高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
基于电磁超声纵向导波的管道缺陷检测方法与装置
本发明公开了一种基于电磁超声纵向导波的管道缺陷检测方法,包括:设置多个与管道同轴布置的环形磁铁,在管道表面上的产生径向静态磁场;在各环线磁铁阵列的两侧同轴套设螺线管线圈,使得待检测管道中产生周向感应涡流;在周向感应涡流和径向静态磁场的共同作用下,从而激励出纵向模态导波,并在遇到缺陷时会发生反射,反射回波经过传感线圈时即可引起传感线圈的感应电压发生变化,即可判断管道中是否存在缺陷。本发明还公开了一种检测装置和应用上述装置和方法进行管道检测的传感器。本发明充分利用了磁铁阵列边缘径向磁场,不需要产生均匀径
华中科技大学 2021-04-14
工业危险气体泄漏的非制冷红外成像检测技术与装备
本项目研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术,实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃,氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位,经过专业检测基地和工业现场检测验证,性能达到国际同类产品的先进水平。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 危险气体泄漏是当前工业重大安全隐患之一,迫切需要能够及时发现泄漏隐患,定点预防重大工业危险气体泄漏事故的先进检测技术与装备。基于气体特征吸收峰的红外光谱检测是泄漏气体非接触遥测的有效途径, 采用制冷型红外焦平面探测器(IRFPA)已被证明是工业气体泄露遥测的有效手段,但高昂的价格,且工作寿命也难以适应石油天然气与化工行业昼夜连续工作的要求。近年来非制冷红外焦平面探测器性能的迅速提高,使其用于工业气体泄漏红外成像检测成为可能。 本项目提出基于非制冷IRFPA 的工业气体泄漏成像检测技术思想,并2011 年起陆续获得北京市自然基金和首都科技条件平台科学仪器开发培育项目的支持,针对非制冷 IRFPA 灵敏度偏低,长波红外波段偏窄等问题, 研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术,实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃,氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位,经过专业检测基地和工业现场检测验证,性能达到国际同类产品的先进水平。在完成工程样机基础上,近期与北京智慧共享合作研制完成在线式产品样机,现场应用示范效果明显,具备批量生产的基本转化条件。
北京理工大学 2022-08-17
基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法
本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS),本发明能够对压 缩后的特征进行选择,只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪,而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象,有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响,并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。
武汉大学 2021-04-13
大型桥隧结构灾后快速检测评估技术与装备研发
该项目是针对大型桥隧基础设施防灾减灾迫切需求以及自然灾害发生后的救灾抢险、快速恢复需求开展研究工作,研发具备移动式、无人化、精细化、全面性等特点的快速检测装备及智能评估决策平台,从而提高大型桥隧结构灾后快速高精度及智能化检测评估水平,提升国家救灾减灾能力、保障国家社会经济安全可持续发展的重大国家需求。 项目面向重大自然灾害防范的国家重大战略需求,旨在通过智能化关键技术和装备创新开发有力地提高大型桥隧灾后快速检测评估水平及国家防灾减灾能力。研究内容重点突破桥隧精细化建模、高精度修正及非线性数值模拟仿真方法、高精度三维图像雷达检测技术、变频激励智能声波/超声波内部损伤分布扫描及柔性移动冲击激励梁体关键区域快速检测技术、灾后隧道内外部及围岩检测与评估技术等关键技术,并集成多套对应极端环境的移动自动化检测装备系统。进而结合高强韧桥隧灾害过程监测方法,建立融合多源检测大数据及灾害全过程监测数据的结构(群)智能分析决策及智慧管理平台,实现结构外部变形-内部分布与局部大深度损伤-结构整体性能的快速检测评估,并开展工程示范,形成具有自主知识产权的研究成果和相关标准规范等。
东南大学 2021-04-11
基于机器视觉的材料与结构损伤智能化检测技术
高速公路、城市高架等桥梁、地铁隧道、大坝、房屋建筑等混凝土结构或钢结构在施工或长期运营期间会出现裂纹或其他缺陷,进而带来很大的安全隐患。针对此情况,提出了混凝土、钢结构表观损伤远程非接触测量理论,研发出结构表观损伤的非接触检测仪与分布式监测系统。已经在国内外数十座桥梁、隧道与建筑上得到应用。
