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一種FRP約束PVC管-鋼管內(nèi)填混凝土防火組合柱的制作方法
（專利號：ZL 201310543282.5） 簡介：本發(fā)明公開了一種FRP約束PVC管-鋼管內(nèi)填混凝土防火組合柱的制作方法。該方法具體步驟為：（1）沿PVC管的環(huán)向每隔一定距離開槽，將浸透環(huán)氧樹脂的FRP條帶纏繞在PVC管開槽處，養(yǎng)護一定時間形成FRP約束PVC管；（2）在FRP約束PVC管內(nèi)粘貼縱向FRP加勁肋；（3）根據(jù)構(gòu)件承載力要求，在FRP約束PVC管內(nèi)設(shè)置鋼管；（4）在FRP約束PVC管和鋼管之間澆筑混凝土，養(yǎng)護至混凝土硬化；
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種具備交換耦合的雙相復(fù)合硬磁鐵氧體納米粉體的制備方法
（專利號：ZL 201310415623.0） 簡介：本發(fā)明公開了一種制備具有硬磁/軟磁交換耦合的雙相復(fù)合硬磁鐵氧體納米粉體的方法，屬于磁性鐵氧體制備技術(shù)領(lǐng)域。該方法將水熱法制備、經(jīng)過鹽酸清洗的SrFe12O19鐵氧體納米粉末直接添加到水熱法制備NixZn1-xFe2O4鐵氧體納米粉末的反應(yīng)釜中，在低溫下直接制備納米復(fù)合鐵氧體粉體，所制得的雙相粉體無需高溫?zé)Y(jié)即呈現(xiàn)單相磁行為，即具有交換耦合作用。本發(fā)明制備方法簡易，適用于制備存在硬磁/軟
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種金屬有機骨架負(fù)載酸性離子液體催化羥基乙酰化反應(yīng)的方法
（專利號：ZL 201310398428.1） 簡介：本發(fā)明提供一種金屬有機骨架負(fù)載酸性離子液體催化羥基乙?；磻?yīng)的方法，屬于有機化學(xué)合成領(lǐng)域。所述乙?；磻?yīng)中含羥基化合物與乙酸酐的摩爾比為1：1～3，金屬有機骨架負(fù)載酸性離子液體催化劑的摩爾量是所用含羥基化合物的3～5%，反應(yīng)溫度為室溫，反應(yīng)在氮氣或氬氣保護下進行，反應(yīng)時間為3～20min，反應(yīng)結(jié)束后抽濾，收集含有乙?；a(chǎn)物的濾液，用乙醚洗滌濾渣，濾渣經(jīng)過真空干燥后可以被循環(huán)使用。本發(fā)明
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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一種多軸數(shù)控機床轉(zhuǎn)臺幾何誤差六位置辨識方法
本發(fā)明公開了一種多軸數(shù)控機床轉(zhuǎn)臺幾何誤差六位置辨識方法，包括：根據(jù)機床結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)臺位置，確定球桿儀在轉(zhuǎn)臺坐標(biāo)系上的六個安裝位置；結(jié)合球桿儀測量方向以及轉(zhuǎn)臺幾何誤差對機床精度影響模型，建立球桿儀讀數(shù)與轉(zhuǎn)臺幾何誤差之間的關(guān)系；根據(jù)球桿儀詳細坐標(biāo)和測量方向齊次向量建立轉(zhuǎn)臺的六個集成誤差表達式；根據(jù)轉(zhuǎn)臺垂直度誤差和位置偏差的性質(zhì)，分離得到轉(zhuǎn)臺十項幾何誤差的辨識公式；建立球桿儀安裝誤差對球桿儀讀數(shù)影響模型；安裝球桿儀，轉(zhuǎn)動轉(zhuǎn)臺得到各個安裝位置處球桿儀讀數(shù)；對球桿儀讀數(shù)進行擬合，得到剔除安裝誤差后的球桿儀數(shù)據(jù)；利用十項幾何誤差辨識公式計算得到轉(zhuǎn)臺所有的幾何誤差。該方法操作簡單方便，辨識精度高，系統(tǒng)性好。
浙江大學(xué)
2021-04-13
一種徑向移動床再生單元中催化劑上積炭燒除的方法
本發(fā)明公開了一種徑向移動床再生單元中催化劑上積炭燒除的方法，該方法包括如下步驟：在420 ℃?570 ℃的溫度條件下，通過氣體輸送單元將氧體積濃度在0.01%?21.00%的含氧氣體送入裝填有來自反應(yīng)單元的積炭催化劑的移動床燒焦器，含氧氣體以周期性的流向變換的方式進入燒焦器。催化劑在燒焦器內(nèi)的停留時間為0.5?20 h，是含氧氣體流向變換的周期的1?20倍。本發(fā)明可以有效解決積炭燒除過程中催化劑床層由于燃燒熱過大而飛溫的問題，延長催化劑總壽命，實現(xiàn)了積炭催化劑的定點燒炭，大大提高目標(biāo)產(chǎn)物收率，可用于甲醇制丙烯的工業(yè)生產(chǎn)中。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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一種海藻酸鹽-石墨烯-納米氧化亞銅復(fù)合抗菌纖維的制備方法
