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城市轨道交通120km/h架空刚性接触网技术研究
本成果来自有重大应用前景的横向项目,现已结题,知识产权归属西南交通大学。该成果的创新性:采用频谱分析法,研究不同跨距和速度条件下的接触网受激振动频率,并与受电弓固有频率相结合,得出了弓网共振率范围,为弓网共振研究提供了理论依据。通过仿真分析,若将传统接触网刚性线夹换为弹性线夹,将对弓网受流质量有较好的改善作用。对接触网关键部位(如汇流排接头、锚段关节、刚柔过渡处)进行仿真分析,得出弓网各参数对弓网受流质量的影响。系统梳理了接触网跨距激扰频率、受电弓固有频率、弹性线夹最佳刚度值等若干技术指标。
西南交通大学 2016-06-27
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
新冠肺炎密切接触者智能筛查系统
该系统直接切入湖北省随州市曾都区的实际情况,让当地65万居民通过手机主动报告自己近期密切接触的人员。系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析,进而关联挖掘出高风险人员。系统从广大居民端而非仅从患者端入手排查密切接触者,以居民自发填写、及时反馈取代疾控人员和社区干部面对面调查登记、事后反馈,变“要我报告”为“我要报告”,极大削减了疫情防控期间工作人员的工作量;系统还为居民提供实时健康提示功能,使其在第一时间得知密切接触情况变化并及时做好防护;同时,系统还扩大了接触人员排查层级,通过用户之间的关联及时掌握“密切接触者的密切接触者”,为疾控工作扩大防线、跟进措施提供了高效信息支撑。
清华大学 2021-04-10
面向工业制造的非接触式在线摄影测量系统
面向工业制造的非接触式在线摄影测量系统,结合了主动式面结构光投影测量和被动式双目视觉摄影测量的特点,对物体的三维形貌与变形进行在线测量。具有非接触、高精度、自动化、测量点密度大、实时、高效和不易受温度变化、振动等外界因素干扰等优点,对于提高切削加工效率、质量和降低成本具有重要意义,具有广泛的应用前景。
北京航空航天大学 2021-04-10
非接触式激光料位监测与控制系统
对于特殊工况条件下(如被测对象环境温度较高,且物料下落时会产生飞溅、出现粉尘等现象)动态物位的检测问题,已成为企业能否实现生产自动化的关键所在。虽然目前市场上出现了各种物位测量仪表,而且新的物位检测方法也不断产生,但对于散粒体在动态变化状态下、且料仓内还有散粒体的飞溅以及热气的蒸发等现象的物位测量,已有的物位测量仪表显得并不适用。 同时,在工矿企业中,当物料达到设定值以后,都是采用人工手动开关阀门去控制料位高度,这不单降低了控制精度,而且提高了工人的劳动强度;对于大型企业来说,一般被控对象是多目标、多参数的,采用这种传统的方法更显得无能为力。另外,由于被测对象的工作环境恶劣,系统各种随机干扰严重,加之物料采用风机通过管道输送,时滞较大,如采用传统的控制方法,控制效果也不甚理想。 综上所述,特殊工况条件下动态物位的检测是当前检测领域中的一个难题,也是实现企业生产自动化的前提,在此基础上,采用现代先进的控制方法实现对多目标被控对象的自动控制,降低工人劳动强度、提高企业生产效率和经济效益是必要而迫切的。基于此,本项目提出的基于激光测量原理的非接触式料位监测与控制系统是一种新的行之有效的方法,可以实现特殊工况条件下液体和固体的非接触物位测量。非接触式料位监测与控制系统,是总结了国内外相关技术经验,并综合了智能技术,计算机软件技术和先进控制理论而开发的高技术产品。与同类技术产品或成果相比,该系统测量精度高,开放灵活,可靠性高,且操作简单,易于维护。 技术特点:(1)综合了计算机技术、人工智能技术和先进控制理论;(2)核心算法采用了多层次结构,极大增强了系统的适应性、可靠性和易维护性,保证系统的长期优化运行;(3)非接触式激光料位监测与控制系统能够通过定制适应不同应用需求;(4)该系统测量精度高,与被测物不直接接触,安装维护方便;(5)非接触式激光料位监测与控制系统在特殊生产工况下控制精度可达到1mm;(6)可以实现远距离数据传输,具有自动报警功能;(7)全中文系统,具有控制操作、趋势显示、数据存储、报表打印、故障报警等功能;(8)低成本设计是本技术的着眼点之一。    应用范围: 本项目适用于化工生产和某些橡胶生产过程要求对高粘度介质的物位进行测量与控制;在采矿场、农产品贮仓、水泥库等地方要求对固体颗粒及粉料面位置的测控,连续铸钢锭时结晶器中钢水液面的测控等方面。有助于提高料位检测效率和精度,目前国内在特殊工况条件下(如被测对象环境温度较高,且物料下落时会产生飞溅、出现粉尘等现象)动态物位的检测研究仍处于起步阶段,现有的技术还存在这很大的不足,本项目的成功将有望在全国范围内推广,市场前景看好。
