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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙卡爾曼濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊以及測姿定位雙卡爾曼濾波器；對于測姿濾波器，基于慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為系統(tǒng)方程，觀測方程包括加速度計觀測量更新和磁力計觀測量更新，輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊以校正姿態(tài)的影響。對于定位濾波器，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果為觀測方程。本發(fā)明的技術(shù)方案解決VLC定位容易受設(shè)備姿態(tài)影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，消除姿態(tài)對VLC定位的影響。
東南大學(xué)
2021-04-11
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背靠背結(jié)構(gòu)電壓型變流裝置的雙脈沖寬度調(diào)制控制器
一種背靠背結(jié)構(gòu)電壓型變流裝置的雙脈沖寬度調(diào)制控制器,其特點是:它包括由兩套結(jié)構(gòu)相同的數(shù)字信號處理器電路,現(xiàn)場可編程門陣列電路,同步單元電路,模數(shù)A/D轉(zhuǎn)換調(diào)理電路,過壓,過流調(diào)理電路,串口通信電路,故障,狀態(tài)指示電路和控制電源電路組成.數(shù)字信號處理器電路的數(shù)字信號處理器DSP用來模數(shù)轉(zhuǎn)換,上層控制算法,底層控制中脈沖寬度調(diào)制脈沖生成及串口通信控制;數(shù)字信號處理器電路與現(xiàn)場可編程門陣列電路兩個輸入輸出I/O口相連接,用來數(shù)字信號處理器電路和現(xiàn)場可編程門陣列電路之間工作狀態(tài)通信;具有通用性強,硬件電路無需更改的前提下,只須通過編程即可適應(yīng)于不同的應(yīng)用場合;具有控制精度高,電路結(jié)構(gòu)簡單,集成度高等優(yōu)點.
東北電力大學(xué)
2021-04-30
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一種浮置板軌道系統(tǒng)中的隔振器及其工作參數(shù)的確定方法
成果描述：本發(fā)明公開一種浮置板軌道系統(tǒng)中的隔振器及其工作參數(shù)的確定方法，位于浮置板軌道系統(tǒng)的浮置板與軌道基礎(chǔ)之間，包括并行設(shè)置的鋼彈簧、阻尼液和可控庫侖阻尼件；在不考慮庫侖阻尼的情況下，建立車輛?浮置板軌道耦合動力學(xué)時域分析模型，以浮置板和鋼軌最大垂向振動位移為控制指標(biāo)，確定不考慮庫侖阻尼時的浮置板最小支承剛度Ka，再結(jié)合不考慮庫侖阻尼時浮置板最小支承剛度工況下的浮置板垂向振動位移時程曲線特征，確定浮置板的位移閾值，確定庫侖阻尼力大小及其工作時段，最后，運用車輛?可控庫侖阻尼隔振器浮置板軌道耦合動力學(xué)時域分析模型，算出有庫侖阻尼情況下的浮置板最小支承剛度Kb。可以有效提高傳統(tǒng)鋼彈簧浮置板軌道的隔振效率。市場前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術(shù)先進(jìn)，性價比較高。
西南交通大學(xué)
2021-04-10
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一種處理廢水的兩相兩階段厭氧生物反應(yīng)器
該專利針對造紙廢水污染負(fù)荷高、難降解有毒有機(jī)污染物含量大的特點，首次通過反應(yīng)器內(nèi)區(qū)域分割，實現(xiàn)產(chǎn)酸、產(chǎn)甲烷兩相分離，產(chǎn)甲烷兩階段處理的模式，優(yōu)化了厭氧微生物菌群，有效解決目前造紙廢水厭氧處理效率低、易酸化崩潰、運行穩(wěn)定性差的問題。參評專利目前已在國內(nèi)37家企業(yè)推廣應(yīng)用，近三年累計實現(xiàn)節(jié)支效益超過3.4億元，在造紙廢水領(lǐng)域產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益，專利發(fā)明人因該專利取得的良好應(yīng)用效果而獲得2015年廣東發(fā)明人獎和2014年度中國造紙蔡倫科技獎。并獲得了廣東專利優(yōu)秀獎。
華南理工大學(xué)
2021-04-10
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一種采用超聲波振動的連鑄結(jié)晶器生產(chǎn)高錳鋼的方法
