产品详细介绍特点： 球磨罐采用两个行星式运转，直线冲击，  球磨效率大大提高，出料更细、更均匀。 （最细出料0.06微米即60纳米、引进德国最新技术） （全国首创产品是实验室细磨、混合的首选设备）   用途：SHQM型系列双行星式球磨机是实验室、细磨、混合、小批量生产高科技材料的必备装置。该机美观新颖、结构紧凑、操作方便、工作效率高、细磨粒度均匀。是科研、教学、试验、生产的优选设备。广泛应用于电子、磁性、医药、陶瓷、地质、矿产、冶金、建材、化工、轻工、美容、环保等行业使用。   工作原理：SHQM 型系列双行星式球磨机的工作原理是：在一（公转）的大转盘上安装有在（自转）的两个大行星轴，作单行星式运转。同时又在两个大行星轴上安装有两个小转盘在（公转）两个小转盘上安装有四个球磨罐保护座（放球磨罐之用）在（自转），作双行星式运转。球磨罐在这种高速运转的情况下，球磨罐内的研磨球在惯性力的作用下对物料形成了很大高频冲击力、直线碰撞力、磨擦力、对物料进行快速细磨，混合与分散样品。   技术参数： 1、  球磨罐采用两个行星式运转，具有高频冲击力、直线碰撞力、磨擦力的运转下球磨效率高，粒度细等优点。（该产品是引进德国最新技术、全国首创）可替代进口球磨产品。 2、  同时可以装四个球磨罐，一次可做四种不同材料的试验，为技术人员研究新配方，开发新技术材料提供了方便。 3、  进料粒度：土壤应小于10mm     其它材料应小于3 mm 。 根据用户需求球磨罐可做成抽真空型（50ml----5000ml）。 4、  该机可以采用湿法、干法的形式对物料进行超细研磨或混合，研磨出的材料最小可达到0.06微米，即60纳米。 5、  该机的传动方式是采用链条装置带新技术，传动扭巨大，运转平稳，不用维护免除了因传动带磨损而调整、更换传动带的麻烦。 6、  变频控制，可根据试验效果选定理想转速。 7、 大转盘公转：50—400转/分钟           小转盘公转：100—800转/分钟  大行星轴自转：100—800转/分钟    球磨罐自转：200—1600转/分钟 8、  整机一体具有定时关机、定时正、反转与自由选择单向、交替、连续、定时和不定时运行方式，提高研磨效率。 9、  电机功率 0.4L、2L、4L、为0.75KW、220V、50HZ。 16L、20L、为5.5KW、380V、50HZ。 10、该机重心低、性能稳定、结构紧凑、操作方便、安全可靠、    噪音低、无污染、损耗小。   型号 规格 球磨罐 备　　注 规格（ml） 配备相应数量罐 数量（只） SHQM-0.4L 0.4L 50～100 4 可配50ml真空球磨罐 SHQM-2L 2L 50～500 4 可配50～250ml真空球磨罐 SHQM-4L 4L 50～1000 4 可配50～500ml真空球磨罐 SHQM-16L 16L 50～4000 4 可配50～3500ml真空球磨罐 SHQM-20L 20L 5000 4 可配4000ml真空球磨罐 注：球磨罐材质 不锈钢、不锈钢真空、玛瑙、陶瓷、氧化锆、聚四氟乙烯、尼龙、聚胺脂、硬质合金等。每四只球磨罐为一套，每套球磨罐配备相应的球与垫片。    

本实用新型提供一种用于提高现有数控系统运动精度的装置。该装置安装在原数控系统和驱动器之间， 无需对原数控系统和驱动器做任何调整和改变，方便实用。在进行一种零件的重复加工时，通过大容量存 储器记忆数控系统的控制和误差信号，并依据一定的学习算法，得到下一个零件加工所需新的控制信号并 进行运动控制，新的控制信号将减小上一个零件加工时的运动误差。经过多次记忆——学习的过程，可使 运动误差减小，从而提高数控机床的轮廓运动精度。控制装置包括微处理器、大容量存储器以及数控系统 进给运动控制指令信号、学习后的控制输出信号、位置检测信号接口等。

一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识，作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具，水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域，而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚，从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而，由于水下的光学成像环境复杂而恶劣，水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射，使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大，这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破，结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统，期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题，使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术，为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组，在压缩感知成像领域已有多年积淀，已完成国家自然科学基金3项，在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作，并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司，是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地，有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。

本发明公开了一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法，该方法首先根据出厂时设置的初始能量管理策略控制发动机和电动机的转矩分配，随着公交车在固定路线上的运行，获得初始策略对应的动作值函数后，可以从该动作值函数出发，通过公交车在道路上的往复运行，在线、自主地学习适合于公交车运行路况的能量管理策略；本发明充分利用混合动力公交车在同一路线上往复运行的特点，采用自学习的方法来获得适用于公交车运行路况的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油经济性高、尾气排放少、鲁棒性好、节能环保的特点。

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。

本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法，步骤一：历史轨迹数据集D，起点ls，终点ld，出发时间b和用户u作为输入，然后基于输入循环神经网络；步骤二：建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n)；步骤三：寻找最优路径的过程中，每次扩展一个节点，使用f(n)来评价这个节点的得分，推荐个性化的最优路径轨迹p*。

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的

本发明公开了一种处理完全未知状态的电路系统迭代学习控制方法。该方法构造一种自适应增益状态观测器来估计电路系统的电流。将电路系统的矩阵参数不确定性转换为标量形式进行分析。构造一种基于迭代衰减因子的迭代学习控制器来控制电流完全未知的电路系统。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比，本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法用于重复任务操作时，有效地提高了控制精度，具有良好的工程应用价值。

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种基于核外 电子概率密度分布的复杂曲面零件匹配检测方法，包括:对待测零件 进行非接触式扫描获得扫描点云，并将其与设计点云组成匹配比较对 象;将两片点云转换到同一三维坐标系内，并将各个点看作原子的原子核，将此原子核的邻域点看作核外电子，遍历所有点计算得出其对 应的电子概率密度分布值;基于计算得出的电子概率密度分布值确定 两个模型的误差，并在当前误差不满足终止条件时对测量点云进行粗 匹配和精匹配，直至满足终止条件为止。通过本发明，能够有效解决 现有非接触式匹配