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關于表面水的非侵擾式成像研究
利用一氧化碳分子對針尖進行化學修飾，調控針尖的電荷分布，通過探測電四極矩針尖與強極性水分子之間的微弱高階靜電力，獲得了弱鍵合的水分子團簇甚至亞穩結構的亞分子級分辨成像，并在原子尺度上確定了其氫鍵構型和氫原子的位置。
北京大學
2021-04-11
非接觸式軌道靜態幾何參數測量小車
非接觸式軌道靜態幾何參數測量小車由三部分構成：測量車，用于保證測量系統的安裝和定位；傳感器測量系統，用于測量線路幾何形位的變化；測量數據處理系統，主要對傳感器測量系統的測量數據進行分析處理。可測量軌距、水平、軌向、高低和扭曲等參數，量系統具備自檢、自動標定與修正等功能，測量參數超限報警。測量數據自動存儲，自動生成補修報告，經過數據處理可生成各種檢測報告，并可查詢、打印，測量原始數據可長期保存。利用激光位移傳感器，采用非接觸方式測量軌道的軌向和軌距等參數是本系統的顯著特點，同時采用非接觸式測量方法的軌道檢測小車在國內就我們一家。 技術特點： 1.采用激光位移傳感器非接觸式測量軌向和軌距，測量小車通過3個小輪能夠順利通過各種線路、道岔、道口，減少了鋼軌飛邊、鋼軌磨耗對測量的影響，同時測量車采用折疊式機械結構，便于搬運到現場，重量輕，能夠方便地從線路上搬上搬下。 LT－A型輪對尺寸自動測量系統實物照片 軸頸、軸承測量儀實物 2.測量車自身提供直線基準，來測量高低和軌向等參數。
北京交通大學
2021-04-13
一種非圓滾道滾動軸承
本實用新型公開了一種非圓滾道滾動軸承。軸承外圈內表面和軸承內圈外表面的滾道為非圓滾道，滾動體被保持架均勻間隔隔開，在軸承外圈和軸承內圈之間的非圓滾道中滾動；軸承外圈和軸承內圈非圓滾道的截面形狀是正態曲線、拋物線、懸鏈線、蚌線、橢圓弧、箕舌線其中的一種或者是上述不同曲線的組合；軸承外圈滾道中間處的曲率半徑比軸承內圈滾道中間處的曲率半徑大。本實用新型能減小滾道的曲率半徑，減小軸承的軸向游隙，減少軸承的振動；并且能增大滾道與滾子的綜合曲率半徑，使得內外圈滾道與滾動體接觸應力變小，軸承承載能力增大，軸承的接觸疲勞壽命變長。
浙江大學
2021-04-13
非接觸式高效換氣熱回收機組
基于公共建筑節能和空調系統余熱回收，研制出具有自主知識產權的以小溫差常溫熱虹吸管為核心元件的高效非接觸式換氣熱回收機組，有效化解了熱回收效率與氣流交叉污染間的矛盾。主要特點是：(1) 高效節能，熱回收效率可達 66%； (2) 廢氣與新鮮空氣不接觸，杜絕交叉污染；(3) 智能控制，與環境溫度最佳匹配，變工況下仍保證高效運行；(4) 無運動部件，熱回收過程不消耗能量，成本低，可靠性高；(5) 安裝位置靈活，不需要附屬設施，通電即可使用。若按全新風工況計算可使整個空調系統節能30% 以上。
北京工業大學
2021-04-13
重構非均勻介質中缺陷形狀的方法
本發明涉及無損檢測領域，具體涉及一種重構非均勻介質中的缺陷形狀的方法，具 體包括以下步驟：首先利用超聲波檢測系統檢測非均勻介質，獲得非均勻介質中的缺陷回波 幅值，在計算機中利用工程計算軟件進行程序編寫，然后輸入相應的缺陷回波的幅值即可實 現非均勻介質的缺陷形狀的重構；所以本發明的重構非均勻介質中缺陷形狀的方法簡單方 便，能快速、準確、低成本的重構出非均勻介質中三維缺陷的形狀。
安徽理工大學
2021-04-13
非接觸式高效換氣熱回收機組
北京工業大學
2021-04-14
非接觸式快速AIAI識別+體溫檢測系統
北京工業大學
2021-04-14
非制冷紅外焦平面探測器技術
為滿足武器裝備領域精確制導、夜視槍瞄及單兵頭盔系統等國防重點工程對非制冷紅外焦平面陣列器件的急需，以打破國外壟斷和封鎖為目標，提出了以納米氧化釩多層復合薄膜為敏感材料的單片集成微光腔低應力焦平面結構；突破了在高TCR下氧化釩薄膜的工藝兼容性、片內均勻性和片間重復性技術難題與低熱導、小尺寸的微橋結構產生形變的瓶頸；實現了低噪聲運算放大器，有效降低了器件的NETD和提高器件占空比的讀出電路設計技術。實現了我國UIRFPA探測器的"從無到有、從設計制造到應用"兩大跨越式發展。該成果主要技術指標達到國際先
電子科技大學
2021-04-14
非糧油脂高效清潔生產生物柴油
新型生物柴油管式反應系統，以新型ZrO2多晶泡沫陶瓷作為催化劑，具有反應時間短、轉化效率高、原料來源廣泛，催化劑可重復利用，反應過程中不需要水洗、中和操作，減少原料預處理且沒有工業三廢產生等特點。十分適合催化加氫、酯交換、脫羧、裂化以及異構化等反應。 該系統以廢棄油脂為原料對其工藝特性等指標進行了驗證，成功實現了廢棄油脂向生物柴油的轉化。目前，已經連續運行1年，各項指標均達到了設計要求。高技術申請專利14項。
南京大學
2021-04-14
高速列車非侵入式智能感知技術
本技術采用大數據智能分析算法，處理高速列車運行過程中產生的大量數據，智能辨識高速列車運行狀態。以高速列車外部受流裝備為對象，從受電弓狀態實時感知與能耗分項統計兩個角度，展示非侵入式智能感知技術在高速列車的最新應用。
1.受電弓狀態實時感知
獲取受電弓的原始信號并進行預處理，獲取多個原始數據向量；對原始數據向量進行多尺度分解，從每個子頻帶提取特征量并構建時序特征向量；將特征向量和受電弓故障的分類標記作為特征映射數據，訓練故障識別預判機制；以原始數據向量和故障類型分別作為輸入輸出數據，訓練故障識別模型。對受電弓的實時電流信號進行處理，得到原始數據向量和特征向量，故障識別預判模型根據特征向量對受電弓進行故障預判，若有故障，故障識別模型根據原始數據向量對受電弓的故障類型進行識別。實現列車運行狀態下，對受電弓進行實時在線監測與故障類型識別，且無需在列車外部及路網沿線另外加裝硬件設備。
2.列車能耗分項統計
通過大數據智能分析方法，結合位于電路關鍵位置部分傳感器提供的實時數據，可對動力系統、空調系統、照明系統、廚衛系統、用戶交互系統等不同功能模塊，提供非侵入式能耗分項統計。統計結果能為鐵路管理部門提供參考，優化列車運行管理模式，改進各系統的運行機制，降低高速列車運行能耗。
圖1 高速列車受電裝置
圖2 受流裝置故障特征映射及辨識方法
圖3 不同功能模塊設備的提取特征
圖4 不同設備的分項能耗統計
中南大學
2023-03-08