铁素体不锈钢作为一种以铬为主要合金元素的钢种，具有含镍不锈钢所具有的成型性、耐蚀性、抗氧化性等性能，同时由于成本低、耐应力腐蚀性能优异等显著特点，被称为经济型不锈钢，而被广泛的应用于电梯面板、建筑装饰和汽车排气系统等领域。在超纯铁素体不锈钢生产过程中，为了有效固定不锈钢中的 C、N 元素，Ti 元素常常作为合金元素而被大量加入。如果控制得当，生成的 TiN夹杂物将作为铁素体异质形核的核心，促进等轴晶的生长，同时还能起到细化晶粒、沉淀强化等作用。然而，如果控制不当，在连铸坯表面生成大量的 TiN 夹杂物，将严重影响冷轧板的表面质量，如导致白色条纹缺陷等。因此，很有必要开展铁素体不锈钢中非金属夹杂物控制关键技术研究。（1）铁素体不锈钢冶炼 Ti-N 积控制技术。在超纯铁素体不锈钢冶炼过程中，常常加入 Ti 元素固定不锈钢中的 C、N 元素，形成的 TiN 夹杂物能够促进等轴晶的生长，起到细化晶粒、沉淀强化等作用。然而 Ti-N 积如果控制不当，会在连铸坯中形成分布不均匀的 TiN 夹杂物，轧制过程中密集分布的 TiN 夹杂物将沿轧制方向延展，最终在冷轧板表面形成白色条纹缺陷。图 1 所示为不同 Ti-N 积条件下对应的冷轧板表面白色条纹缺陷发生率：当 Ti-N 积大于 0.0025 时，白色条纹缺陷率急剧增加同时也将大于 20%。因此需要将 Ti-N 积控制在 0.0025 以下。（2）氧化物异质形核技术。铁素体不锈钢连铸坯中 TiN 夹杂物的形核主要包括两种方式，即均质形核与异质形核。异质形核可以影响 TiN 夹杂物在连铸坯中的数量、尺寸以及分布，更有利于 TiN 夹杂物均匀地分布在连铸坯中。对由 Mg、Al、Si、Ca 四种元素组成的共 15 种氧化物进行异质形核核心的考察发现，促进TiN 形核的氧化物主要包括五种，分别为 CaO、Al 2 O 3 、Al-Ca 氧化物、Mg-Al 氧化物和 Mg-Al-Ca 氧化物，而这其中又以含 Ca 的氧化物，即 CaO、Al-Ca 氧化物和Mg-Al-Ca 氧化物为主。值得注意的是，钢中的含 Si 氧化物，即 SiO 2 、Si-Ca 氧化物、Al-Si 氧化物、Mg-Si 氧化物、Mg-Al-Si 氧化物、Mg-Si-Ca 氧化物、Al-Si-Ca氧化物以及 Mg-Al-Si-Ca 氧化物均不能有效的促进 TiN 夹杂物异质形核。而钢中未发现MgO作为TiN夹杂物的异质形核核心的原因可能为钢中没有纯的MgO夹杂物。（3）连铸坯表面精准扒皮技术。采用 Aspex 观测和统计 TiN 夹杂物在铁素体不锈钢连铸坯表层的分布情况，结果表明：越远离连铸坯的表面，TiN 夹杂物的数量密度呈减小的趋势，平均尺寸呈增大趋势。尤其是在连铸坯表层下 4mm 范围内，TiN 夹杂物的数量密度很大并且由表层向内呈快速递减的趋势。同时在连铸坯表层 10mm 内，TiN 夹杂物的数量在平行于內弧面的分布是不均匀的，尤其是在连铸坯表层 4mm 内，TiN 夹杂物的数量密度很大并且分布极不均匀。因此，为了避免在超纯铁素体不锈钢冷轧板表面生成白色条纹，建议将连铸坯表层的扒皮厚度为 4mm。

本实用新型公开了一种空间钢框架高温下试验加载与测试装置，涉及钢结构抗火试验技术领域，包括反力架、千斤顶、千分表、温度传感器和激光测距仪，所述千斤顶通过滑块安装在反力架上，千斤顶的前端设有千分表，空间钢框架安装在地面凹槽内，空间钢框架的外部设有火灾试验炉，所述千斤顶的施压端安装有延伸至火灾试验炉的施压棒体；本实用新型的加载与检测装置适用于空间钢框架结构，通过耐高温钨钢棒传递压力千斤顶的力，有效的避免了加载装置直接受高温的影响；通过利用激光测距仪可以测试框架任一点的坐标值，通过不同时间下的坐标值，可以方

