品 名：四阶段直线式自动化样品制备系统 型 号:LAS402 品 牌：essa 产 地：澳大利亚 简单、结实、经济适用的自动化解决方案 4阶段直线式自动化样品制备系统：大致流程为1.精细破碎——2.缩分——3.精细研磨——4.缩分，可靠的全自动化系统，制备高品质有代表性的样品。 我公司的直线式自动化系统将高性能的样品制备设备与经过认证的机械取样装置相结合，使用了可靠的样品输送装置。可以很便捷的将干燥后的样品装入破碎机中，从系统最终端收集用于实验分析的样品，同时弃样部分弃掉废弃样品。 直线式自动化系统可与更灵活的机械手的自动化单元结合使用，能为用户带来更多方便。自动化样品制备系统所带来好处包括：更强的样品均一性、提高样品可追溯性、保证样品的代表性，减少人为参与与降低劳动强度，避免由于人员素质的不同而引起的制样波动。 该系统符合中型产量矿石实验室样品制备系统的要求，是处理金、镍和铁矿石等的理想选择。 系统特征 ●进样：重量达15kg的块矿等样品 ●出样：可将样品快速从110mm破碎到2mm ●系统出样尺寸为75um，可选择残渣重量及收集部分数量 ●初步弃样自动通过皮带机去掉 ●内置的气喷清洗降低了污染 ●占地面积小 ●方便输送及偏远山区作业 ●安装简单，快速 ●大大减少了人工处理 ●降低了人工错误-不需要技术劳动力 ●所有的设备元件都在地面平面上，便于维修 ●采用模块化设计，结合已经过认证的爱莎设备。 操作方式： 该系统由单人控制即可，操作人员将样品称重后，倒入进料口。可采用单一模式及连续模式进行操作。 通常将样品倒入系统后破碎至2mm后，自动进入下一个流程，再倒入初步分离出部分样品进行研磨，研磨至75um，再精细分离为可配置份额。 ▲单一模式：在单一模式下，只有一种样品在整套系统中进行处理。 ▲连续模式：最多可以有三种样品同时在系统内进行处理，使用系统的此种模式可以大大提高系统的生产能力。 典型处理能力及系统效用 该系统性能可靠，每天可工作22小时，每小时可制备10个样品。建议每天利用2个小时进行设备清洗与维护。 安全特征 该系统最大的好处在于提高了操作人员的安全系数。 该系统有消音机柜及内置除尘装置，可防止操作人员受到噪音和灰尘的危害。 机械提升机将样品在设备之间运输，弃样则通过皮带机弃掉。人工参与的工作减少，只需卸载破碎机以及收集1.2千克精细研磨样品。 该套系统上有安全防护装置及急停按钮。为确保操作人员的安全，所有可移动的防护装置门上有安装了编码安全开关。 为方便操作人员使用，进样和出样都位于使操作人员舒服的高度上。 所有的设备都置于地面，大大提高了操作人员和维护人员人体工学效率，这一点是市场上其他设备不具备的。

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

海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能

海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

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。

本技术解决了现有技术存在的普通改性沥青、反应挤出机进行制备的的各自缺陷。本发明能使纳米粒子、聚合物在沥青中充分分散均匀，使所加工的改性沥青达到交通部《公路沥青路面施工技术规范》技术要求， 简化了制备聚合物基纳米复合改性沥青的复杂程序，同时可减少改性沥青制备过程中的有毒物质对环境的污染，复合改性沥青软化点略高于高速剪切法制备的复合改性沥青，低温延度提高幅度很大。

本项目采用拥有我国自主知识产权的燃烧合成技术生产技术生产各种先进陶瓷，金属间化合物和复合材料的粉末。提供的主要产品有：a-Si3N4，b-Si3N4，a-Sialon，b-Sialon，AlN，TiN，ZrN，TiC，TiCN，TiB2，SiC，Cr3C2，MoSi2，FeAl，Fe-TiN，Fe-TiC，Fe-TiB2，Cu-TiB2，TiB2-Al2O3，AlN-ZrN-Al3Zr，Si3N4-SiC-TiCN，Si3N4-Si2N2O-TiCN，TiN-TiB2以及纳米电子陶瓷BaTiO3粉末，纳米ZrO2及ZrO2基陶瓷，纳米TiO2粉末。采用这种先进工艺合成反应完全，性能稳定，质量优良，欢迎各界用户洽谈业务。 用于各工业领域耐磨、耐腐蚀、耐高温等严酷服役条件下工作的结构部件。

本发明属于钙钛矿结构环境协调性压电陶瓷领域，特别涉及一种铌酸钾钠-锆钛酸铋钾/锂系无铅压电陶瓷，该无铅压电陶瓷由通式(1-x)K0.5Na0.5NbO3-xBi0.5M0.5Zr1-yTiyO3表示，式中，0＜x≤0.05，0≤y≤0.3，M为K或Li。本发明所述无铅压电陶瓷具有良好的压电和介电性能，所用原料价格相对低廉，不含贵金属或有毒金属原料。