南京工业大学 2021-01-12
CSY-2000D传感器与检测技术实验台
CSY-2000D系列传感器与检测技术实验台由主控台、三源板(振动源、温度源、转动源)、传感器和相应的实验模板、数据采集卡及处理软件、实验台桌六部分组成。涵盖:温度、位移、压力、光电、振动、转动、电磁感应等多种传感器。可完成应变、差动、涡流、霍尔传感器等40项实验。
浙江高联检测技术有限公司 2021-02-01
国际河流与生态安全研究院孙璟睿副教授在Nature Water发文综述河流障碍物检测的发展历程
研究团队全面对比了现有的河流障碍物检测方法(记录、计数和分类),包括实地调查、建模模拟、自动化检测等。研究表明,不完整的障碍物数据库,特别是当大量的小型障碍物数据缺乏时,会导致水资源管理不可靠和低效的生态修复效率。
云南大学 2025-02-07
船舶动力设备振动主动控制技术
        技术成熟度:技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求,提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下,主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术,研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器,应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈,发明了准零刚度作动器,有效覆盖国外探测技术的频率下限,解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术,解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统,实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件:船舶机械设备减振降噪
哈尔滨工程大学 2025-05-19
流域(区域)控制断面污染物来源解析与决策支持服务
流域模型 GWLF 平台介绍:通用流域污染负荷模型(简称 GWLF 模型)是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式 流域模型算法,主要用于在中尺度流域(几百~万 km2 左右)模拟水文 及污染物负荷通量,可以提供逐月的模拟结果并对关键断面(如国家、 省级考核断面,跨区域(跨行政区)分界断面,生态补偿断面)污染 源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水 资源管理部门所能提供的数据类型相匹配,保证了该模型在我国流域 管理中的适用性和可达性,为流域尺度或区域尺度(一般市级行政区 域大小为几百~万 km2)水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠 支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模 型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件,得出时 图 1:南开大学国家环境保护 城市空气颗粒物污染防治重点实验 室“颗粒物来源解析及污染防治技 术研究与应用”城市分布图空差异分析结果,为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建 议。
南开大学 2021-04-11
企业信息资源管理与数据质量控制平台
数据是企业的重要资源,数据质量则是体现其价值的关键。大多数企业已建立的众多的基础专业数据库、信息资源管理系统,并完成的数据仓库建设,但是对数据与信息的质量、新数据是否上来以及上来及时性等缺乏有效的监控手段;同时,已有信息资源往往被分散的保存着,其管理维护乃至数据库的变更都难以掌控。本系统基于元数据、元结构、元知识模拟专家对于数据与信息资源的管理策略,利用机器学习、自然语言处理以及知识库技术,实现了基础数据资源监控与管理,建立了基础数据资源动态监控与质量巡检系统。系统主要功能包括: 元数据管理 建立和管理包含所有基础数据库结构信息的元数据库,使对各个基础库中的最新数据项和数据项变更历史等有一个全面的掌控;同时也为今后建立在基础库之上的应用和对数据库的维护打下良好的基础。 重要基础数据的采集监控 对各基础数据库中的重要数据是否及时采集入库及基础数据的删除进行定期的监控,并对监控的结果给出相关结论报表,以便及时了解各基础库数据的数据增删情况。 数据质量巡检子系统 定期地对各基础数据库中的重要数据项进行质量检查,监控各数据项中的数据是否满足给定的规则条件,对于不符合条件的数据通过提供的预警机制进行预警。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。
北京科技大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 22 23 24
  • ...
  • 550 551 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1