产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。

要解决渐开线圆柱直或斜齿轮任意瞬时多齿对同时接触时的轮齿变形、齿面线载荷、齿面接触应力及齿根弯曲应力的精确数据分折的技术问题，从而得到一个性能优化的齿轮参数，而提供一种渐开线圆柱齿轮高精度多齿对啮合接触仿真解析方法。 一种渐开线圆柱齿轮高精度多齿对啮合接触仿真解析方法，包括以下具体步骤： 1．大小齿轮的三维几何建模和装配    利用PrO／E软件，建立大小直齿轮或斜齿轮的三维几何模型，并进行装配，并调整大小齿轮的任意接触位置；    2．建立物理模型及力学模型 在PrO／MEcHANIcA集成子模块或者独立子模块中，完成材料特性参数，约束，接触区域与载荷的定义； 3．网格划分：在PrO／MEcHANI cA独立模块中，进行有限元网格划分； 4．仿真计算：在PrO／MEcHANI cA独立模块中，进行有限元计算处理；   5．计算的执行与结果分析 利用Pro／E与Pro／MECHAN I CA对渐开线圆柱齿轮的多齿对接触问题进行精确仿真，解决了渐开线圆柱直或斜齿轮任意瞬时多齿对同时接触时的轮齿变形、齿面线载荷、齿面接触应力及齿根弯曲应力的精确数据分折的技术问题，可以快速高精度地仿真解析圆柱齿轮任一瞬时，同时多齿对啮合情况下的轮齿与轮体的变形与应力分布情况，特别是我们在设计齿轮时所需要的高精度的齿面压力分布、齿面接触应力分布与齿根弯曲应力分布。这些参数对齿轮的弯曲与接触强度，振动分析，疲劳强度以及磨损分析有着重要的直接帮助。

本实用新型公开了一种高精度静态三维力传感器标定装置，包括标定装置反力架、传感器固定盘、传感器加载件、滑轮支撑系统和砝码。标定装置反力架由顶板和四个立柱组成，立柱底部设有调平器，反力架顶板上部设有水平仪、下方安装有传感器固定盘；三维力传感器的顶部和底部均具有螺孔，用于连接传感器固定盘和传感器加载件；传感器加载件的X、Y、Z三个方向各具有一条钢绞线，用于施加三向荷载，X、Y方向钢绞线中部设有加载件水平仪，末端设置有砝码托盘；标定装置反力架的X和Y方向各设有一个滑轮支撑系统；本实用新型装置结构简单，精度高，实现三个分力任意组合加载，适宜不同形状三维力传感器，使用效果好，便于推广使用。

本发明公开了一种利用多系统 GNSS 观测值的高精度基线解算方法，首先通过对各 GNSS 系统各频 率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构建站间单差观测值，之后选择某类观测值的伪距硬 件延迟作为基准以解决法方程秩亏问题，并根据各 GNSS 系统的性质对浮点单差模糊度估值处理去除组 合 UPD 影响，恢复单差模糊度的整周特性，进而实现基线高精度解算。本发明突破了现有多系统 GNSS 基线解算方法存在的缺陷，具有理论严密、模型简单、易于实现

项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。 高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性； 智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平； 结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。 技术优势 巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。

本发明提供一种用于钢管生产线无损检测过程中的缺陷位置标识装置，包括运料轮，运料轮上等距开设有齿槽，涂料瓶通过履带相连后搭放在运料轮齿槽内，驱动机构通过齿槽条连接动挤压块，齿槽条连接棘轮，棘轮与运料轮通过中心轴相接，静挤压块与动挤压块位置相对应，驱动机构通过齿槽条带动动挤压块前移，动挤压块与静挤压块配合挤压涂料瓶，涂料瓶的瓶盖被压出完成缺陷位置标识；驱动机构回位，齿槽条带动棘轮转动，棘轮又带动送料轮转动，涂料瓶从当前所在齿槽移动至下一个齿槽，最靠近动挤压块的涂料瓶落入动、静挤压块之间以备用。本发明以将喷涂料预先分成等量单元为原理基础，每次喷出等量的涂料至缺陷位置，提高了标识精度和生产效率。

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性；智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平；结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。技术优势巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。应用范围:（1）获得国家科技部重大科学仪器开发专项重大科学仪器开发专项“在役钢轨缺陷综合检测监测设备开发与应用”、国家自然科学基金委员重大科学仪器开发专项“钢轨接触疲劳及裂纹多物理高速巡检监测技术攻关”铁路总公司重大课题“高铁钢轨浅表层缺陷快速检测关键技术研究及装备研制”等项目支持。（2）作为关键核心设备应用于中国铁路总公司新一代国产大型高速钢轨探伤车GTC-80，累计巡检里程已达1万公里以上。发现各类型缺陷，如裂纹，剥离，磨损等400多例，通过了铁路总公司的关键技术鉴定，实现进口重大装备替代。（3）30km/h的双轨电动探伤机器人，集成环境感知、智能巡检、大数据处理与无线传输等功能，实现无人监控下的长距离自主运行，用于城市轨道巡检，已应用于南京地铁、西安地铁等。（4）智能制造质量检测技术应用于宝武集团宝日冷轧钢板厂（世界最大冷轧钢板生产线）钢板加工性能在线自动检测。（5）结构智能健康监控技术应用于京沪高铁CRTS-Ⅱ型轨道板健康监控（上海铁路局科技进步一等奖）、金温高铁沿线光纤监测（全国首例）、贵广客专K75+431双线特大桥沉降监测、芜湖地铁1、2号线安全监控系统；（6）挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛特等奖，创青春全国大学生创业大赛金奖，第一届中俄工业创新大赛二等奖。