北京交通大学 2021-04-13
新型Ag-MAX电接触材料的制备与应用
研制出了多种具有自主知识产权的Ag-MAX电接触材料,具有优异的力学性能、电学性能、热学性能及耐电弧侵蚀性能,具体研究成果包括:(1)新型Ag-MAX电接触材料开发:制备了高纯Ti3AlC2,Ti3SiC2,Ti2SnC和Ti2AlC等MAX相粉末材料,研制了Ag-MAX电触头复合材料,在400V、100A条件下(GB14048.4-2010)承受6000次电弧侵蚀后,质量损失约为5[[[[[%]]]]](与铜基座一体),样品仍然保持完整性,综合性能与商用Ag-CdO相当、优于Ag-C产品;(2)Ag-MAX电接触材料制备技术研究:研究了无压烧结和放电等离子烧结(SPS)制备Ag-MAX电触头复合材料,利用等通道转角挤压优化制备了Ag-MAX复合材料,通过MAX相表面包覆碳层的工艺调控Ag/MAX界面反应与结合,最终改善了材料致密度、微观组织、力学性能及耐电弧侵蚀性能,最佳条件下制备的样品在承受6000次电弧侵蚀后质量损失小于3[[[[[%]]]]];(3)Ag与MAX相高温润湿性研究:研究了Ag与Ti3AlC2、Ti3SiC2等MAX相块体材料的高温润湿行为,发现二者具有反应/非反应性两种不同润湿性,同时通过导电、导热和耐电弧侵蚀等性能表征,结果表明非反应性润湿体系具有更加优良的耐电弧侵蚀性能,对于Ag-MAX的体系开发与制备技术具有重要指导价值。主要创新点:1、研制了新型无Cd节约贵金属Ag的Ag-MAX电接触材料体系;2、优化制备了具有MAX相组织细化、定向排布特点的Ag-MAX电接触材料;3、研究了Ag与MAX的高温润湿行为,发现非反应性润湿的Ag-MAX体系综合性能更优。应用领域:预期本项目开发制备的Ag-MAX电接触材料,在航天航空、高速列车、电动汽车、智能电网、智能电器等行业的低压电接触器件(如电路开关、接触器、继电器等)中具有广阔市场前景。
东南大学 2021-04-13
相变过程接触面瞬时温度分布测量系统
对相变过程接触面瞬时温度分布的非接触式全域测量,有助于掌握相变过程的温度分布特征和传热特性。 目前,常见的非接触式、全域测温方法是红外测温技术,但存在仪器测试段需要由红外辐射能够穿透的特殊材料制作,并且空间分辨率低、易受环境辐射影响、价格昂贵等缺点。项目组采用温敏漆测温技术开发相变过程接触面瞬时温度分布测量系统。温敏漆测温基于荧光的温度猝灭机理,以探针分子作为光学传感器,当探针分子收到一定波长的光激发后,会发射出特定波长的荧光,探针分子的发光量子效率随温度升高而降低。通过CCD相机配合发射波长的滤光片,捕获到的发光强度与温度有关,通过测量发光强度可以实现对表面温度的瞬时全域测量。
华北电力大学 2022-07-12
电气化铁路接触网补偿装置
接触网是沿着电气化铁路架设并向电力机车受电弓供电的特殊输电线路,直接向电力机车供电的电力线(接触线)和承受接触网重量并具有一定输电能力的承力索(绞线),是接触网重要的组成部分。在电气化铁道供电系统中,接触网张力平衡装置是接触网设备中关键装置之一,它是保障电气列车安全运行的重要手段。本项目通过扭转弹簧提供动力,实现接触网拉力的恒定,保证电气化列车安全运行。
上海理工大学 2021-04-13
公路桥梁检测新技术研发与应用
由重庆交通大学牵头,交通运输部公路科学研究所、北京航空航天大学等七家单位共同完成的“公路桥梁检测新技术研发与应用”,项目围绕公路桥梁内在病害感知难题,首创了基于自发磁场变异特性的桥梁钢筋锈蚀和拉吊索腐蚀断丝无损量化检测技术与装置,研发了桥梁钢绞线钢束和精轧螺纹钢筋有效预应力现场检测新技术与装置,研制了桥梁索塔裂缝自动巡检与精准感知量测技术与装置,实现了我国桥梁内在病害精准、量化、无损检测的技术引领,带动了科技革新和行业进步,成果总体达到国际领先水平。
重庆交通大学 2021-04-10
基于机器视觉的路面病害检测关键技术
路面病害分为表面破损(如裂缝)、路面变形(如沉降)和结构病害(如层间脱空)三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号,对于表面破损,其输入为多功能检测车拍摄的路表图像;对于路面变形,输入为三维检测车测取的三维路面模型;对于结构病害,输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试,可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量,为路面养护工程提供数据支撑。此外,该技术在保证与人工识别结果相同的精度下,可将数据处理速度提高千倍以上。 
华东交通大学 2021-05-04
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