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面向工程機械機電液一體化系統的動態性能匹配方法與分 析軟件
面向工程機械機電液一體化系統的動態性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統模型，并預測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發熱情況。該軟件可應用于工程機械產品 開發的各個階段如參數選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應用于山推 工程機械股份有限公司的新產品開發中。 技術特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預制的機電液零部件模塊模型為基 礎，可快速地、精細化地實現極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統，可實現任意節點輸出的、圖解化的、基于機械系統實驗結 果的系統分析。 (3) 機型軟件快速開發，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術階段的參數選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。
同濟大學
2021-04-13
一種野外連續測試原位水稻土高光譜的車載微型鏵犁裝置
本實用新型公開了一種野外連續測試原位水稻土高光譜的車載微型鏵犁裝置。鏵犁立柱和光譜組件立柱通過定位桿固定在連接橋上，鏵犁刀片固定在鏵犁立柱底端，保護罩固定在光譜組件立柱底端，保護罩靠近土壤一側底部開有透光孔，藍寶石固定在透光孔正上方，藍寶石橫截面中心和透光孔橫截面中心連線與光譜傳感器的中心軸線重合，將裝置通過連接橋與微型履帶式拖拉機固定后，打開光譜儀和光源電源，設置光譜儀的數據自動采集頻率，啟動微型履帶式拖拉機拖動本裝置，進行野外原位水稻土光譜連續測試。使土壤原位高光譜的大范圍實時連續測量更加簡單，省時省力。
浙江大學
2021-04-13
萬深SC-K型水稻麥穗穗長-莖粗-莖葉角自動測
產品詳細介紹概述：作物的穗長、穗粗、莖粗、莖葉夾角，是作物表型的基本參數，其人工測量獲取工作繁重。萬深SC-K型水稻麥穗穗長-莖粗-莖葉夾角自動測量儀利用機器視覺智能識別技術來高效獲得精準的測量結果，為育種選材提供依據。系統由拍攝儀、識別分析軟件、電腦、背光裝置組成，可自動測量水稻的穗長、莖粗、莖葉夾角參數，以及小麥、谷子和高粱等的穗長、穗粗參數。是操作極其簡單的免培訓智能款。主要性能參數：1、用自動對焦的大景深800萬像素拍攝儀成像，由軟件自動識別計算。2、★可自動識別所有穗子的穗長、莖粗（穗粗）以及自動測量莖葉夾角。3、★穗子放穩后自動觸發識別，單穗自動測量≤2秒（最快可測30個穗長/分鐘）。也可外接條碼槍或鍵盤輸入樣品編號來觸發拍照測量。4、穗長重復測量誤差≤±0.5mm、莖粗重復測量誤差≤±0.3mm、莖葉夾角重復測量誤差≤±1°。5、設置參數帶有記憶，可重用。可自動去除稻谷芒長的干擾。。6、可設置測量界限值，語音自動報告篩選識別結果（穗長、莖粗、莖葉角過界報OK、不過則報NG）。7、可存上萬張圖片及其對應的數據，并無線上網來遠程發送圖片、結果數據。產品優勢：1、可自動識別所有穗子的穗長、莖粗（穗粗），以及自動測量莖葉夾角（放穩后自動觸發分析）。2、免培訓即可直接使用，用戶可看視頻1分鐘學會、傻瓜式操作。3、工作穩定，抗干擾能力強，通用性強，使用壽命長、燈板功耗≤16W。供貨清單：自動對焦的大景深800萬像素拍攝儀1臺、軟件鎖1個、帶220V電源適配器的LED背光成像裝置 1個、自動標定版1個、背光燈板支架1付使用需另配電腦（酷睿i5 CPU/8G內存/無線網卡，運行環境Windows 10完整旗艦版）
杭州萬深檢測科技有限公司
2021-08-23
15分鐘新冠病毒感染快檢產品
