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金屬電弧噴涂快速制模技術
金屬電弧噴涂快速制模技術是一種基于電弧噴涂、快速原形、機器人控制和材料科學的模具制造工藝。它通過電弧噴涂工藝制造模具的金屬型殼，通過材料累加原理制造出具有材料梯度、功能梯度結構的模具，是一種近凈成形的模具制造技術。該技術可用于制作金屬沖壓模具、熱壓成型模具以及塑料模具等。目前已經在飛機、汽車、拖拉機、家電、塑料、制鞋等行業中成功應用，特別適用于為新產品開發、試制以及小批量生產提供快速、低成本模具的場合，屬于極具發展潛力的一種模具制造新技術。
西安交通大學
2021-04-10
制堿母液綜合處理技術
項目簡介（發明專利：200910068695.6）利用蒸發濃縮的方法回收廢水中氯化銨、氯化鈉的技術（熱法）。天然鹵水法利用復分解反應生產小蘇打在其生產過程中會排出大量高濃度氯化銨、氯化鈉母液，熱法回收氯化銨和氯化鈉，可以變廢為寶，保護環境。但是該法生產存在兩大難點：一是回收氯化銨、氯化納就必需蒸發掉大量的水，能耗較大，成本較高；二是氯化銨溶液對設備產生極強的腐蝕，即使使用昂貴的鈦材，在溫度、濃度較高的情況下設備仍然存在腐蝕問題。本技術采用蒸氨、蒸發、結晶及分離工藝處理。蒸發采用多效、熱泵、真空蒸發及余熱利用等技術，選用降膜蒸發器及強制循環蒸發器，三效混流流程，蒸發中結晶析出氯化鈉，蒸發后再冷卻結晶析出氯化銨。本技術有效降低了設備操作溫度，二次蒸汽和冷凝水可重復使用，減小了溶液對設備的腐蝕，節約能源，降低成本，提高了生產效率，沒有二次污染，該技術已成功應用于回收氯化銨、氯化鈉4萬噸級規模的工業生產。二、市場前景用本技術可處理復分解反應生產小蘇打母液，也可用于聯堿法制氯化銨，不但可解決環保問題，還會有可觀的經濟效益，因此具有廣闊的應用前景。三、生產設備蒸發器、分離器、結晶器、水罐、離心機、泵等。四、合作方式提供技術服務。項目負責人： 史曉平聯系電話： 022-60204052，13323307376
河北工業大學
2021-04-11
金屬電弧噴涂快速制模技術
金屬電弧噴涂快速制模技術是一種基于電弧噴涂、快速原形、機器人控制和材料科學的模具制造工藝。它通過電弧噴涂工藝制造模具的金屬型殼，通過材料累加原理制造出具有材料梯度、功能梯度結構的模具，是一種近凈成形的模具制造技術。
西安交通大學
2021-04-11
秸稈制纖維乙醇多聯產項目
成果簡介： 新世紀以來，能源安全和環境問題日益成為制約可持續發展的焦點問題，越來越多的國家加快了開發綠色可再生能源的步伐。生物燃料乙醇是可再生液體燃料和綠色、優質汽油組分。在2017 年9月13 日，國家發展改革委、國家能源局、等十五部門聯合印發《關于擴大生物燃料乙醇生產和推廣使用車用乙醇汽油的實施方案》中要求，大力發展纖維素燃料乙醇
南京工業大學
2021-01-12
機器人自動制孔系統
大型機械零部件的機器人自動制孔系統能夠完成大型鈦合金、鋁合金、碳纖維復合材料及傳統金屬材料的自動鉆孔、鉸孔及锪孔等加工任務。該系統主要由工業機器人、視覺檢測單元和制孔執行器三部分組成。目前已完成原理樣機，技術性能已在飛機大型壁板的自動制孔中得到驗證。 主要性能指標：1. 可加工孔直徑范圍為Φ3～Φ8mm，孔徑公差H9級；2. 制孔效率為15個/h；3. 孔定位精度為±0.3mm，重復定位精度為±0.2mm；制孔執行器的重量約為45kg，安裝方式靈活，具有同軸式、懸掛式以及側面式三種安裝方式。
北京航空航天大學
2021-04-13
太陽能分解水制氫
