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一種基于壓電陶瓷執(zhí)行器的軸承預緊力自調節(jié)裝置
本發(fā)明涉及一種基于壓電陶瓷執(zhí)行器的軸承預緊力自調節(jié)裝置，其包括：軸承密封件，安裝基座（6），調整環(huán)（8）和壓電陶瓷執(zhí)行器（7），其中，所述壓電陶瓷執(zhí)行器包括：安裝底座（702），壓電陶瓷堆定位圈（701），壓電陶瓷堆（708），輸出軸（707），彈性變形體（706），每個軸承沿圓周方向均勻布置若干個執(zhí)行器，分別控制軸承上該若干位置的預緊力，工作過程中，對軸承圓周方向上幾個位置的預緊力進行測量，根據測量值分別控制相應位置的壓電陶瓷執(zhí)行器，輸出合適的位移和力對軸承進行預緊。本裝置實現(xiàn)了軸承
華中科技大學
2021-04-14
一種基于磁致伸縮導波短吊桿索力測量裝置及方法
一種基于磁致伸縮導波短吊桿索力測量裝置及方法。該裝置包 括激勵偏置磁化器、接收偏置磁化器、激勵線圈、接收線圈、導波測 量儀等組成，根據磁致伸縮效應原理，通過激勵線圈長時間激勵在短 吊桿內部形成穩(wěn)態(tài)振動，在接收線圈基于逆磁致伸縮效應獲得感應信 號，對感應信號進行分析計算得到短吊桿索力。該方法利用磁致伸縮 導波長時間頻率激勵，在短吊桿中產生穩(wěn)態(tài)振動，停止激勵后，通過 提取短吊桿從停止激勵到衰減為 0 時段的振動信號，進行頻譜分析得 到短吊桿縱向固有頻率，通過縱向固有頻率與索力的對應關系，得出 短吊桿索力
華中科技大學
2021-04-14
一種用于預測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法
本發(fā)明公開了一種用于預測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法，包括下列步驟：(1)為難加工材料建立反映插銑最大銑削力的預測模型，該預測模型使用插銑過程中的側向步距、切寬、進給和切削速度這些參數作為預測因子；(2)設計且進行難加工材料的插銑加工實驗并采集其插銑加工過程中的銑削力數據曲線；(3)通過對數據曲線執(zhí)行濾波和取極值處理以獲得實驗數據并計算出預測模型中的修正系數和指數，由此確定指數模型；以及(4)運用指數模型來執(zhí)行最大銑削力值的預測過程。通過本發(fā)明，由于在預測模型中增加了側向步距作為參數，因此更準確全面地預測難加工材料插銑過程中的最大銑削力大小，從而能夠為難加工材料的高效加工提供有效指導。
華中科技大學
2021-04-11
寧波浪力儀器有限公司（余姚市朗海科教儀器廠）
寧波浪力儀器有限公司（原余姚市朗海科教儀器廠）,位于風景秀麗的杭州灣畔,與國際大都市上海隔海相望.距滬杭甬高速公路入口20公里,離寧波國際機場50公里,水陸交通十分便捷.
我廠從1982年與湖北省武穴師范天平廠聯(lián)營合作,生產小學自然、數學、中學理、化、生及音、體、美、勞等高品質產品。為全國各家教委儀器站、學校生產教學儀器設備。產品暢銷全國各地及東南亞地區(qū)。
總公司寧波浪力電器有限公司集設計開發(fā)，模具制造、注塑、沖壓、五金于一體，以質量第一，信譽至上為宗旨，努力為客戶提供優(yōu)質的產品，良好的服務。
竭誠歡迎國內客商蒞臨指導，攜手共創(chuàng)輝煌。
寧波浪力儀器有限公司（余姚市朗海科教儀器廠）
2021-01-15
一種制備高亮度白光發(fā)射的錳摻雜鈣鈦礦量子點的方法
本發(fā)明公開了一種制備高亮度白光發(fā)射的錳摻雜鈣鈦礦量子點的方法，該量子點為Ｍｎ：ＣｓＰｂ２（Ｂｒ／Ｃｌ）５。其制備方法包括如下步驟：（１）分別將ＰｂＢｒ２、ＣＨ３（ＣＨ２）５ＮＨ３Ｂｒ、ＭｎＣｌ２·４Ｈ２Ｏ以及ＣｓＢｒ溶于Ｎ，Ｎ?二甲基甲酰胺（ＤＭＦ）中制成反應物的前驅體溶液；（２）將前驅體溶液依次轉移至攪拌的甲苯中，轉換方式為以速率２０～６０滴／分鐘進行滴加，形成量子點材料。本發(fā)明無需使用復雜的熱力學過程控制誘導Ｍｎ的摻雜，反應條件溫和，過程簡單，操作方便，且前驅體溶液穩(wěn)定性好，可重復多次使用，適用于工業(yè)推廣。
東南大學
2021-04-11
我校王琴教授團隊在人工智能與量子密碼系統(tǒng)結合研究方向取得重要突破
我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實現(xiàn)了對量子密碼系統(tǒng)的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。
