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智能混凝土流变仪-冠力科技--GL-LBY L
概述 GL-LBY/L型流变仪提供了一种科学的测试混凝土和易性的方法,是一种全新多功能和轻便的混凝土流变仪,用于检测骨料粒径在32mm以下的混凝土流变性。可应用于科研、混凝土材料配比确定、生产质量控制等领域。软件自动控制采集数据,自动计算Bingham流变参数—屈服应力和塑性粘度,绘制曲线,储存试验结果及导出试验数据。 性能特点 可移动,适用于实验室内环境 结实耐用,低成本,多功能 实验快速,准确 操作简单,自动化 更好地确定材料和易性 提高混凝土质量和性能 提高工人生产效率 加速高效新材料的推广使用
杭州冠力智能科技有限公司 2024-11-06
电供暖智能控制系统
技术成熟度:技术突破 本成套设备,以电供暖的各个电暖气为控制对象,以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数,自下而上,组成了由单片机现场控制器(控制室单独使用PLC控制器)、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统,从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统,利用合理科学的软件算法,实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点:本套装置由四个单片机组成现场控制器,一个PLC组成的控制室控制器,与中间层面的S7-300PLC控制系统,以及顶层监控层的工控机装置,统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究,也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院 2025-05-19
高性能电机及其健康状态监测系统研发技术
团队具备成熟的高性能电机研发能力,具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术,能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机,助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统,能够实时监测电机健康状态,即使发现电机微小故障,有效提高电机可靠性。
重庆文理学院 2025-05-19
涂料用硅溶胶 水性/建筑/特种涂料适用 防火抗污 流变性好
硅溶胶在涂料方面的应用非常广泛,其独特的物理和化学性质为涂料带来了多种优异的性能。 一、硅溶胶在涂料中的基本作用 提高涂料的稳定性: 硅溶胶具有良好的悬浮性和分散性,能够有效地防止涂料中的颜料和填料沉淀。当硅溶胶添加到涂料中时,其胶体粒子能够在颜料和填料表面形成一层保护膜,防止粒子间的聚结,从而提高涂料的储存稳定性。 增强涂层的附着力: 硅溶胶中的硅羟基能够与涂料中的有机基团发生化学反应,形成化学键合,增强涂层与基材之间的结合力。这种化学键合不仅提高了涂层的附着力,还使得涂层更加致密,有效防止了水分、氧气等外界物质的侵入,延长了涂层的使用寿命。 改善涂层的耐候性: 硅溶胶具有优异的耐候性能,能够抵抗紫外线、风雨、盐雾等自然环境的侵蚀。当硅溶胶添加到涂料中时,能够形成一层耐候性极佳的保护膜,保护涂层不受外界环境的破坏,保持涂层的色泽和光泽度。 二、硅溶胶对涂料性能的提升 提高涂层的硬度和耐磨性: 硅溶胶中的硅氧键具有较高的键能,使得硅溶胶具有优异的硬度和耐磨性。在涂料中加入硅溶胶,能够显著提高涂层的硬度和耐磨性,使得涂层更加坚硬、耐磨,适用于各种高磨损场合。 调节涂料的流变性能: 硅溶胶的粘度可以通过调整其浓度和pH值来进行调控。在涂料中加入适量的硅溶胶,可以有效地调节涂料的流变性能,使涂料在施工过程中更加易于涂抹和流平,提高施工效率。 改善涂料的抗污染性: 硅溶胶具有较低的表面张力,不易被污染物吸附,因此具有优异的抗污染性能。将硅溶胶添加到涂料中,可以使涂料表面更加光滑、不易沾污,从而提高涂料的抗污染性,保持其长期的美观性。 提高涂料的防火性能: 硅溶胶具有一定的阻燃性能,能够在高温下形成一层保护层,阻止火势的蔓延。将硅溶胶添加到涂料中,可以提高涂料的防火性能,增强建筑物的安全性能。 三、硅溶胶在涂料中的具体应用 水性涂料: 在水性涂料中,硅溶胶作为重要的添加剂,可以提高涂料的稳定性、附着力、流平性、耐候性、硬度和耐磨性,同时减少有机溶剂的使用量,降低涂料对环境的污染。 