（專利號：ZL 201410286150.3） 簡介：本發(fā)明公開了一種采用超聲波振動的連鑄結(jié)晶器生產(chǎn)高錳鋼的方法，屬于鋼鐵冶金技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括電爐初煉工序、鋼包爐精煉工序和中間包板坯連鑄工序，所述中間包板坯連鑄工序采用水平連鑄系統(tǒng)，鋼包爐精煉后的鋼水從鋼包的底部，流經(jīng)長水口注入到中間包中，中間包內(nèi)的鋼液進(jìn)入水平連鑄結(jié)晶器內(nèi)，同時水平連鑄結(jié)晶器上產(chǎn)生超聲波振動使鋼液逐步成型，在二冷段通過冷卻，逐漸凝固成連鑄高錳鋼。本發(fā)明中無需依靠結(jié)晶器的機(jī)械振動，而僅僅依靠超聲波振動力使初生坯殼與結(jié)晶器內(nèi)壁自動“脫模”，從而消除或減少高錳鋼鑄坯表面缺陷的產(chǎn)生；同時能夠促進(jìn)鑄坯中等軸晶的發(fā)展，進(jìn)而提高后續(xù)金屬制品的質(zhì)量。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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基于多層空間光調(diào)制器的高分辨全息三維顯示裝置和方法
本發(fā)明公開了基于多層空間光調(diào)制器的高分辨全息三維顯示裝置，包括：相干光源、擴(kuò)束準(zhǔn)直系統(tǒng)、空間光調(diào)制器組、圖像傳輸模塊和計算機(jī)，所述的空間光調(diào)制器組由平行排布的N個空間光調(diào)制器的組成。本發(fā)明還公開了基于多層空間光調(diào)制器的全息三維顯示方法。本發(fā)明采用空間光調(diào)制器多層前后排列的方式，每一層空間光調(diào)制器根據(jù)計算機(jī)載入的編碼圖像對入射其上的光束進(jìn)行全息編碼調(diào)制，再現(xiàn)出真實空間的高分辨全息三維光場，擴(kuò)大了全息顯示的觀察范圍，可供多人多視角裸眼同時觀看，消除了觀察者在觀看三維顯示過程中的不適應(yīng)感，自動符合人類在視覺觀察及深度感知方面的自然生理和心理習(xí)慣。
浙江大學(xué)
2021-04-11
基于平面顯示器的懸浮式360°光場三維顯示裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于平面顯示器的懸浮式360°光場三維顯示裝置，包括：依次放置的平面顯示器陣列、第一透鏡組陣列、第二透鏡與散射屏，其中平面顯示器陣列由若干平面顯示器拼接而成，每個平面顯示器用于顯示三維對象一周360°各子圖像的其中一部分，即一個子圖像序列，平面顯示器陣列顯示的圖像序列中各子圖像、第一透鏡組陣列中各第一透鏡組以及觀察區(qū)的各視點一一對應(yīng)。觀察者在一個視點只能看到一個子圖像。通過控制平面顯示器陣列顯示的子圖像個數(shù)、整個系統(tǒng)的光軸傾角、散射屏的散射角度等參數(shù)，使觀察者在觀察區(qū)內(nèi)雙眼處于不同視點處，從而觀察到平面顯示器陣列上顯示的兩個不同子圖像而產(chǎn)生雙目視差，達(dá)到觀看立體三維場景的效果。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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哈爾濱工程大學(xué)跨介質(zhì)高速入水發(fā)射器等設(shè)備采購項目競爭性磋商公告
哈爾濱工程大學(xué)跨介質(zhì)高速入水發(fā)射器等設(shè)備采購項目競爭性磋商
哈爾濱工程大學(xué)
2022-06-08
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利用自來水余能和壓縮空氣能回收冷水的節(jié)水節(jié)能熱水器
本成果提供了一種利用自來水余能和壓縮空氣能回收冷水的節(jié)水節(jié)能熱水器，包括熱水器和與熱水器連通的自來水冷水進(jìn)水管和熱水出水管，自來水冷水進(jìn)水管和熱水出水管同時連通三進(jìn)一出混水閥，熱水出水管上靠近混水閥的位置通過儲水容器進(jìn)水管道連通儲水容器，儲水容器通過儲水容器出水管道連通混水閥，所述儲水容器出水管路上設(shè)置有泄壓閥、控制控制閥門和逆止閥。本成果可以利用自來水余能把熱水器出口至實際出水口管路之間的冷水儲存起來并在儲水容器中形成壓縮空氣能，然后壓縮空氣能做功使這部分冷水在其他使用冷水的地方利用，實現(xiàn)這部分冷水資源90%以上的利用，在不消耗電能的前提下達(dá)到了節(jié)約水資源的目的，相較于循環(huán)泵節(jié)約利用該部分冷水的技術(shù)，節(jié)約了電能。本成果搭建的模型在增加用戶用水體驗的基礎(chǔ)上能有效節(jié)約水資源，提高水資源的利用效率，該模型搭設(shè)簡便，可推廣使用。另外，可將該系統(tǒng)集成到新的熱水器中，設(shè)計制造新型的節(jié)水節(jié)能熱水器。在不消耗電能的前提下實現(xiàn)了熱水器熱水管中冷水資源90%以上的利用，節(jié)約了水資源。
西北農(nóng)林科技大學(xué)
2021-05-11
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一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法
本發(fā)明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預(yù)測模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)到分類 器參數(shù)；(4)進(jìn)行故障診斷時，對測試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進(jìn)行估計得到對應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)一 步降低運算復(fù)雜度的同時，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯特性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11