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高效超细纳米复合纤维过滤材料的开发
项目通过静电纺丝喷头的设计、熔融静电纺连续化加工系统的控制等方面的研究,开发了可工业化生产的的熔融静电纺丝及其复合物加工的技术,并通过热压粘合等技术的研究,成果解决了熔融纳米纤维与常规非织造材料之间的复合技术难点。 关键技术 针对个体防护和工业过滤的需求,开发了熔融/静电纺丝制备纤维直径小、孔隙率高、孔径分布均匀的过滤材料,满足高效低阻过滤要求,过滤效率>99.97%,阻力压降<100Pa,突破批量化生产关键工艺和装备。 知识产权及项目获奖情况 授权专利:一种新型高效率静电纺丝线型喷头(专利号: 201310252853.X) 项目成熟度 批量生产阶段 投资期望及应用情况 效益分析:资金需求总额 200 万元 应用情况:江苏菲特滤料有限公司 
江南大学 2021-04-13
泛普纳米教学触控桌/触控茶几
产品介绍 UCN 纳米教学触控桌采用纳米触控技术,使传统课桌在不失去原始功能的前提下,又可变身为超大pad,融合了人机交互、平板显示、多媒体信息处理和网络传输等多项技术。内置丰富的教学资源平台、兼容阅读、画图等多种教学软件。可用于智慧幼儿园的打造,搭配在线阅读软件,变身数字图书馆,国外内优质绘本随心阅读,尊重儿童的学习特点和认知规律,寓教于乐,通过触控屏幕让孩子在游戏互动中掌握大量知识;亦可用于科普教室、未来教室的打造,支持多点触控多人操作,方便学生组成讨论组,活跃课堂氛围,增加学生探索发现的积极性。简单直观的触控操作,为课堂提供了一个全新的实现方式,是信息化时代教学的创新产品。   产品优势 纳米触控技术: 采用纳米触控技术,定位精准触控流畅;即使表面有大量积水,触控照样灵活自如; 一机多用,寓教于乐: 既能当普通课桌,又能当做超大pad;兼容多种教学软件,在视听、动画中完成教学; 多点触控,同时阅读: 10点触控,支持多人同时触控操作;满足多名儿童同时阅读不同图书的使用需求; 人机互动,激发兴趣 : 尊重儿童的学习特点和认知规律;将视、听、触、学高效结合起来,有效激发学生的学习兴趣; 自动识别,精准触控: 自动识别技术,仅对手指、电容笔触控有效;桌面上可摆放物品,不会对触控造成影响; 防暴安全,保护视力: 符合儿童人体工学的多维度安全设计;防眩光技术,过滤80%有害光线,有效保护学生视力;     应用领域 智慧教育: 可内置教学软件、幼儿阅读软件、画图软件等,用于智慧课堂,阅读室,未来教室,科普教室等的建设打造。 产品参数
苏州泛普科技股份有限公司 2021-08-23
P66.XYZ—纳米定位台-芯明天科技
产品详细介绍纳米定位台纳米定位台  电话:0451-86268790  芯明天科技——压电纳米定位行业领导者!产品定制服务我们更专业!每年参加展会:LASER World of PHOTONICS CHINA慕尼黑上海光博会、北京光电周ILOPE、深圳光博会CIOE。哈尔滨芯明天科技有限公司专业致力于压电纳米定位系统的研发生产与销售。十余年的行业经验、专业的研发团队、雄厚的研发实力、完善的管理体系、可靠的品质保障为您提供最佳压电纳米定位技术解决方案!主营产品包括压电陶瓷材料、压电陶瓷片、叠堆压电陶瓷、精密压电促动器、压电马达、压电直线电机、纳米定位台、压电纳米定位台、微米纳米定位台、压电平移台、压电运动台、压电位移台、压电平移台、1-3维纳米精度偏转台/旋转台、压电偏转镜、压电物镜定位器、六自由度并联机构、压电陶瓷驱动电源、压电陶瓷驱动器、压电陶瓷驱动电源、电感/电容/激光测微仪等产品,同时提供压电点胶阀维修服务等。纳米定位台是以压电陶瓷作为驱动源,结合柔性铰链机构实现X轴、Y轴、XY轴、XYZ轴精密运动的平台,驱动形式包括压电陶瓷直驱式与机构放大式两种,运动范围最大可达110μm, 具有体积小、无摩擦、响应速度快等特点,配置高精度传感器,可以实现纳米级分辨率、定位精度具有极高的可靠性,压电平移台在精密定位领域中发挥着至关重要的作用。P66.XYZ 压电纳米定位台为压电陶瓷直驱机构压电平台,采用柔性铰链结构设计具有无摩擦、无反弹、响应速度快等特点,最大运动行程110μm,分辨率可达0.1nm,定位精度实现纳米级,可通过自由组合成二维、三维压电纳米定位台。特点:柔性铰链结构设计,无摩擦无反弹最大行程110μm开环与闭环版本可选FEA有限元分析优化产品性能可组合成二维、三维纳米定位台应用:光纤拉伸/端面检测/对接  硬盘测试  电化学加工 3D锡膏检测  精密定位 显微成像   哈尔滨芯明天科技有限公司致力于压电纳米定位产品的研发、生产与销售,主要服务于制造高端精密设备的的客户。自2004年起,经过十多年的快速发展,公司已获得高新企业认定,获得产品相关专利以及软件著作权、全部产品拥有自主知识产权、公司产品已覆盖全国各地知名高校、科研院所以及高端精密设备制造企业,并远销欧、美、日、韩等地。公司与中国高科技企业、国家重点实验室建立了合作伙伴关系,已经成为中国最专业的精密定位产品生产商。 更多信息,请访问芯明天官网  www.coremorrow.com 或拨打电话:0451-86268790/17051647888 哈尔滨芯明天科技有限公司产品已广泛应用于半导体技术、光电子、通信与集成光学、光学仪器设备、医疗生物显微设备、生命科学、精密加工设备、新药设计与医疗技术、数据存储技术、纳米技术、纳米制造与纳米自动化、航空航天、图像处理等领域。芯明天正在为中国的工业自动化、国防、航天事业的发展贡献着自己的力量。
哈尔滨芯明天科技有限公司 2021-08-23
HT-218型 纳米微粒制备实验仪
产品详细介绍  参照电阻加热蒸发法制备超微颗粒的原理,进行相关的金属、氧化物、高分子材料及其他材料的超微颗粒制备实验或演示。