本發(fā)明公開了一種海藻酸鹽-石墨烯-納米氧化亞銅復(fù)合抗菌纖維的制備方法，其通過將石墨烯加入至銅鹽溶液制得混合溶液A;然后，按體積比5-9:1-5，將上述混合溶液A加入到海藻酸鈉水溶液巾，并加入葡萄糖或抗壞血酸作還原劑，反應(yīng)得到海藻酸鈉-石墨烯-納米氧化亞銅凝膠，再經(jīng)負(fù)壓除泡、靜置、陳化得到紡絲液，然后成膜、凝固成形，并經(jīng)水洗、熱拉定幅、烘干，即得成品。本發(fā)明的制備方法所制得的海藻酸鹽-石墨烯-納米氧化亞銅復(fù)合抗菌纖維，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)均勻一致，納米氧化亞銅粒徑可控，具有很好的吸水性和透氣性能;適于用作生產(chǎn)功能性紡織品和功能性無紡布，具有廣闊的市場前景。
青島大學(xué)
2021-04-13
一種銅@磁性金屬@聚合物同軸三層納米電纜及其制備方法
本發(fā)明涉及一種Cu@磁性金屬@聚合物同軸三層納米電纜，包括銅納米線，包覆在所述銅納米線外側(cè)的磁性金屬納米管以及包覆在所述磁性金屬納米管外側(cè)的聚合物納米管,Cu@磁性金屬@聚合物同軸三層納米電纜的外徑為100 300nm；所述磁性金屬納米管的內(nèi)徑為60 160nm，磁性金屬納米管的厚度為10 20nm。本發(fā)明的Cu@磁性金屬@聚合物同軸三層納米電纜具有較好的磁學(xué)性能，工藝簡單，長度容易控制。通過新的制備技術(shù)組裝了三層同軸納米電纜陣列結(jié)構(gòu)，具有較好的磁性能，可望用于高密度垂直磁記錄介質(zhì)領(lǐng)域?？梢越M裝在微電子器件上。
青島大學(xué)
2021-04-13
一種充軟化劑高苯乙烯乳液共沉膠的制備方法
本發(fā)明公開了一種充軟化劑高苯乙烯乳液共沉膠的制備方法，步驟為：1)按配方準(zhǔn)備原料，將軟化劑和防老劑分別進行乳化，得軟化劑乳液和防老劑乳液；2)將軟化劑乳液和防老劑乳液加入到高苯乙烯膠乳中，攪拌均勻得膠乳混合液；3)將上述膠乳混合物、絮凝劑、質(zhì)子酸同時且緩慢加入到無機鹽和絮凝劑的混合水溶液中，攪拌均勻得到絮凝混合液；4)在絮凝混合液中加入無機堿調(diào)節(jié)pH=7，邊攪拌邊形成絮凝物；絮凝物經(jīng)脫水、干燥制得充軟化劑高苯乙烯乳液共沉膠。本發(fā)明制備的共沉膠中軟化劑均勻分散在體系中，起到了有效的軟化作用，大幅度降低了共沉膠的門尼粘度，大幅度提高了高苯乙烯橡膠的加工性能和綜合力學(xué)性能。成本降低10%-20%，加工耗能降低10-20%。在輪胎，制鞋，膠輥等行業(yè)應(yīng)用前景十分廣闊。
青島大學(xué)
2021-04-13
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一種英文微博中地理興趣點抽取和感知其時間趨勢的方法
本發(fā)明公開了一種抽取英文微博中地理興趣點和感知其時間趨勢的方法，本發(fā)明首先對一條英文微 博進行掃描，確定其中包含的候選地理興趣點;然后從微博中抽取詞匯，語法和 BILOU 模式標(biāo)記三類 特征;基于三類特征，運用時間趨勢地理興趣點標(biāo)記器，對微博中的候選地理興趣點進行確定和感知其 對應(yīng)的時間趨勢。依照本發(fā)明所提供自動確定英文微博中涉及的地理興趣點以及其時間趨勢的技術(shù)方法， 可以基于精細度地理位置來進行個性化的服務(wù)和開展市場營銷。由于地理興趣點知識庫的構(gòu)建利用了位 置社交網(wǎng)絡(luò)，不需人工進行生成，而且三類特征信息具有普遍性，使本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用于同類各種英 文微博服務(wù)平臺，具有廣泛的實際意義和商業(yè)價值。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于遺傳算法的異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法
本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)及方法，本發(fā)明的異構(gòu) CAD 模型數(shù) 據(jù)交換的系統(tǒng)包括二個部分:源端 CAD 系統(tǒng)和目標(biāo)端 CAD 系統(tǒng)。同時，將異構(gòu) CAD 模型數(shù)據(jù)交換分為兩 層:3D 特征參數(shù)層和 2D 草圖參數(shù)層。在 3D 特征參數(shù)層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現(xiàn) 特征數(shù)據(jù)的交換。在 2D 草圖參數(shù)層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數(shù)層中 樣條映射問題轉(zhuǎn)換為樣條擬合問題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域。在遺傳算法個體 的適應(yīng)度計算中，引入了 Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復(fù)雜模型的異構(gòu) CAD 數(shù)據(jù)交換，交換之后的 目標(biāo)模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數(shù)化特征信息。
武漢大學(xué)
2021-04-13