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工信部等三部门联合印发《“十四五”原材料工业发展规划》
原材料工业是实体经济的根基,是支撑国民经济发展的基础性产业和赢得国际竞争优势的关键领域,是产业基础再造的主力军和工业绿色发展的主战场。“十三五”期间,我国原材料工业转型升级成效显著,综合实力稳步增长,国际竞争力持续增强,已成为名副其实的原材料工业大国。
工信微报 2021-12-30
连续不对称催化氢化生产(S)-异丙甲草胺工业化技术
(S)-异丙甲草胺属氯乙酰胺类芽前除草剂,是一手性农药,其活性是普通外消旋体异丙甲草胺的1.4~1.6倍,在世界范围内正逐步取代异丙甲草胺外消旋体。因此该农药也被称为理想的绿色农药。以2-甲基-6-乙基苯胺(MEA)、甲氧基丙酮、氯乙酰氯和手性催化剂为主要原料,通过缩合、不对称氢化、酰胺化等步骤合成(S)-异丙甲草胺,建成年产3000吨工业化生产装置。产品经江苏省农药产品质量监督检测站检测,符合Q/320623 NT004-2013标准规定要求。
南京工业大学 2021-01-12
生物复合床技术及其在生活污水、工业中水及饮用水预处理中的应用
1. 项目概述常用的水处理技术有物理吸附法、化学氧化法和生物氧化法三类。其中以生物膜方式进行的生物处理过程能有效去除原水中可生物降解有机物、氨氮和铁锰等污染物,使出水更安全可靠,在当前的水处理工程中得到了最为广泛的应用,然而该方法主要适用于CODcr为100乃至200以上的“高”污染水,而对CODcr处于100以下的低营养度废水处理效率低下,故并不适用于低浓度生活污水、工业中水和富营养化地表饮用水的处理。综合利用生物膜,物理过滤和化学反应、沉积等过程处理污染水源的人工湿地净化技术作为一种经济有效、运行稳定的新型生态工程,近年来已成为备受关注的焦点。但该项技术占地大,处理时间长,对水质变化的适应性差,季节性差异显著,且生物量后续处理困难,极易形成滞后累积污染,无法大规模高效率应用于水质的处理。本项目针对为150以下的低浓度废水或富营养化地表水,将固定床生物膜处理、人工湿地生物预处理和微氧水处理技术引入富营养化饮用水源预处理过程,充分发挥其物理吸附、生物膜处理和植物效应的多级复合处理功能,结合多单元连续操作方式提高系统处理效率和可操作性,开发具有良好的水质适应性、耐候性,低能耗且无二次污染的高效生物复合床净化技术。项目成果形成自主的知识产权。具有广阔的工程应用前景。2. 技术优势(1)基于多孔介质填料固定床的生物膜强化水处理体系;(2)基于小风量曝气的高效微氧水处理系统;(3)单元化和模块化的生物复合床系统。以富营养化水源地的劣V类水(CODcr为50至100)为例,采用新型生物复合床技术,综合采用物理吸附与截留、微生物降解、植物吸附与吸收等手段,其出水可稳定保持在Ⅲ类乃至更优水平。
南京工业大学 2021-04-13
连续不对称催化氢化生产(S)-异丙甲草胺工业化技术
以2-甲基-6-乙基苯胺(MEA)、甲氧基丙酮、氯乙酰氯和手性催化剂为主要原料,通过缩合、不对称氢化、酰胺化等步骤合成(S)-异丙甲草胺。创新开发出结构新颖的手性双膦配体催化剂,不对称氢化反应S/C达1.12×105,氢化产物 ee%值达91.4%,反应压力由文献报道的4.5-5.5MPa降至3.0MPa,具有活性高、对映体选择性好的优点;开发出无溶剂连续不对称催化氢化技术,将环流反应器与自动化控制技术集成,生产效率高;开发出外消旋阻止技术进行酰胺化,产品ee%值达88.2%;各步反应收率高,总收率达92.7%(以MEA计)。拥有2项中国发明专利授权.
