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MX220桌面五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床   MX220桌面五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床是一款桌面式微型五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床，適用于小型精密五軸零件及各種各樣的復(fù)雜零件加工；具有體積小、重量輕、搬運(yùn)方便、操作靈活等優(yōu)點(diǎn)；使用220伏電壓，配置工業(yè)級五軸聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)面板，帶5軸三檔電子手脈；機(jī)床具有X、Y、Z三個(gè)直線軸和兩個(gè)旋轉(zhuǎn)軸（B軸+C軸）五個(gè)坐標(biāo)軸，X、Y、Z直線軸采用直線導(dǎo)軌，BC兩個(gè)旋轉(zhuǎn)軸采用諧波減速機(jī)，保證高精度和高穩(wěn)定性；具有一次裝夾、任意曲面加工、復(fù)合工藝加工等優(yōu)勢、操作便利；具有性價(jià)比高、性能穩(wěn)定、故障率低、維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn)； 主要用途 MX220桌面五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床主要用于數(shù)控教學(xué)與培訓(xùn)，該機(jī)床主要加工鋁合金、銅、塑料及鐵、模具鋼輕加工，主要用于職業(yè)院校、高校創(chuàng)客創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等，進(jìn)行五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控編程教學(xué)和實(shí)操培訓(xùn)等。   產(chǎn)品特性： 工業(yè)級五軸聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)面板；帶5軸三檔電子手脈； 高精度帶預(yù)緊滾珠絲桿及螺母，具有運(yùn)動(dòng)靈活性、熱變形量小； XYZ軸采用直線導(dǎo)軌，BC旋轉(zhuǎn)軸采用高精度詣波減速機(jī)； 采用鑄件床身，機(jī)床穩(wěn)定性好，剛性好，精度穩(wěn)定； 使用220電壓、全封閉鈑金結(jié)構(gòu)； 展現(xiàn)當(dāng)代先進(jìn)制造業(yè)的高速高效高精尖加工的理念； 應(yīng)用于職業(yè)院校、高校創(chuàng)客創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等，進(jìn)行五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控編程教學(xué)和實(shí)操培訓(xùn)等； 執(zhí)行國際標(biāo)準(zhǔn)G代碼和多種CAM軟件（MasterCAM、UG、Fusion360等）； 便于課程開發(fā)，滿足老師教學(xué)，強(qiáng)化學(xué)生技能； 工作環(huán)境干凈整潔，無油污，異味；改善環(huán)境，低碳環(huán)保； 價(jià)格實(shí)惠，教學(xué)成本低，解決了大型工業(yè)級多軸數(shù)控機(jī)床的價(jià)格昂貴，增加學(xué)生實(shí)踐上手的機(jī)會(huì)； 序號 項(xiàng)目內(nèi)容 技術(shù)參數(shù) 1 床身及回轉(zhuǎn)臺 結(jié)構(gòu)：鑄鐵立式結(jié)構(gòu)，XYZ軸直線導(dǎo)軌，主軸立柱帶動(dòng)刀具移動(dòng) 回轉(zhuǎn)軸：BC軸搖籃式轉(zhuǎn)臺，高精度詣波減速機(jī) 2 全封閉防護(hù)罩，抬起式單門（氣動(dòng)門） 3 工件冷卻裝置 冷卻裝置為內(nèi)置風(fēng)冷，使用0.6帕氣壓，M指令控制 4 線性軸精度 定位精度：0.02mm 重復(fù)定位精度：0.015mm 5 旋轉(zhuǎn)軸精度 定位精度：16" 重復(fù)定位精度：12" 6 軸移動(dòng)行程 X/Y/Z行程：220×120×200mm 7 B軸行程：+30～-120° 8 C軸行程：+/- N×360° 9 最大加工范圍：Φ100×180mm 10 機(jī)床主軸 主軸錐柄：MT3 11 主軸最大功率：550w 12 主軸最高轉(zhuǎn)速：3500rpm 13 最大夾持刀具直徑：Φ16mm 14 工作臺參數(shù) 工作臺尺寸: 100/460×130mm 15 工作臺承重：15kg 16 T型槽：12 mm/3 17 線性軸移動(dòng)速度 X/Y/Z軸：2000mm/min 18 回轉(zhuǎn)軸移動(dòng)速度 B/C軸：≥50r/min 19 數(shù)控系統(tǒng) YORNEW M5工業(yè)級五軸聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)面板 20 電子手脈 5軸三檔電子手脈 21 使用電壓 AC220V/50H 22 外形尺寸 930×750×920mm 23 凈重/毛重 180kg/220kg  

本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個(gè)種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個(gè)水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計(jì)，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。

【發(fā) 明 人】潘林梅；郭立瑋；黃敏燕；朱華旭【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種陶瓷膜分離的技術(shù)，特別涉及一種適用于陶瓷膜微濾中藥液體制劑的膜分離方法。【摘要】          本發(fā)明公開了一種中藥液體制劑的陶瓷膜分離在線耦合超聲方法，步驟為：藥液加壓至膜組件中，調(diào)節(jié)陶瓷膜工作壓力與溫度，打開滲透液閥門，測定單位時(shí)間內(nèi)滲透液流出量，截留液循環(huán)流回原料罐，陶瓷膜管處于功率為5～20W的超聲中，工作壓差為0.1～0.5MPa，藥液溫度范圍為5～85℃。所述的超聲由探頭式超聲發(fā)生器發(fā)生，超聲探頭進(jìn)入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管總長的10～90％。藥液為中藥酒類液體制劑或以水為溶劑的中藥液體制劑。可以在線控制膜污染、降低清洗頻率、顯著提高膜的分離效率。  

本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時(shí)間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個(gè)呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模型即可獲得待預(yù)測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較

本發(fā)明公開了一種低噪聲差分前置放大電路及放大器，低噪聲差分前置放大電路采用差分輸入輸出電路，對整體電路的噪聲性能起主導(dǎo)作用。由 Q1、Q2、Q3、Q4 四個(gè)并聯(lián)的 NPN 型晶體管對管和 Q5組成共射—共基放大電路。在 Q1、Q2、Q3、Q4 的基極引入無噪聲偏置電路。由電阻 R11、R16 和電容 C5 組成的電路為 Q5 提供基極偏置電壓。儀用放大器 U1、U2 對差分信號進(jìn)行放大。通過電阻 R2L(R2R)和

本發(fā)明提供一種電容分壓器的誤差校驗(yàn)方法，通過測量其比差 和角差實(shí)現(xiàn)對該電容分壓器的誤差校驗(yàn)，其特征在于，該方法具體步 驟為：將被測高電壓由標(biāo)準(zhǔn)電壓互感器變?yōu)檫m于數(shù)據(jù)采集的第一低電 壓（U1）；將被測的電容分壓器（4）所分出的電壓轉(zhuǎn)換為適合于數(shù)據(jù) 采集的第二低電壓（U2）；將所述第一低電壓（U1）和第二低電壓（U2） 同時(shí)送入信號處理電路進(jìn)行模擬和數(shù)字信號處理，獲得比差和角差， 即可完成誤差校驗(yàn)。本發(fā)明還公開一種誤差校驗(yàn)系統(tǒng)以及其在電子式 互感器中的應(yīng)用。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)可以對電容分壓器的比差和角