由于影响板形质量的因素较多，且影响因素通常具有非线性、强耦合、遗传性强等特点，板形控制一直是板带轧制领域的难点。随着市场对板形质量要求的不断提高，板形控制的含义不断丰富。基于二十年的研究实践，开发出了全套板形自动控制系统和多类辊形技术，并率先提出了全流程板形控制的概念，形成了成套板形综合控制技术。自主研发的成套板形综合控制技术主要包括：1）轧辊辊形技术：包括变接触支持辊辊形（VCR，VCR+），高性能变凸度工作辊辊形（HVC），非对称锥形工作辊（ATR），中部变凸度工作辊辊形（MVC），边部变凸度工作辊辊形（EVC）等，轧辊辊形技术提高了轧机的板形控制能力，满足了不同类型的板形控制需求；2）全套板形控制系统（PFEC）：包括过程控制级的板形设定计算模型、板形自学习模型和基础自动化级的平坦度反馈控制模型、凸度反馈控制模型、弯辊力前馈控制模型、板形板厚解耦模型及轧后冷却平坦度补偿模型等，实现了高精度的板形自动控制；3）全流程板形综合控制技术：包括高品质用钢的起筋控制技术，硅钢全流程板形控制技术、板形质量异议综合解决方案，轧后板带内应力减量化技术等，解决了多类板形质量缺陷。

本发明涉及天然橡胶采收机械技术领域，尤其是涉及一种挠性仿形割胶装置，包括电机安装板(1)、横梁(11)、仿形固定架(9)、导向轮(7)、伸缩弹簧(8)、主动轮(2)、电机(3)、从动轮(10)、摆动杆(52)、张紧轮(51)、扭力弹簧(18)和挠性部件(4)；仿形固定架(9)与横梁(11)固接；导向轮7安装在导向轮支杆(71)的前端，多个导向轮(7)

产品详细介绍名称：波形输出压电陶瓷驱动电源 http://rznxkj.com/%E5%8E%8B%E7%94%B5%E9%99%B6%E7%93%B7%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%94%B5%E6%BA%90%EF%BC%91.htmlRH31RH35产品特点产品特性 输出电压通道：1～3路、模拟输入通道：3路 过流保护功能、波形存储，输出功能 高性能控制器及16位A/D转换 专用运算放大电路保证了高压大电流输出 同时具有过流、短路保护等功能 具有高频率响应和极低的静态电压纹波  采用10位模数转换芯片进行数据采集 输出电压的实时监控、液晶汉字显示、薄膜按键输入、  键盘输入控制、模拟信号输入控制、  编码旋钮调节电压控制、上位机SPP控制、波形控制 具有可编程功能，具有VC动态链接库 驱动压电陶瓷双晶片、驱动叠层型压电陶瓷、驱动封装开闭　压电陶瓷、驱动进口陶瓷型 号参　数RＨ３1 RＨ３５ 单位输出通道 1 5 路输出电压范围(单选项） A型 -20～+150 ＶB型 -20～+200C型 -20～+300(+500)D型 -150～+150E型 -200～+200F型 -300～+300电压输出阻抗 ＜20 Ω模拟输入电压 ±10或±5(单选) Ｖ模拟输入阻抗 ＜100 kΩ电压稳定性 ＜0.1% %单路输出平均功率 :Pa 30 30 ／(三路同时输出：10) W±20%( Max)单路输出平均电流: Ia 150 150 ／(三路同时输出：50) mA±20%(>5 ms)单路输出峰值功率: P 60 W±20%( Max)单路输出峰值电流: Imax 300 mA±20%(<5 ms)电压输出入监控 LCD显示  液晶屏显示 128x64  键盘(薄膜按键) 4x4  软件控制输出 提供操作软件  电压输出分辨率 5 mV过流\短路保护电流 >300 mA电源静态电压纹波 ＜20 mV电源阶跃响应 2 ms快速调节步长 0.001～50 V计算机接接口 串口  计算机或手动输出波形 直流、正弦、方波、三角波、梯形波、锯齿波  模拟输出波形 直流、正弦、方波、三角波、梯形波、锯齿波  波形储存功能 各种波形  电源供电电压要求 ＡＣ220±10％ V电源供电频率要求 50±10％ Hz电源工作相对湿度 <85 %工作环境温度 0～45 ℃消耗功率 100 W波形输出功能详细说明可单独或同时输出5路控制波形，每路波形可设定为下图中的任一波形 压电陶瓷驱动接法压电陶瓷驱动电源每一路输出驱动一支压电陶瓷，作为单独控制压电陶瓷，也可以把多支压电陶瓷并联驱动，电容并联电容量相加，总电容量增大，会影响输出频率特性；单路机箱及尺寸三路机箱及尺寸重量：3ｋｇ重量：5ｋｇ     官网：http://rznxkj.com/

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于拉曼光谱分析的煤质快速检测方法，包括：(1)建立煤质-拉曼关联数据库；(2)对待检测原煤进行拉曼光谱测试，并对得到的待测原煤的拉曼光谱进行分峰计算，获得待检测原煤拉曼光谱特征参数；(3)将待检测原煤的拉曼光谱特征参数与已建立的煤质-拉曼关联数据库比对，根据对应的拉曼光谱特征参数与煤质成分特征参数的映射关系，获得待检测原煤的煤质成分特征参数，确定煤质。该方法简单、快速、可靠、成本低、实用性强，可同时

内容介绍： 本项目针对高性能复杂金属结构件成形的技术难题和快速响应需求， 建立了金属结构件激光立体成形科学与技术整体架构和成形工艺规范， 成形与修复构件的综合力学性能达到锻件技术标准，研发了具有自主知 识产权系列激光立体成形与修复工艺装备，并在国内首先实现了商业应 用，为激光立体成形技术的大规模工业化应用提供了技术支撑。 该技术获授权发明专

研究内容 ：属于金属性成型技术中的挤压工艺，特别涉及底部带生产 连续进行，制件成型后必须尽快从模具中取出。传统结构的模具是直接反 顶制件，这种做法不能保证制件可靠、顺利地脱模。另一种做法是将模具 解体甚至破坏掉，才能将制件取出，效率极低或根本不实用。已经成功运 用于内燃凿岩机 “转动筒套体 ”毛坯的生产中。本项目比较有针对性和专业 性，特别适合于金属成型技术中的挤压工艺，在汽车零件、五金工具等行 业有应用前景。

提出了结构和零件的静强度和疲劳强度特征预测模型，并通过结构和零件的静强度和强度特征而非材料的静强度和强度特征进行疲劳仿真。

本发明涉及生物质能利用技术，旨在提供一种超声波改变湿藻细胞分形结构促进油脂萃取的方法。该方法包括：收获分形维数为1.21～1.24、细胞壁厚度为0.07～0.08μm的湿藻，然后进行超声波辐照改性，控制超声波辐照功率和时间使湿藻中细胞的分形维数上升为1.46～1.51，细胞壁厚度减小为0.04～0.06μm；向处理后的湿藻中加入萃取剂，进行油脂萃取；所述湿藻细胞是指含水率在10～90％的微藻细胞的集合体。本发明利用超声波改变湿藻细胞分形结构促进油脂萃取，省去了传统方法中湿藻细胞的脱水干燥等高能耗步骤，通过提高藻细胞分形维数和降低细胞壁厚度，使萃取剂对细胞内油脂的萃取效率提高到85-90％。