|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
吸声系数测量系统
准确把握吸声材料的吸声特性是演艺厅堂声学设计的基础，同时各个单元吸声材料 与厅堂的建筑结构共同决定演艺厅堂的声学属性。因此准确把握吸声材料的声学属性对 于演艺厅堂的设计及建设都显得尤为重要。 传统吸声系数测量通常分为三个过程：首先通过实验测量混响室内空室和放入材料 后的混响时间，再人为的通过两个工况的混响时间计算出吸声材料各个频带的吸声系数， 最后整理数据编辑打印报告。传统吸声系数测量系统不能在测量现场直接反应材料的吸 声性能，这对一些可变吸声体以及背衬调整空腔的吸声材料通过测试寻找最优的声学属 性的工作显得很低效，无法在测试现场及时做出调整，从而进一步寻找最优工况。 本系统通过脉冲相应法分别测量混响室内空室及放入材料后的混响时间，再进一步 计算吸声材料的吸声系数。在两个工况的混响时间测试结束后，利用内存数据存储技术， 可以直接获得材料的吸声系数以及获得测试报告，将混响时间的测试、吸声系数的计算 以及报告输出集成于一个系统内连续作业，在测试现场可以立刻获得材料的吸声系数， 方便及时调整测试方案从而获得更为理想的吸声性能。
同济大学
2021-04-13
齿轮测量机
目前齿轮厂家在提高齿轮质量的过程中必须通过对齿面进行测量才可以得知如何修正齿面误差，而测量齿面无非采用两种方式：（1）三座标测量（2）齿轮测量机。三座标的测量范围广，可以测量各种类型的零件，但如果仅用于齿轮测量，则用齿轮测量机具有优势，因为齿轮测量机速度快且精度高。目前国内的轮测量机，但由于精度和软件和美国MM的有较大差距，因此销售量不大，国内齿轮厂一般买
西安交通大学
2021-01-12
MEMS惯性测量单元
成果简介： 惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）是测量物体三轴姿态角（或角速度）以及加速度的装置。IMU属于捷联式惯导，该系统由两个加速度传感器与三个速度传感器（陀螺）组成，加速度计测量物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。在导航中有着很重要的应用价值。 技术指标 技术指标 单位 型号 UESTCME-1 UESTCME-2 UESTCME-3 轴数 个 3 3 3 加速度量程 ±10g ±35g ±35g 加速度精度 2.8 5.5 11 加速度灵敏度 mV/g 100±2 20±1 40±1 加速度零点稳定性 mg/hr 15 60 40 加速度温度漂移 % <2% <2% <2% 角速度量程 o/s ±150 ±300 ±300 角度精度 度 0.1 0.2 0.1 角度灵敏度 mV/o/s 6±1 6±1 25±1 角度零点漂移 o/hr 0.3 1.0 0.3 角度温度漂移 % <2% <5% <2%
电子科技大学
2017-10-23
激光跟踪测量系统
成果与项目的背景及主要用途： 激光跟踪测量系统是近些年来迅速发展并得到广泛应用的高精度、便携式三坐标测量机。这种测量系统的主要特点是测量范围大，通常为数十米甚至上百米。在全量程内的测量精度可以保持在微米级。整个系统的典型重量为20kg左右，非常便携。由于可以和多种形式的合作目标（也叫目标镜或目标测头）配合使用，因此不仅能对点、线、面等简单的几何特征进行测量，而且能够对内部特征、隐藏特征或曲面等复杂特征进行快速、高精度的测量。
天津大学
2021-04-14
水貂体重测量设备
水貂体重测量设备包括车架、貂筒、貂筒固定架、貂筒挡板、貂筒挡板控制机构、称重传感器、控制屏和电源，在平台的后端设置有貂筒固定架，在貂筒固定架的底部安装有称重传感器；貂筒挡板控制机构包括驱动元件和联动杆，在平台上设置有缝隙，在缝隙的下方设置貂筒挡板；控制屏包括触摸显示屏、启停按键、貂筒挡板动作按键、当前清零按键和控制器。本实用新型实现了水貂体重的快速精确测量，减小了养殖户的劳动量。
青岛农业大学
2021-04-13
水貂体长测量设
水貂体长测量设备包括车架、貂筒、貂筒固定架、长度测量传感器、控制屏和电源，车架的上表面为平台，在所述平台的后端设置有貂筒固定架，所述貂筒固定在貂筒固定架上；在貂筒的前方设置有立板，所述长度测量传感器固定在立板上，且长度测量传感器对准貂筒的前开口；所述立板与貂筒的前端留有用于放置貂笼的间距；控制屏固定在所述平台上，控制屏包括触摸显示屏、启停按键、当前清零按键和控制器，所述长度测量传感器、显示屏、启停按键和当前清零按键分别与所述控制器连接。本实用新型实现了水貂体长的快速精确测量，减小了养殖户的劳动量。
青岛农业大学
2021-04-13
面积测量器
产品详细介绍面积测量器
宁波舜盈机电科技有限公司
2021-08-23
面积测量器
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
相控阵雷达回波信号与干扰模拟系统
功能描述 目标模拟：战机目标、空中小目标、海面目标 干扰模拟：欺骗目标、密集假目标、同频异步干扰、噪声干扰 杂波模拟：地杂波、海杂波 技术指标 ？ 目标模拟： 目标个数：每个干扰源最多12个，系统最多可模拟36个；目标运动方式：径向直线运动，包括加速、减速、匀速运动；目标截面积：0.08m2~600m2；目标径向速度：-1100m/s~1100m/s；目标距离：30km~800km；目标起伏模型：斯维林I、Ⅱ、III、Ⅳ型 ？ 干扰模拟： 欺骗目标个数：每个干扰源最多9个，系统最多27个；密集假目标个数：每个干扰源最多128个，系统最多384个；同频异步干扰个数：每个干扰源最多1个，系统最多3个；噪声干扰种类：瞄准式噪声、扫频式噪声 ？ 杂波模拟 杂波类型：地杂波、海杂波；幅度分布类型：瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布；功率谱类型：高斯分布、指数分布
电子科技大学
2021-04-10
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10