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船舶制造精密测量系统
船舶制造精度控制是造船工业的关键技术，对提高船舶质量，降低生产成本发挥着重要作用。日韩等世界造船强国已形成一套完整的管理体制，拥有完善的工艺制造流程，先进的高精度测量仪器和三维坐标测量与实物分析软件系统得到了广泛应用。我国的精度控制软件系统起步较晚，没有较为完善的产品，高精度全站仪的性能得不到充分发挥。引进的国外相关软件不但价格昂贵，而且功能存在不符合国内生产习惯的现象。本项目旨在研制船舶制造精密测量系统，结合高精度全站仪提升我国船舶制造精度控制水平。针对高技术、高附加值的船舶制造具有尺寸大、精度要求高的特点，研制船舶制造精密测量系统及精度控制解决方案。主要研究内容包括以下三个部分：(1) 针对船舶分段不规则摆放、构件外型复杂、尺寸大、内侧构件不易测量等实际情况，建立适用于测量大型船舶分段和构件的数学模型；(2) 通过嵌入式精密测量系统与高精度全站仪的集成应用，实现船舶分段和构件三维坐标数据的采集，为船舶制造提供船舶的三维计算与分析结果；(3) 建立船舶制造数据库、误差分析模型和精度控制方案，存储设计数据、实测数据和分析结果等，对船舶制造过程中加工、切割、装配和焊接等环节进行误差统计分析和精度控制，为设计和工艺方法的改进、精度指标的确定提供数据和理论基础。
南京工业大学
2021-04-13
多功能柔性制造单元
基于齿面柔性创成原理及多功能复合加工技术，建立参数化模型，研究其数字化共轭原理及刀路规划算法，开发具有自主知识产权的制齿软件。软件可按制齿功能进行重构，集成数控倒棱机等辅助装备，形成成套多功能制齿装备单元。
南京工业大学
2021-01-12
高功率激光焊接制造
上海交通大学
2021-04-13
船舶制造精密测量系统
本项目旨在研制船舶制造精密测量系统，结合高精度全站仪提升我国船舶制造精度控制水平，主要研究内容包括以下三个部分： (1) 针对船舶分段不规则摆放、构件外型复杂、尺寸大、内侧构件不易测量等实际情况，建立适用于测量大型船舶分段和构件的数学模型； (2) 通过嵌入式精密测量系统与高精度全站仪的集成应用，实现船舶分段和构件三维坐标数据的采集，为船舶制造提供船舶的三维计算与分析结果； (3) 建立船舶制造数据库、误差分析模型和精度控制方案，存储设计数据、实测数据和分
南京工业大学
2021-04-14
各种工装夹具设计制造
各种工装夹具设计制造
上海理工大学
2021-01-12
人才需求：智能制造
技术人才：智能制造、氢能源相关专业，研究生及以上学历，10年以上研发经验，能够指导产品研发。
山东奥扬新能源科技股份有限公司
2021-09-13
一种用于确定叶片加工弯曲度误差的方法
本发明公开了一种用于确定叶片加工过程中的弯曲度误差的方法，包括：为待测量的叶片获取其多个截面的形心，并将位于第一和最后的截面的形心相连以获得直线 L<sub>c</sub>；对叶片设计模型同样获取其多个截面的形心，并将位于第一和最后的截面的形心相连以获得直线 L<sub>s</sub>；对叶片测量模型、叶片设计模型的多个截面分别计算其形心与直线 L<sub>c</sub>、L<sub>s</sub>之间的距离d<sub>ci</sub>、d<sub>si</sub>；相应计算得出待测量叶片的各个截面的弯曲度误差 d<sub>i</sub>＝d<sub>ci</sub>-d<sub>si</sub>。本发明还公开了相应地用于准确获取截面形心的改进方式。按照本发明，可以快速、准确、稳定地测量叶片在加工过程中所产生的弯曲度误差，并能将所测得的型面扭曲度误差结果作为评价叶片加工质量的指标，相应改善叶片加工质量。
华中科技大学
2021-04-11
桨叶/叶片气动与噪声一体化分析设计
成果简介： 本成果通过对桨叶/叶片进行空气动力学和声学数值模拟分析，获得桨叶/叶片气动性能、载荷、噪声特性，评估复杂桨叶/叶片外形下的气动和噪声性能，并可结合优化设计理论对桨叶/叶片外形参数进行优化，获得性能更佳的桨叶/叶片气动外形。本成果可应用于风力机叶片、无人机螺旋桨、旋翼桨叶、常规螺旋桨等气动与噪声性能的一体化评估、分析设计，可减少桨叶/叶片风洞试
南京工业大学
2021-01-12
一种水稻叶片组织光学特性参数的测量装置
本实用新型公开了一种水稻叶片组织光学特性参数的测量装置，包括通过光纤连接的光源系统、单积分球光路系统和检测系统，检测系统连接计算机，所述的光源系统包括：波段为250～2500nm的卤钨灯源；所述的单积分球光路系统包括：积分球；光斑调节器，安装在积分球上，包括金属管和/或透镜，用于控制光纤的光斑大小。本实用新型的测量装置光源采用具有连续波段的卤钨灯源和光斑调节器，解决了现有的测量装置在测量时需要切换不同波段光源的问题。
浙江大学
2021-04-13
风力发电机叶片远程在线实时智能健康监测系统
本系统能对风力发电场的风机叶片进行分布式远程在线智能健康监测，系统组成如图1所示，该系统包括户外麦克风、信号采集与通信单元、光网络和风场监控中心服务器等。户外麦克风以非接触的方式采集风机叶片运行时产生的声信号，并传送给数据采集与通信单元，由通信单元将采集的信号通过网络上传至监控中心服务器，服务器包括接收端通信单元、信号处理与特征提取模块、神经网络和用户交互应用软件，由神经网络对风机叶片的健康状态进行判断，对缺陷进行分类，并发出报警。服务器交互应用软件能给用户提供友好的交互界面，用户可以通过PC机和手机远程登录服务器，实时查看声音监测信息，如时域图、频域图、时频域图等，也可以听取原始声信号，获得授权的工作人员可以对给出的故障信号进行再一次确认，并给出标注，还可以调取其历史记录，帮助用户分析。该系统能够远程实时非接触监测各风机叶片的健康状态并及时反馈给用户，有效解决了检测设备不易安装维护、无法远程在线监测、实时性差等技术问题。
华中科技大学
2022-11-28