南京工业大学 2021-04-13
蓝藻生物炭复合材料制备及其在高浓度工业废水处理中的应用
以太湖蓝藻为原料,热解制得蓝藻生物炭,并进行α-Fe2O3 负载,制备了 蓝藻生物炭复合材料。在锌镍合金电镀废水处理中,蓝藻生物炭复合材料既可 以吸附废水中的重金属,同时能够催化发生类芬顿反应生成·OH、·O2-,这些 228229 自由基可以打破锌镍合金电镀废水中由于添加络合剂而产生的络合态重金属,破络后的金属离子可以被更容易的去除。由于吸附和类芬顿的协同效应,可以有效的去除废水中的重金属,去除率可达 98.8%,同时可以去除 50%的 COD。在四次循环利用后,仍具有良好的效果。
江南大学 2021-04-13
安徽工业大学魏先文:教育、科技、人才一体化发展的改革实践
地方大学高质量发展学术活动
中国高等教育博览会 2024-06-11
威布三维reeyee x5工业级三维3d扫描仪
产品详细介绍 1.      主要参数: ★扫描方式:激光手持照相式 ★扫描技术:激光线网格扫描技术 帧扫描区域:250mm×250mm 景深:250mm(自动) 工作距离:300mm ★扫描速率: 300000次/秒 扫描分辨率:0.100(毫米) ★测量精度:0.03 mm ★体积精度:0.020 + 0.100(毫米/米) 体积精度(结合DigiMetric):0.020 + 0.025(毫米/米) 测量范围(物件尺寸):0.1 ~6米,可扩展 传输方式: USB3.0 工作温度:-10 - 40℃ 工作湿度:10 - 90 % 三维光学扫描系统配置与功能 数据采集传感器:高速、高精密工业级相机2台 ★内置微惯性传感器,实时输出设备位姿; ★测量光源:10束交叉激光线,激光级别ClassII(人眼安全),波长大于600纳米 计算机系统:支持windows 7,32位和64位操作系统,支持内存16G以上 拼接方式:系统整合“专业模式”全自动标志点拼接模块 全局误差控制方式:GREC Pro全局误差控制 ★扫描方式:FLESA可变点距扫描 ★使用方便:整个过程全部手持完成,无需三脚架等支撑装置 所测量的物体表面可不做任何形式(如喷白)的预先处理 防抖设计:采用先进的防抖动算法,防止扫描过程中人为的抖动对误差的影响 自动探测被扫描物体颜色材质,从而自动调节激光亮度及CCD曝光 可一键自动过滤扫描背景数据,自动删除杂点及过滤不良点云数据 软件界面实时捕捉静态图像,一键截图功能 ★碳纤维材质标定板,轻量化,抗压耐高温,不易变形,非石英玻璃材质。双面标定,白平衡标定功能,有效减少扫描噪声 三维光学扫描系统软件功能 ★全中文软件界面 ★自适应形面扫描模块 自动调节系统参数,自适应各种材质/颜色表面的不同扫描对象,无需手动调节; FLESA可变点距扫描,在同一次扫描中,可对点距进行灵活设置和改变,同时满足高速扫描以及精细扫描的需求 ★自动拼接模块 智能标志点识别技术:系统自动跟踪识别标志点; 惯性—光学混合式传感器定位技术,实时将数据自动配准到同一坐标系; GREC Pro全局误差控制模块,可对拼接后的误差进行全局控制; ★全局框架扫描模块 全局框架扫描技术,对框架点累积误差进行全局控制; 兼容DigiMetric系统,搭载全局摄影测量技术可将扫描范围扩展至几十米; ★后处理模块 扫描数据后,可进行点云噪声处理及修剪 内置友好的网格处理控制参数人机交互界面,可对去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等网格处理参数进行设置 自动生成STL三角面 自动对三角网格数据进行补洞、去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等处理 数据输入输出 导出结果为ASC,STL,OBJ,OKO等格式数据输出接口广泛,测量结果可与CATIA、Geomagic Studio、Imageware等逆向工程软件自由交换数据 配备三维数据管理系统  1套 