使用了内嵌式传感器系统和云平台系统,实时监测和传输拱脚的位移、预应力损失、拱顶的挠度等桥梁的健康状态。同时使用了北斗,用于监测两侧桥台的不均匀沉降等信息,建立了桥梁监测的三维可视化管理平台。
河北工业大学 2021-04-13
一种装配式隧道衬砌管片
本新技术成果提供了一种适用于城市轨道交通建设中采用盾构法修建地下区间隧道时使用的预制钢筋混凝土衬砌管片,采用榫槽式预制和拼装技术,具有施工速度快、成本低和效率高的特点。该成果获得国家发明专利授权。
西南交通大学 2016-06-27
计算机辅助装配过程管控系统
本成果提出了一种基于工作流的结构化装配工艺设计和装配过程管控技术方案,以及基于数字孪生的复杂产品装配过程同步建模与仿真技术方案,可用于航天、航空、船舶、兵器等复杂产品装配车间的电子化数据采集与管理、运行状态的同步建模和实时监控、现场需求的快速响应与处理、完整准确的产品质量数据包输出以及物料的动态跟踪管理。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 本成果针对复杂产品装配车间存在的数据全面实时采集和管理困难、生产调度困难、装配现场需求响应不及时、完整准确的产品装配数据包的输出难以实现等问题,提出了一种基于工作流的结构化装配工艺设计和装配过程管控技术方案,以及基于数字孪生的复杂产品装配过程同步建模与仿真技术方案,可用于航天、航空、船舶、兵器等复杂产品装配车间的电子化数据采集与管理、运行状态的同步建模和实时监控、现场需求的快速响应与处理、完整准确的产品质量数据包输出以及物料的动态跟踪管理。 一、主要技术优势     有效利用工作流和数字孪生技术,为复杂产品装配车间数字化和智能化管控提供新的方法,并取得良好的应用效果。 二、主要性能指标    (一)支持多种装配数据的电子化采集、管理与质量数据包生成,包括完工数据、工时数据、质量数据、物料数据、多媒体数据、实测表格数据、工艺数据等,电子化的数据采集覆盖率可达90%以上;    (二)支持装配车间运行状态多层次多维度的同步映射,包括车间布局、人员状态、环境状态、物料状态、产品工艺状态、设备状态等。根据实际应用场景,数字孪生模型覆盖率可达95%以上,虚实状态映射一致率达100%,时间延迟在3s以内。
北京理工大学 2022-08-17
回转支承装配及性能参数检测系统
成果简介随着工业测试领域对产品测试需求不断提升和明确化, 根据国内较为先进的测量方法, 构建了回转支承装配及质量检测系统, 该系统包括工作台运动控制部分和性能参数采集部分, 工作台运动控制部分实现了工作台手动控制、 自动控制程序的设计。 在回转支承装配时, 通过步进电机控制回转轴承的正转、 反转、 分度步进和停止, 工人完成回转支承滚珠和隔离块的安装, 减少工伤事故的发生;性能参数采集部分包括对回转支承性能参数的采集、 存储、 读取、 历史数据的查询等功能。成熟程度和所需
安徽工业大学 2021-04-14
基于机器视觉的路面病害检测关键技术
路面病害分为表面破损(如裂缝)、路面变形(如沉降)和结构病害(如层间脱空)三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号,对于表面破损,其输入为多功能检测车拍摄的路表图像;对于路面变形,输入为三维检测车测取的三维路面模型;对于结构病害,输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试,可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量,为路面养护工程提供数据支撑。此外,该技术在保证与人工识别结果相同的精度下,可将数据处理速度提高千倍以上。 
华东交通大学 2021-05-04
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战:急需的新材料难以快速筛选设计,而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方,拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示,130种关键材料中,有32%国内完全空白、54%虽能生产,但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给,亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发,希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式,引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中,国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研,我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求,而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此,清华智研将作为一家高新科技企业,以AI赋能研发(AIEmpoweringResearch&Development)为使命,组建国际顶尖水平团队,向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术,打造世界级的AI未来实验室(World-ClassAIFutureLab)。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台,可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心,如主动学习算法,图神经网络,卷积神经网络等,我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面:1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发,设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度,设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度,设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度,从而大大地降低研发成本与时间,为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面,从样品制备(称量固体、添加液体、超声处理.等),到合成(分配液体,控制温度,混合,测量pH值,干燥等)、表征(气相色谱,高效液相色谱,分光光度法等),通过自动化/机器人的辅助,可以有效提高可重复性,提高信噪比,加快实验速度。通过人工智能技术,将实验数据转换为可操作的智能指导,快速浏览并利用复杂的数据,提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程,希望对接 1)工程化、产品化所需的资源; 2)新能源、新材料领域合作企业。
清华大学 2022-09-23
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