量子密碼作為量子信息技術領域發(fā)展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規(guī)模網絡加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。自第一個BB84協(xié)議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發(fā)送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統(tǒng)通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現(xiàn)相位補償，但會導致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統(tǒng)相結合，利用LSTM網絡主動預測系統(tǒng)相位漂移大小，進而實現(xiàn)主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態(tài)進行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統(tǒng)傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協(xié)議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協(xié)議和任意編碼系統(tǒng)，為未來開展大規(guī)模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。
該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創(chuàng)新等項目的支持。
南京郵電大學
2021-04-26
基于人工蜂群和量子粒子群算法的一維水質模型參數率定方法
本發(fā)明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據實際問題編制待優(yōu)化目標函數；(2)輸入算法的通用運行參數：種群數目、迭代次數、變量維數、變量取值范圍、待優(yōu)化目標函數；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計算方法進行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結果及評價最優(yōu)的結果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運算結束，輸出計算結果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的
安徽建筑大學
2021-01-12
基于廣義量子超聲陷阱的顆粒物聚集方法、聚集處理方法和聚集處理系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于廣義量子超聲陷阱的顆粒物聚集方法、聚集處理方法和聚集處理系統(tǒng)。本發(fā)明顆粒物聚集方法首先通過向空間中發(fā)射超聲波生成超聲陷阱；然后，超聲陷阱使和超聲陷阱感應的顆粒物，向超聲陷阱的中心聚集，在超聲陷阱中心形成高濃度顆粒物聚集處，即超聲陷阱中心。本發(fā)明所述的顆粒物聚集處理方法在經過前面所述的步驟形成高濃度顆粒物聚集處后，對高濃度顆粒物聚集處的顆粒物進行吸附處理，從而實現(xiàn)對環(huán)境中顆粒物的收集。進一步地，本發(fā)明還提出了一套基于上述方法的系統(tǒng)，來配合本發(fā)明所述方法的特定需求。本發(fā)明所述的方法和系統(tǒng)可應用于對各類與超聲陷阱感應的顆粒物的收集處理，比如對環(huán)境空氣中PM2.5、PM10等顆粒物的聚集、吸附和處理。
浙江大學
2021-04-13
腦智卓越中心發(fā)現(xiàn)注意力對大腦前額葉價值編碼的調控機制
研究采用清醒獼猴電生理記錄的手段，揭示了眶額葉腦區(qū)的價值編碼主要受到自下而上的獎賞顯著性的影響，而不受自上而下注意力的調控，為科學家理解價值抉擇的神經機制提供了幫助。
腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心
2022-10-26
一種基于柔順機構的 3 維微力傳感器的敏感元件
主要技術要點（創(chuàng)新點） ：? 采用空間 3-UPU 柔順并聯(lián)機構作為結構類型，與傳統(tǒng)微力傳感器的敏感元件相比，具有高精度、高強度、無累積誤差等優(yōu)點；? 3 個支鏈相互垂直放置，并且每 1 條支鏈能感受某一方向的力，同時不會影響其他支鏈的懸臂梁的應變，具有 3 維解耦力傳感特點；? 采用 3-UPU 柔順并聯(lián)結構具有高固有頻率，具有頻寬范圍大的特點；? 采用 2 對對稱的懸臂梁的應變形成全橋式電路作為輸出，具有溫度不敏感的特點。項目背景：隨著精密工程技術、微機電系統(tǒng)(MEMS)技術及微/納米技術等的研究，微傳感器技術得到極大發(fā)展，特別是微力傳感器，在各種微操作過程中執(zhí)行對微接觸力的檢測，實現(xiàn)力-位移或力-視覺等混合控制，對提高微操作系統(tǒng)的精度起到了重要作用。該成果來源于胡俊峰副教授主持的國家自然科學基金項目《基于柔順機構的智能微操作機器人動力學與控制研究》。
江西理工大學
2021-05-04