采用三维引擎实现对三维模型、图片和文字的显示; ★采用Access数据库,可实现对对象的树状管理和从图片上选择区域进行切换等功能,从而实现对三维数据、图片和文字的有效管理; ★能对三维数据进行多层次树状结构管理,实现从大场景到局部细节的有效管理; ★支持对三维模型、图片和文字的综合管理,并能相互切换; 支持从图片上选择区域切换,用户可以随心所欲的浏览对象的每一个细节; ★截取高清晰的光照图信息; ★实现对三维模型的分析如距离等进行量测,得到最准确的测绘资料; 数据库基于Windows XP操作系统; 三维模型的支持格式为: STL,OBJ,VRML,IGES,OKO; 图片支持的格式为:JPG,BMP; 文字支持的格式为:html; ★素材支持:配备一个3d素材库,素材库数量须大于2万个,素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别,素材拥有25个以上特色专题,每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP,APP同步支持安卓及IOS下载,素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。(须加盖生产厂商单位公章) 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。(复印件并加盖软件供应商单位公章) 4. 投标人所投3D扫描仪具有中美青年创客大赛指定3D扫描品牌证书 第1条所列产品参数为招标基础要求,加★部分为必须满足项,投标产品的参数值应符合或高于本条要求。投标单位须提供投标产品的印刷彩页,并加盖生产厂商单位公章,否则视为不能响应招标参数。 第2条项目授权委托书及售后服务承诺书须提供原件并加盖生产厂商单位公章,否则视为不能响应招标文件参数。 第3条《软件著作权登记证书》须提供复印件并加盖软件供应商单位公章,否则视为不能响应招标文件参数。 第4条要求为招标附加要求,投标产品如符合要求,可加5分,如不符合,须减5分。
南京威布信息科技中心(有限合伙) 2021-08-23
一种具有模式转换功能的防风防浪型仿生水黾机器人
本发明公开了一种具有模式转换功能的防风防浪型仿生水黾机器人,包括布置在主体底板周围的四条支撑腿,每条支撑腿包括:横向支撑腿,一端与主体底板横向转动铰接;纵向支撑腿,一端与横向支撑腿的自由端纵向转动铰接;漂浮支撑腿,顶部与纵向支撑腿的自由端连接;所述仿生水黾机器人还包括保持主体底板、横向支撑腿和纵向支撑腿之间相对位置的保持部件,以及用于驱动横向支撑腿相对主体底板横向转动、驱动纵向支撑腿相对横向支撑腿转动的第一驱动部件;本发明通过调整支撑腿的位置和形态,从而改变机器人的姿态和模式,可以更好的适应自然环境;在风浪较大时,调整成平稳模式,抵御风浪的侵袭;在风浪较小时,调整成前进模式,行进阻力小、运动灵活。
浙江大学 2021-04-11
基于大行程柔性铰链的6自由度并联机器人系统的研究
随着机器人技术的逐步完善,适于特殊作业的机器人种类也日益增多,其应用领域不断拓展到微电子制造,MEMS封装与组装,高精密机械加工与装配,生物芯片制备,大范围高速扫描检测装备等行业.随之而来的,各行业对机器人的性能指标提出了越来越高的要求,追求机器人的高定位精度,高重复精度,高分辨力,同时还要求其工作范围大,质量轻,能耗低等,从而对机器人结构的设计提出了更高的要求.在这样的前提之下,为满足人类向微小世界探寻的需要,作为机器人技术发展的一个重要分支,微操作机器人成为机器人学中十分活跃的研究领域. 本文结合国家"863"计划项目"6自由度纳米级宏微操作机器人的研究(项目编号2002AA422260)"和"原型装置靶瞄准定位系统工程预先研究项目(项目编号863-804-5)",共搭建了3套实验系统,其中采用了单一驱动以及双重驱动两条技术方案.