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一套早期檢測(cè)蘋果果實(shí)內(nèi)潛伏輪紋病菌的組織學(xué)方法
本發(fā)明公開了一套早期檢測(cè)蘋果果實(shí)內(nèi)潛伏輪紋病菌的組織學(xué)方法，涉及植物組織內(nèi)病原菌檢測(cè)領(lǐng)域。本方法適用于調(diào)查蘋果果實(shí)內(nèi)潛帶輪紋病菌的皮孔數(shù)量。具體方法為：對(duì)于欲檢測(cè)的蘋果果實(shí)或果實(shí)組織在不低于100℃的溫度蒸煮10分鐘以上，剝?nèi)”砥ぃ粍內(nèi)〉谋砥そ?jīng)1%~15%的次氯酸鈉透明5~20分鐘，1%~30%氫氧化鉀或氫氧化鈉浸泡3~5分鐘，0.1%~3%的苯胺藍(lán)水溶液染色3~5分鐘，用20%~80%的甘油作浮
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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一種消除熱軋超低碳鋼板酸洗后表面出現(xiàn)黑斑的軋制方法
（專利號(hào)：ZL 201310643733.2） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種消除熱軋超低碳鋼板酸洗后表面出現(xiàn)黑斑的軋制方法，屬于金屬塑性成型加工領(lǐng)域。本發(fā)明軋制方法具體步驟是：（1）在板坯經(jīng)過連續(xù)加熱爐加熱到1180～1200℃出爐；（2）應(yīng)用高水壓、大水量除鱗，保證把鋼坯的表面溫度降到1150℃以下；（3）進(jìn)入粗軋機(jī)進(jìn)行軋制，軋制的相對(duì)壓下量不能大于經(jīng)驗(yàn)值；（4）進(jìn)行軋間高水壓、小水量除鱗；（5）重復(fù)步驟（3）、（4），直到板坯粗軋的目標(biāo)厚度
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
轉(zhuǎn)盤式連續(xù)熱處理低階弱粘煤或低階不粘煤的方法
（專利號(hào)：ZL 201410030342.8） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明提供一種轉(zhuǎn)盤式連續(xù)熱處理低階弱粘煤或低階不粘煤的方法，屬于煤化工技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先將干燥后粒度小于3mm的煤料通過螺旋震動(dòng)給料器在頂部給料，不同氣氛介質(zhì)預(yù)熱到一定溫度后進(jìn)入轉(zhuǎn)盤式熱處理裝置，控制爐溫與電機(jī)轉(zhuǎn)速改變煤料的升溫速率來改質(zhì)低階弱粘煤或低階不粘煤。熱處理后煤樣的干燥無灰基揮發(fā)分由原來的42%左右降低到15%左右，H/C基本無變化，O/C相應(yīng)降低較多，熱處理后煤樣揮發(fā)分降
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種彈性預(yù)加載下中厚板材熱態(tài)成形的方法和裝置
（專利號(hào)：ZL 201310137403.6） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開一種彈性預(yù)加載下中厚板材熱態(tài)成形的方法和裝置，屬于金屬板材塑性成形技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先將中厚板材在預(yù)彎模具上進(jìn)行彈性預(yù)加載，使中厚板材發(fā)生彈性變形，然后根據(jù)中厚板材物理性能將待成形的中厚板材加熱至150-920℃，再向中厚板材受拉表面區(qū)域施以150-400℃高壓熱態(tài)液體介質(zhì)進(jìn)行沖擊，使中厚板材發(fā)生塑性變形，直至獲得所需的形狀為止。本發(fā)明方法由于中厚板材首先被加載發(fā)生彈性變形，
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種向鋼液中加入納米粒子以優(yōu)化鋼組織的方法
（專利號(hào)：ZL 201310211127.3） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種向鋼液中加入納米粒子以優(yōu)化鋼組織的方法，屬于鋼鐵冶金領(lǐng)域。其步驟為：將納米粉體與純鐵粉進(jìn)行混合分散，納米粉體與純鐵粉的質(zhì)量百分比分別為1~40%、60~99%，納米粉體的平均粒徑為10nm~5000nm；混合料在惰性氣體氣氛下利用熱壓技術(shù)燒結(jié)成納米粉體棒，該納米粉體棒的芯材為鋼棒，納米粉體棒的外層為混合料，熱壓燒結(jié)的壓力為5~40MPa，燒結(jié)溫度為1000~1400℃，
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種難成形半掛車車軸軸頭軋制成形裝置和方法
（專利號(hào)：201310202762.5） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種難成形半掛車車軸軸頭的軋制成形裝置和方法，屬于鋼管熱縮徑成形技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上，通過軋制時(shí)調(diào)整軋輥軸向位置，減少軋輥型腔中的變形區(qū)數(shù)目，降低推軋負(fù)荷，防止軋輥型腔外的空心軸坯應(yīng)力過大而產(chǎn)生的失穩(wěn)變形，從而可以對(duì)難成形軸頭進(jìn)行一次軋制成形。在線調(diào)整軋輥軸向位置的關(guān)鍵在于，軋輥兩端裝有可軸向移動(dòng)的軸承，并且在非進(jìn)料側(cè)軸端安裝液壓機(jī)構(gòu)，液壓機(jī)構(gòu)一端安裝在軸承座上，另一