氫作為二次可再生的清潔能源受到全世界的普遍關注。2019年我國首次將氫能源寫入《政府工作報告》，預計2022年市場規模將達到1.8萬億人民幣。目前氫氣主要有兩個來源：化石能源重整和水電解。其中，化石能源重整制氫是最主要的來源，占比約97%，成本低廉但二氧化碳排放居高不下。電解水制氫立足于未來碳減排，被各界寄予厚望，但電力成本居高不下，且目前其實際碳排放（約36千克）甚至高于煤制氫（約20千克）的碳排放。利用可再生能源實現低成本、低排放制氫是未來發展主要目標。
本項目通過半導體多級納米結構的有序組裝，不僅減少光電極對太陽光的反射、拓寬了光電極對太陽光譜的吸收范圍；同時通過對材料結構及成分的調控實現對半導體能帶的有效裁減，促進光生載流子的分離，以及表面電化學氧化還原反應動力學。進一步通過表面修飾顯著提升光電極的工作壽命。本項目通過精確調控、系統優化與多功能協效，目前已經實現了無外加偏壓下完全通過太陽能高效分解水制氫，其中太陽能光轉化氫效率高達10%。
北京理工大學
2023-05-09
花冠類型保色浸制標本
產品詳細介紹
蕪湖震洋教儀磁電科技有限公司
2021-08-23
43052爬行類動物浸制標本
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
利用光電門測量玻耳共振位相差的方法
利用光電門測量玻耳共振位相差的方法涉及物理實驗參數測量領域。本發明提出一種替代頻閃法測量玻耳共振位相差的方法。技術方案是：在玻耳共振儀的搖桿頂部固定一塊搖桿擋光片，擺輪上端固定一塊擺輪擋光片，擺輪擋光片和搖桿擋光片都能夠在擺動過程中經過間隔光電門，使間隔光電門啟動計時或者停止計時；擺輪擋光片或者搖桿擋光片的其中一塊擋光片在擺動過程中經過周期光電門；受迫振動穩定后，通過間隔光電門測量擺輪擋光片和搖桿擋光片到達同一位置的時間差△T，利用周期光電門測量擺動周期T，位相差為360o*△T/T。有益效果是：不使用閃光燈，避免大電流影響電子線路的工作狀態；提出一種替代頻閃法測量位相差的方法，是對現有技術的豐富。
四川大學
2016-10-25
基于耳內圖像的耳科疾病智能輔助診斷系統
本項目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動期及化膿性中耳炎靜止期耳內鏡圖像。
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名
學院/所學專業
入學/畢業時間
徐倩慧
中山大學醫學院
2017.09~2022.06
童釗鵬
中山大學孫逸仙紀念醫院
2021.09~
三、指導教師
姓名
學院/所學專業
職務/職稱
研究方向
蔡躍新
中山大學孫逸仙紀念醫院
副主任醫師
耳鼻喉頭頸外科
四、項目簡介
本項目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動期及化膿性中耳炎靜止期耳內鏡圖像。通過模仿醫生診斷的注意力機制，將獲取局部關鍵特征的局部分類器與獲取全局特征的主分類器有機結合，構成深度學習的主框架。通過計算AUC等統計學指標來評估模型的性能，并與兩位副主任醫師、兩位主治醫師進行人機對比來進一步評估模型的性能，同時通過熱圖顯示深度學習模型在耳內鏡圖像不同區域的權重，以判斷深度學習關注的區域是否與臨床醫師一致。該深度學習模型可獲得整體93.4%的準確率，區分正常人與分泌性中耳炎的AUC為0.99，而區分化膿性中耳炎活動期與靜止期的AUC為0.94.模型的準確率要高于兩位主治醫師，達到副主任醫師的水平，同時熱圖顯示深度學習模型定義的關鍵區域恰好是臨床醫生做診斷的區域，如化膿性中耳炎鼓膜穿孔區域，分泌性中耳炎的光錐區域。同時，同時，本項目還將深度學習模型的技術落地，自主研發出研發便攜式可拍攝與自動診斷的耳鏡設備。
中山大學
2022-08-10