在广泛的分析了目前已有的柔性精密定位系统,并联精密定位系统和宏/微双重驱动系统的基础之上,针对目前大范围运动定位与高精度定位的应用实际需要,提出了大行程柔性铰链的概念设计,并以此构建六支链大行程柔性并联结构定位系统,为满足超高精度的定位需要,在并联支链中集成了压电陶瓷驱动,构成了宏/微双重驱动并联结构系统,充分体现了驱动,结构,检测一体化的设计思想. 在结构单元的设计方面,针对当前柔性铰链运动范围小等问题,在通用的球副柔性铰链的基础之上,提出了大行程柔性铰链的概念设计;在柔性并联结构的设计方面,提出了在通用的并联结构系统中,采用大行程柔性铰链代替传统运动副的设想,建立基于大行程柔性铰链的并联结构系统. 在大行程柔性并联结构的运动学建模方面,利用材料力学的基本原理和小变形假设,推导了大行程柔性铰链的数学模型,并给出了在全局坐标系下的显式表达;在此基础之上,通过刚度组集的办法建立了大行程柔性铰链并联结构柔性支链的运动表达式,通过联立运动位移协调方程和力约束协调方程,建立了并联结构的位置解模型. 由于并联结构系统中的各部件,特别是柔性铰链结构在自身变形提供整体结构的运动输出的同时,还经历了大范围的刚体运动,导致大行程柔性并联结构的位置解模型成为典型的几何非线性问题.鉴于此,本文首先推导了空间柔性结构的几何非线性的刚度递推模型,并利用牛顿-莱弗森方法对该模型进行了求解.由于几何非线性模型的迭代求解方式,导致该模型的实时性很差,不易移植至控制系统进行实时控制求解,故在大量的试验尝试的基础之上,选择了BP神经网络方法,建立了3层六输入-六输出的位置解神经网络结构,从而在方便了实时控制编程的同时,还大大提高了系统的位置解的求解速度. 由于柔性并联结构的位置解模型中不仅仅包括结构中的位置信息,还提供了结构中相关的力信息以及刚度信息,本文在上述位置解模型的基础之上,给出了该类系统的刚度模型,并建立了并联结构中的结构参数和尺度参数对系统刚度的影响图谱,对这类系统的结构综合以及优化设计提供了有力的工具. 在大行程柔性并联结构的动力学建模方面,采用了欧拉梁理论和有限元方法,由拉格朗日方程建立了基于实际位移的大行程柔性铰链并联机器人各支链的动力学模型,并通过位移协调方程和动力协调方程,最终得到并联系统的动力学模型.综合采用了纽马克方法和牛顿-莱弗森方法解决了系统动力学求解问题,并通过一个算例进行了基于逆动力学的求解仿真. 在大行程柔性并联结构的样机实验方面,我们提出了采用大行程柔性铰链作为被动关节的6-PSS并联机器人系统,该系统采用压电马达作为驱动器,精密光栅尺作为位置反馈元件,其可在立方厘米级的工作空间内实现微米级精度的运动;在此基础之上,我们在并联机器人的支杆中嵌入压电陶瓷,在压电马达的宏运动结束之后,压电陶瓷可以驱动并联机器人进一步的微调,从而得到一个6-PSS和6-SPS结合宏微双重驱动并联机器人系统,其中,微动系统可在微米级运动空间内实现纳米级的运动精度.基于大行程柔性铰链的宏微双重驱动并联机器人系统,可以同时满足大工作空间和高精度的工程需要.此外,我们将大行程柔性铰链并联机器人系统,成功的应用到激光瞄准靶支撑装置中,其厘米级的运动范围和纳米级的运动分辨力,使其在神光III系统中发挥了十分重要的作用.
哈尔滨工业大学 2021-05-04
一种面向金融风控的轻量型自动化机器学习(autoML)框架
产品服务:本项目主要面向商业用户,提供技术服务或者成套的商用解决方案,目标客户为银行、互联网金融公司等。项目优势:目前针对金融风控领域尚无合适的autoML框架,许多金融风控解决方案的提供商并没有提供自动化机器学习的解决方案,通用的自动化机器学习方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的应用于金融风控领域,目前面向金融风控的自动化机器学习算法存在一定的市场空缺,具有广阔的应用前景。市场概况:本项目注重该领域的细分市场,主要面向中小客户和个人研究者   
同济大学 2021-04-10
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