本实用新型涉及一种用于预制夹心保温墙体钢芯纤维复合连接件，设置于预制夹心保温墙体的内叶混凝土墙板、中间保温层和外叶混凝土墙板之中，其特征在于：所述的连接件包括横截面为圆形的纤维增强塑料连接体，所述的纤维增强塑料连接体包括上、中、下三段，所述上段和下段分别位于外叶混凝土墙板和内叶混凝土墙板内，上段和下段的外表面具有等间距的凸起圆环；纤维增强塑料连接体的中段紧密套置有塑料套筒，所述塑料套筒的长度与所述中间保温层厚度相等，位于塑料套筒的上、下端面上设置限位环；纤维增强塑料连接体内沿其长度方向设置有钢芯，所

本发明公开了一种改善高速钢强韧性的热处理工艺方法，包括对高速钢件经等温球化退火预处理后再施以等温淬火、分级淬火及深冷处理和回火复合最终热处理，等温球化退火预热处理后，以便于机械加工，并为后续淬火处理做好组织准备；在预热处理完成后进行最终热处理，其步骤为：在下贝氏体转变温度等温油淬，然后深冷处理24小时或以上，再经二次循环处理：520～600℃分级淬火+深冷处理，最后在520～600℃保温1-2小时回火。

产品详细介绍      玻璃仪器气流烘干器是使用玻璃仪器的各类实验室、化验室干燥玻璃仪器的适用设备。填补了国内空白，它具有快速、节能、无水渍、使用方便、维修简单等优点。该烘干器分A、B、C型三种型号。A型为基本型，无调温控制装置，B型为改进新型，有调温自动控制装置（可调温40-120℃），C型为全不锈钢调温型。      玻璃仪器气流烘干器是使用玻璃仪器的各类实验室、化验室干燥玻璃仪器的适用设备。填补了国内空白，它具有快速、节能、无水渍、使用方便、维修简单等优点。该烘干器分A、B、C型三种型号。A型为基本型，无调温控制装置，B型为改进新型，有调温自动控制装置（可调温40-120℃），C型为全不锈钢调温型。特点：   该产品是各种实验室干燥玻璃器皿的设备,它具有快速,节能,无水则,使用方便,维修简单等规格：（1）12孔 20孔 30孔 可依需要任意选择。（2）标准管、异形管，粗细长度不等，还可根据需要另订制作。

产品详细介绍  1、台面板： 台面板采用实芯理化板 2、柜体： 柜体采用18mm厚国家一级三聚氰胺双贴面中密度成型板制作。柜门及抽屉面采用2mm厚PVC封边条封边，所有封边连接处均做圆弧过渡处理。 3、连接件： 连接件采用尼龙制预埋母，优质锌合金连接杆，锌合金偏心轮三合一连接件连接，既保证牢固耐用又便于组装搬运。 4、铰链： 采用锌合金铰链，二段力，开门角度110度。 5、抽屉滑道： 抽屉滑道采用自滑式静音滑道，滑道钢板厚度为1.2mm，滑轮使用纯尼龙料。也可根据用户需要采用450mm黑色二节式钢制滑道。 6、柜门、抽屉拉手： 可根据用户要求选用锌合金U型亚光拉手、内嵌式拉手或封边拉手。 7、电源： 每组单位长度实验台或边台配有国产优质电源插座。  

本产品具有远程智能共享，预约与控制，故障报警，车辆位置锁定等功能。通过多元数据融合集成与模块化设计等技术，实现众多智能共享车位锁互联互通，解决城市居民停车难、智慧城市管理等瓶颈问题。本产品的动力源可以采用太阳能、锂电池、线路供电等多样方式。本产品防水，抗低温（-30℃），采用独特的动力缓冲装置，保护智能共享车位锁的动力系统和关键零部件，提高产品性能和使用寿命。

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。

项目的来源于国家863项目，并已经申请专利和软件著作权。 本成果应用人工心理（Artificial Psychology，AP）和人工智能理论，集成多种技术，将人类的情感、意识、智能赋予机器人。 AP人性化机器人具有以下功能：能听会说，唱歌跳舞，知冷知热，回避障碍，认识主人，识别同类，性格成长，能够用肢体动作和面部表情表达机器人自身情感。该系列机器人可以应用于科普场馆，学校实验室，家庭；在科普场馆中能够对场馆进行解说并与观众互动，在学校实验室作为科研平台，在家庭中可以作为一个智能管家。 AP人性化机器人是一个系列产品，现有产品： 1、迎宾机器人 2、高仿人机器人 3、智能爬虫 4、多功能机器人（迷宫、巡线、灭火） 5、火星车 6、机器鱼

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。