建筑涂料: 将硅溶胶添加到建筑涂料中,可以提高涂料的附着力、耐擦洗性、耐候性、硬度和耐磨性,同时改善涂料的自清洁、防水防渗、防磨损、腐蚀、保色性等性能。 特殊涂料体系: 硅溶胶可以与水性高分子化合物和聚合物乳液混合,用于制备有机-无机复合涂料。这种复合涂料在密封底漆、弹性涂料、防水涂料、低PVC涂料等多种涂料体系中都有应用,可以改善涂层的性能并掩盖涂层本身的缺陷。 四、硅溶胶在涂料应用中的优势 环保性: 硅溶胶作为一种无机材料,不含有毒有害物质,对环境友好。在涂料中使用硅溶胶,能够减少有机溶剂的使用量,降低涂料对环境的污染,符合绿色环保的发展趋势。 多功能性: 硅溶胶能够同时提升涂料的多种性能,如附着力、耐候性、硬度和耐磨性、抗污染性、防火性能等,是一种多功能的涂料添加剂。 广泛的应用前景: 随着涂料工业的不断发展,硅溶胶作为一种高性能的涂料添加剂,将在更多领域得到应用和推广,如建筑、汽车、航空、船舶等领域。
东莞市惠和永晟纳米科技有限公司 2025-03-27
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
高温超导电动悬浮列车静悬试验台超导磁体的自由度控制与安全防护系统研究
技术成熟度:技术突破 1.原理:结合磁浮列车极端运行工况,充分考虑运行环境的强磁场,深入研究机-电-磁耦合机制,精确调节磁体悬浮姿态,以实现超导磁体在液氮温区(-196℃)自稳定悬浮。 2.创新点: (1)研发国产化低功耗悬浮控制模块,能耗较进口设备降低35%; (2)突破-196℃环境下多系统协同控制技术,填补国内工程化应用空白。 3.应用场景: (1)高速磁浮列车静悬试验台 (2)精密仪器运输平台 (3)航空航天地面测试装备 4.应用案例:前期开发的自由度控制系统,已被合作团队应用且效果较好。
长春工业大学 2025-05-20
高校智慧资助系统
建设智教智慧资助系统,通过其高效协同的后台分类处置能力,把高校学工资助事项进行整合和业务流程的约简化处理,运用大数据打通“最后一公里”,将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务,实现高校学生资助工作的无纸化办公,让学生真正实现“最多跑一次”。 管理员可以灵活设定经困生等级(比如一般困难、困难、特别困难等)。 管理教师可以根据学校的经困生管理办法灵活设定经困生认定条件,在对应的条件下可以设置多条困难条件类型及对应的权重值、限制条件。 管理员可以灵活设定经困生申请计划,包括起止时间、对应认定条件、申报条件参数设置、申报对象。 学生通过移动端进行在线填写经困生申请材料,提交后系统可根据管理员设定的经困生等级条件自动给审核人员推荐申请经困生等级并可以手动调整,学生提交后可以实时查看审核进度。 班主任可以根据系统推荐的经困生等级自行根据实际条件进行手动确认等级,并保留推荐等级和班主任确认等级查询痕迹。 经困生认定条件需具备权重分配方案和认定版本的统一联动管理。 二级学院可以根据权限设置批量打包下载学生上传的经困生证明文件,并以学号+姓名方式保存。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
高校报修管理系统
智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程,提升服务效率与质量,满足学校师生及后勤管理部门的需求,维修完成后,能对维修服务质量(如维修效果、维修人员态度)进行打分评价,并可填写反馈意见,以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端,点击报修服务、我要报修后,可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度,并对维修结果进行线上打分、评价。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
芯片热设计自动化系统
TDA(芯片热设计自动化)软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真,支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究,直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度,进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学 2025-05-16
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
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