|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
高压动态内齿轮流量计
本发明公开了一种高压动态内齿轮流量计。内齿轮和壳体一起固定，小齿轮的个数 可为 2 到 4 个不等。以下以三个小齿轮为例，加以说明。被测液体由进油口经配流轴、保持 架进入内齿轮的三个进油腔，推动三个小齿轮和保持架运动，将油液带入内齿轮的三个出油 腔，油液再经保持架、配流轴到出油口，将被测液体的流量信号转换为保持架的转速信号， 再通过转速传感器将转速信号变为电信号，最终通过测量到的电信号来确定被测系统的动态 流量。小齿轮和保持架采用轻质耐磨材料，转动惯量小；内齿轮的齿数为非 3 的整数倍数， 流量实现错位叠加，该流量计的流量脉动特别小，流量品质得到明显改善，又因为该流量计 属于容积式流量计，故不受测试环境条件影响，能准确测量液压系统高压流量，具有测量范 围大、精度高、可靠性好等优点，可广泛的使用在化工、煤矿、冶金等行业的高压液压系统 的流量测量。
安徽理工大学
2021-04-13
三维成像与内雕系统
三维成像与内雕系统是由三维数据采集器,计算机数据处理器和水晶激光内雕机组成。此系统的特点能实现个性化水晶立体内雕，如：各种人体艺术摄影，婚纱摄影，毕业摄影（学士、硕士、博士照）,生日纪念照，宠物照，多人合影，特定的物件（纪念品，喜爱的物品）等。给人以永存的三维记忆和美好的岁月留念。三维数据采集器俗称三维立体相机，它由调制光和数码照相机组成，把特制光栅编码投影到物体表面，并且由数码相机摄取此编码图像。经计算机数据处理系统，处理出物体的三维信息，计算机将此三维信息输入水晶内雕机进行雕刻。
南京航空航天大学
2021-04-14
汽车结构件内高压成形技术
主要研究内容 内高压成形是一种加工空心轻体件的先进工艺方法，原则上适用于冷成形的材料均适用于内高压成形工艺，适合制造空心变截面轻量化构件，可以减轻重量节约材料又可以充分利用材料的强度和刚度 在国家自然科学基金、黑龙江省科技厅、哈尔滨工业大学学科建设项目和第一汽车集团研发项目的资助，在国内首家开展了内高压工艺理论和成形机理方面的基础研究，研制国内首台400MPa内高压成形机，该设备获得国家专利, 专利号：ZL00208694.8。 主要应用领域
哈尔滨工业大学
2021-04-14
生物膜内自养脱氮工艺
CANON工艺（Completelyautotrophicammoni-umremovalovernitrite）即生物膜内自养脱氮工艺，是一种新型生物脱氮工艺，该工艺是指在单个反应器或者生物膜内通过控制溶解氧实现亚硝化和厌氧氨氧化，从而达到脱氮的目的。在微氧条件下，亚硝酸菌将氨氮部分氧化成亚硝酸，消耗氧化创造ANAMMOX过程所需的厌氧环境；产生的亚硝酸与部分剩余的氨氮发生ANAMMOX反应生成氮气。在限氧条件下能够建立好氧和厌氧氨氧化菌的共生系统，而这一系统的
山东大学
2021-04-14
管材数控内高压成形液压机
管材数控内高压成形液压机是研发研发的一款具有自主知识产权的新型管材液压成形设备。在其上可实现金属管材的液压成形，制件精度高，重量轻，刚性好，广泛应用于汽车、航空、航天、五金等结构件的工业领域。 本研究所可以根据用户需要进行新产品的研制和开发。
上海理工大学
2021-04-13
一种基于流量预测的周期性自适应汇聚的方法及系统
本发明属于光通信技术领域，提供了一种基于流量预测的周期性自适应汇聚方法及系统，所述方法具体为：接收当前结束的自适应周期内到达汇聚队列的业务总量，计算下一周期到达汇聚队列的业务总量的预测值；读取当前汇聚队列的长度，获取下一自适应周期的估计突发需求；根据预置的突发需求判决门限，预测下一自适应周期内所使用的汇聚队列的长度门限值，当汇聚队列的长度达到长度门限的预测值，或者在当前周期尚未突发过一次汇聚，则触发一次汇聚队列。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于径流区间预测的水电站调度风险评估方法及系统
本发明公开了一种基于径流区间预测的水电站调度风险评估方法，其中，该方法主要包括：根据预测流量误差的分析得到预测流量误差的累积概率密度分布函数，将一定置信概率下的实际流量预测区间和预测流量变量误差区间作为模拟流量过程的基础，仿真得到水电站的出力、末水位和出库流量，继而，与根据实际流量得到的水电站实际出力、末水位和出库流量进行比较，最终得到水电站发生弃水的风险概率和不能完成负荷任务的风险概率。本发明还提供一种风险评估系统。上述方法及系统不仅弥补了现有非线性随机模拟径流预测方法的缺陷，同时，显著提高了径流
华中科技大学
2021-04-14
一种基于光伏预测误差模糊性的电力系统调度方法
本发明涉及一种基于光伏预测误差模糊性的电力系统调度方法。步骤：本发明将获取光伏预测出力 和实测出力的历史统计数据，及气象预测信息，估计未来一天光伏预测误差的概率分布参数。针对光伏 预测误差的不确定性，引入模糊理论，并利用信息熵转换法将光伏预测误差随机变量转换为光伏预测误 差模糊变量。根据光伏功率短期预测的结果，并考虑光伏预测误差的模糊性，建立含光伏发电的模糊机 会约束调度模型。将所建立的模型中含有模糊变量的约束条件转化为清晰等价类。最后利用 C
武汉大学
2021-04-14
基于函数型非参数回归的中长期典型日负荷曲线预测方法
本发明公开了一种基于函数型非参数回归的中长期典型日负荷曲线预测方法，根据已有的历史典型 日负荷曲线，基于函数型数据分析理论和非参数核密度估计方法，建立函数型非参数回归预测模型;考 虑待预测典型日的日负荷率和最小负荷率，建立二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线 进行修正，最终得到满足待预测典型日负荷特性指标要求的预测曲线。以中国某省级电网和美国 PJM 电 力公司的典型日负荷数据为基础的仿真算例验证了所提方法简单实用，预测结果准确。本发明具有良好 的推广价值和应用前景。
武汉大学
2021-04-14
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