南京浪博科教仪器研究所 2021-08-23
Nanolink S900纳米粒度分析仪
Nanolink S900纳米粒度仪采用经典90°动态光散射技术,粒径范围:0.3nm-15μm;配备新一代高速数字相关器,最小采样时间25ns,动态范围大于1011;拥有集成光纤技术的军品级高灵敏度APD 或 PMT 探测单元;配置532nm 50mW大功率固体激光器,能量输出自动调节;干燥气体吹扫技术实现冷凝控制,温控范围可满足0℃-90℃,精度±0.1℃。
珠海真理光学仪器有限公司 2021-12-08
基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模拟电路故障诊断方法
近年来已经建立了基于故障字典,模糊理论,专家系统,神经网络,支持向量机,信息融合,小波分析,粒子群等各种技术的不同故障诊断方法,并在模拟电路的实际检验中取得了良好的效果。然而,电路从正常到故障之间存在中间过渡状态,怎样定义这个中间状态以及其对电路有怎样的影响,如何准确描述这种影响,通过查阅文献,到目前为止还没有一种合理的方法能够解决这个问题。
辽宁大学 2021-04-11
一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障诊断方法
本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法,包括:(1)从网络历史数据库中获取历史数据,包括症状变 量集以及故障类变量集;(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型, 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合; (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数;(4)进行故障诊断时,对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法,有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题,显著提高了网络诊断的准确性,在进一 步降低运算复杂度的同时,能够保持较好的学习能力及容错特性。
华中科技大学 2021-04-11
工业无线传感器网络中基于多元异构数据融合的设备故障诊断系统
 本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统,对工业现场运转设备的工作状态进行监测,部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统,也承担通信网络的功能,最后作为具有推理学习能力的决策网,是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。   作为一种独立的控制网络,本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台,能够有效弥补有线诊断系统在应用中布
河海大学 2021-04-14
抗M3型受体变构肽抗体测定在干燥综合征诊断中的应用
干燥综合征(Sjögren’s Syndrome,SS)是一种以侵及泪腺和唾液腺等外分泌腺为特征的全身性自身免疫疾病。该病最常见的临床表现为眼干、口干,并可累及肺、肾脏、淋巴系统、血管及肝脏等器官。此病无明显的地区分布差异,可发生于任何年龄,以40-60岁,特别是绝经后的女性居多,男女之比为1:9。在我国的患病率为0.77%,在老年人群中的患病率高达4%,全国有近800万患者。 目前在临床上应用的SS特异性自身抗体,如SSA、SSB抗体,存在敏感性低,易漏诊的弊端,不能满足临床需求。本团队经过多年研究发现了可以用于干燥综合征诊断的血清学特异性抗原—AM3RP,根据该抗原的抗原表位合成的变构肽可以特异性的识别干燥综合征患者血清中的特异性抗体—抗AM3RP抗体。抗AM3RP抗体在原发性干燥综合征(pSS)具有很高的敏感性和特异性,其中,IgG型抗AM3RP抗体在pSS患者中的敏感性为84.6%,特异性为92.2%;IgA型抗AM3RP抗体在pSS患者中的敏感性为和特异性分别为46%和87%。基于目前SS在我国患者数量庞大,又缺乏相应的特异性诊断价值高的生物学标志物,本项目临床应用前景广阔。
北京大学 2023-07-10
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法,其包括以下步骤:(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上,利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号;(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解,以得到小波灰度图;(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式,对所述小波灰度图进行预处理;(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络,所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断,以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学 2021-04-13
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