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
具有片狀結(jié)構(gòu)的聚苯胺/蒙脫土復(fù)合吸附劑的制備方法
（專利號(hào)：ZL 201210405199.7） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明提供一種具有片狀結(jié)構(gòu)的聚苯胺/蒙脫土復(fù)合吸附劑的制備方法，屬于高分子納米復(fù)合材料制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法所制備的具有片狀結(jié)構(gòu)的聚苯胺/蒙脫土復(fù)合吸附劑，通過在蒙脫土表面修飾上具有摻雜功能的高分子酸，利用蒙脫土獨(dú)特的二維納米結(jié)構(gòu)和巨大的比表面積等特點(diǎn)，采用原位化學(xué)氧化聚合方法將聚苯胺和蒙脫土有機(jī)結(jié)合形成具有片狀結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料。本發(fā)明方法制備工藝簡(jiǎn)單、條件可控，制得的聚苯胺/蒙脫土復(fù)
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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大空間建筑基于熱源羽流的噴嘴送風(fēng)氣流組織設(shè)計(jì)方法
大空間建筑氣流組織設(shè)計(jì)是決定室內(nèi)熱環(huán)境優(yōu)劣的重要因素之一。常規(guī)方法不考慮室內(nèi)熱源羽流作用時(shí)射流偏離問題。研究團(tuán)隊(duì)通過理論研究與實(shí)驗(yàn)研究獲得在熱源羽流作用下的氣流組織設(shè)計(jì)用系列軌跡方程，利用此軌跡方程可更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)氣流組織，以達(dá)到符合要求的室內(nèi)熱環(huán)境，研究團(tuán)隊(duì)提出了基于熱源作用下的噴嘴送風(fēng)氣流組織設(shè)計(jì)方法
上海理工大學(xué)
2021-01-12
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一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法
本發(fā)明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺(tái)、第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座、第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座、伺服電機(jī)、絲杠和導(dǎo)軌，導(dǎo)軌鋪設(shè)在底板平臺(tái)上，第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座固定在底板平臺(tái)的一端，第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座可以沿導(dǎo)軌做靠近或遠(yuǎn)離第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座的運(yùn)動(dòng)，兩個(gè)目標(biāo)物體分別固定在第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)和第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)上。所述空間位置解算方法根據(jù)本發(fā)明裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態(tài)關(guān)系解算出裝置上每個(gè)運(yùn)動(dòng)部件的運(yùn)動(dòng)量。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空間中兩個(gè)物體之間的復(fù)雜相對(duì)位置姿態(tài)的定位。
東南大學(xué)
2021-04-13
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測(cè)方法，首先對(duì)待檢測(cè)視頻進(jìn)行預(yù)處理，分段并提取運(yùn)動(dòng)殘差圖像，將原始圖像與運(yùn)動(dòng)殘差圖像組合作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入，建立至少包含一個(gè)卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計(jì)算原始圖像和運(yùn)動(dòng)殘差圖像中包含的人群狀態(tài)特征，再將人群狀態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)特征結(jié)合，構(gòu)建至少包含一個(gè)卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進(jìn)行融合處理，同時(shí)構(gòu)建分類器，使用預(yù)制的帶有擁擠程度標(biāo)簽的訓(xùn)練集對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使分類器對(duì)待測(cè)視頻中的乘客擁擠程度進(jìn)行正確檢測(cè)，更加全面的表征監(jiān)控視頻中的客流狀況，實(shí)現(xiàn)擁擠程度的檢測(cè)，提高了算法檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
東南大學(xué)
2021-04-13