南京大學健康醫療大數據國家研究院與南京大學校友企業江蘇美克醫學技術有限公司聯合研發出的15分鐘快速檢測新型冠狀病毒感染的IgM/IgG抗體檢測試劑盒(免疫層析法)，已在江蘇省各地市疾病預防控制中心投入使用。這款試劑盒經過南京市第二醫院等單位的大樣本試用檢測，發現能夠快速、簡便、準確的篩查新型冠狀病毒感染患者，完全符合市場的迫切需求。 南京大學將首批免費向淮安市捐贈1萬人份的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒投入人群監測。研發產品 由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。 新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒目前已投入人群監測中，在首批試用后，快速、簡便、有效、精準的病毒檢測效果得到北京疾病預防控制中心、江蘇省疾病預防控制中心和華中科技大學協和武漢紅十字會醫院等多省市疾控中心、省傳染病醫院、多家教學醫院20多家醫療機構的肯定，并積極響應加入新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測產品的驗證工作中。
南京大學
2021-04-10
15分鐘新冠病毒感染快檢產品
由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。
南京大學
2021-04-10
一種新型模分復用光纖通信系統
一種基于折射率漸變型環芯光纖的模分復用光纖通信系統
中山大學
2021-04-10
氣相法合成SAPO-34分子篩
1984年美國聯合碳化公司開發出了一系列磷酸硅鋁分子篩，其中SAPO-34分子篩具有類似菱沸石型結構，屬于小孔沸石，可用作吸附劑，催化劑及催化劑載體。在甲醇制烯烴(MTO)反應中表現出了很好的催化活性，低碳烯烴選擇性高達90%以上，其中乙烯的選擇性可達50%以上，幾乎沒有C5以上產物。
南京工業大學
2021-01-12
基于模分復用的自相干光纖通信系統
本發明公開了一種基于模分復用的自相干光纖通信系統，光載 波輸入單元、光信號調制單元、波分復用單元、模分復用和解復用單 元、波分解復用單元及相干接收單元；模分復用和解復用單元包括通 過少模光纖連接的模式復用器和模式解復用器；光載波輸入單元依次 通過單模光纖連接各光信號調制單元、波分復用單元和模式復用器， 模式復用器通過少模光纖連接模式解復用器，模式解復用器通過單模 光纖連接波分解復用單元及各相干接收單元；光載波輸入單元
華中科技大學
2021-04-14
socorex-系列連續微量分液器-用戶可自行校正
產品詳細介紹Acura manual 865系列連續微量分液器用于連續分配微量液體，分液體積由數字化調節。所有液接材料由惰性材料制作，化學兼容性極佳。可與試劑瓶或注射器通過接口連接，也可通過插管與試劑瓶相連。校正簡單易行，用戶可自行校正。每支分液器均有單獨的序列號和QC證書。整支分液器可高壓滅菌。 產品優勢更加智能可靠的體積調節裝置單手可完成體積設置大且清晰的數字顯示，任何角度可以觀察到專利的Justip 吸頭推出桿高度可調設計一鍵式校準系統無易損部件防震，可紫外線和121℃整支高壓蒸汽滅菌CE認證，IVD體外診斷許可證 用于識別量程的彩色帽 3年質保
深圳市諾亞迪化學科技有限公司
2021-08-23
分 分 岔 合 并 煤層 上覆 煤層采動 后 破碎頂板條件下下 伏 煤 層 安全高 效 開采關鍵技術
采用理論分析、數值模擬、相似模擬和現場實測等多種綜合研究方法，對分岔合并煤層上覆煤層采動后破碎頂板條件下 72 煤安全高效開采綜合技術進行系統研究。分析工作面的地質條件，測試工作面煤巖力學參數，掌握工作面煤巖力學特性；分析 71 煤開采對底板破壞影響規律，為工作面超前預注漿加固范圍提供依據；針對破碎頂板的特點，分析兩柱式和四柱式支架對破碎頂板的適應性，改變淮北礦區傳統的破碎頂板采用兩柱式支架選型原則，提出適合工作面破碎頂板條件的四柱支撐掩護式支架；確定注漿方案，選取注漿材料，實驗優化注漿漿液配比，設計漿液擴散半徑，布置注漿孔；現場實測破碎頂板條件下工作面礦壓顯現及圍巖運移特征，為有效的破碎頂板控制技術及頂板管理提供依據。
1）針對試驗工作面復雜難采條件，研究提出了采用適應難采條件的四柱支撐掩護式支架結構，并合理設計了支架參數，改變了淮北礦區傳統的破碎頂板采用兩柱式支架選型原則，為淮北礦區破碎頂板的管理提供了全新途徑。
2）研制了具有初撐力高、頂梁整體剛性強，前部支護強度大，密封性好、較大的面向煤壁的水平力、帶壓移架、底座采用半封底形式，抬架力高、液壓系統流量大等特點的 ZZ7600/20/40 新型液壓支架，解決了復雜難采煤層工作面易出現煤壁片幫、超前冒頂和支架扎底等難題，保證了工作面安全高效回采。
3）與國內外同類研究相比，創新提出“更換鉆頭”與“跟管鉆進”埋設注漿套管的新方法，研發了經濟可行的破碎頂板注漿加固補強技術，有效控制了頂板冒落，為工作面安全順利回采創造了良好條件，降低了注漿成本，解決了破碎頂板鉆孔、埋設注漿套管難的問題。
安徽理工大學
2021-04-13