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度無線電能傳輸技術及裝置
團隊(重慶大學無線電能傳輸技術研發課題組)自2002年以來便開始對 于無線電能傳輸技術的研究。同時,著力無線電能傳輸技術的應用推廣,先后與 中國海爾集團、中海油服集團、中船重工集團等大中型企業合作,形成了一批可 實際應用的工程裝置。作為理論技術研究與技術開發方面,先后完成系統整體建 模及控制理論研究,高頻電力電子變換及高效多自由度電磁轉換機構研究,形 成具有自身特色的理論與技術體系,推出了大量的科技成果,為我國無線電 能傳輸技術應用推廣做出應有貢獻。 制約無線電能傳輸技術發展的瓶頸問題在于傳輸效率相對較低,空間 尺度及靈活度較小。課題組重點圍繞無線電能傳輸技術的高效、多自由度等關 鍵技術問題,開展了理論、技術到工程化應用一系列研究與開發工作,著力于高 頻電力電子變換電路及相關控制策略、頻率穩定控制技術與實現、電磁機構研究 與優化設計、多自由度拾取變換技術等方面的深入研究。創新性提出了均衡磁場 管狀空間的功率電磁場聚集技術;多自由度高效拾取模式與轉換技術;系統復雜 電磁綜合特性的非線性建模及控制技術;基于能量注入包絡控制的新型電能變換 技術,形成了完整的理論研究及工程應用技術體系,并自主研制出從瓦級到幾十 千瓦不同輸出功率等級和幾種典型應用領域的實驗裝置、工程裝置和特種示范系 統。
重慶大學
2021-04-11
一種單
自由
度主被動隔振裝置
本發明公開了一種單自由度主被動隔振裝置,包括由下至上依 次連接的基礎平臺、下彎曲片彈簧、波紋屏蔽管、上彎曲片彈簧和負 載平臺;下彎曲片彈簧和上彎曲片彈簧構成被動隔振單元,波紋屏蔽 管內放置主動隔振單元。通過主動控制單元與被動隔振單元的復合使 用,本發明不僅對高頻振動干擾具有良好的高衰減率隔振效果,還能 有效的實現低頻共振抑制,隔離低頻振動,可有效抑制微振動環境, 為遙感衛星高分辨率觀測成像等設備提供穩定的工作環境。
華中科技大學
2021-04-14
一種四
自由
度倒裝鍵合頭
本發明公開了一種四自由度倒裝鍵合頭,包括一個基于滾珠花鍵副的兩自由度串聯機構、一個兩自由度的并聯機構和吸嘴。在串聯機構中,滾珠花鍵軸通過轉動副與滑塊相連,驅動滑塊實現倒裝鍵合頭 Z 方向的移動;其套筒通過另一轉動副固定在機架上,驅動與套筒固連的撥叉實現倒裝鍵合頭 Z 方向的轉動;并聯機構由上、下平臺,以及連接兩者的一條固定支鏈和兩條運動運動支鏈組成,驅動兩條運動支鏈中的移動副實現倒裝鍵合頭 X、Y 方向的微小轉動;并聯機構的上平臺與滾珠花鍵軸固定連接,下平臺安裝拾取/貼放裸芯的吸嘴。本發明實現了倒裝
華中科技大學
2021-04-14
一種六
自由
度水下機器人
本發明公開了一種六自由度水下機器人,包括殼體,殼體上設 置有主姿態調整推進組、主動力推進組和輔助姿態調整組,三者均包 括姿態調整裝置,所述姿態調整裝置包括導流罩、電機座、電機和螺 旋槳;主姿態調整推進組的三個導流罩呈等腰三角形布置且三者的中 心線均平行于 Z 軸,并且其中的兩個導流罩的中心線所形成的平面平 行于 Y 軸,而另一個導流罩到這兩個導流罩的距離相等;主動力推進 組的兩個導流罩的中心線均平行于 X 軸,且這兩個導流罩的中心線所 形成的平面平行于 Y 軸;輔助姿態調整組的導流罩的中心線平行于
華中科技大學
2021-04-14
一種兩
自由
度超低頻隔振器
本發明公開了一種兩自由度超低頻隔振器,其包括基礎平臺(10) 和負載平臺(30),基礎平臺(10)與負載平臺(30)通過支撐桿連接,其特 征在于:該隔振器還包括正剛度的空氣彈簧(20)和負剛度可調的磁負剛 度機構(28),其沿基礎平臺和負載平臺的中心軸線方向形成并聯機構, 從而降低該方向的固有頻率;與所述中心軸線垂直方向設有剛度可調 的正剛度片彈簧和負剛度的倒立擺,形成正負剛度并聯機構,從而降 低該方向的固有頻率。本發明的隔振器沿基礎平臺和負載平臺的中心 軸線方向及其垂直方向均采用正負剛度
華中科技大學
2021-04-14
一種
自由
曲面微細銑削切削力建模方法
本發明公開了一種自由曲面微細銑削切削力建模方法。包括如 下步驟:(1)獲取包括刀具半徑 R、刀具螺旋角β、切削刃數 Nf、每齒 進給量 ft、刀具偏心距ρ和刀具初始偏心角αr 在內的加工參數;(2) 將刀具的切削刃沿刀具軸向離散成一系列切削微元,獲取參與切削的 切削微元;(3)計算當前切削刃的軸向位置角為φ的切削微元 P(k,φ)的 瞬時切削厚度;(4)計算切削微元 P(k,φ)的切削力;(5)利用步驟(3) 和(4)計
華中科技大學
2021-04-14
基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的
空
化噪聲特征估計方法
(專利號:ZL 201410345592.0) 簡介:本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法,屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法,包括以下步驟:(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件,(2)空化模型和湍流模型設定,(3)數值計算參數設定,(4)數值計算,(5)數值方法可靠性驗證及網格確定,(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算,(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取,(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析,體現多學科和多領域的交叉性。
安徽工業大學
2021-04-11
空
冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機
1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置, 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg( 在地面上使用時可不計空氣的質量),是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”, 而且功率密度高、電流密度大, 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料,創新膜電極制備方法(“熱定型” CCM 制備法)和優化制備工藝,開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上,研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎??绽洹⒆栽鰸袷劫|子交換膜燃料電池發電機,主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成,燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術,能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中,無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕,大大地減化了系統結構,提高了系統比功率( 265W/kg、 211W/L),并降低了成本,是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料,發電效率可達到 50%以上,功率密度可達到 300mW/cm2 以上,無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標: 上圖: 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用( 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用,燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化), 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前,其商業化主要問題是成本較高(采用進口材料成本昂貴), 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果,利用國產原材料制備燃料電池電堆,燃料電池材料供應不僅有安全保障,而且還有低成本優勢,可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前,質子交換膜燃料電池的先進制造水平為:電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米(電極)左右,電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下, 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產,估計能實現的經濟指標: 1500 元/平方米(質子交換膜)、催化劑 400 元/克( Pt)、 300 元/平方米(碳紙)、 600 元/平方米(模壓石墨板)。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下,這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比, 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景,這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦,距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。
清華大學
2021-04-13
高水頭、高流速下水力機械耐
空
蝕及磨蝕鐵基合金
南京工程學院
2021-04-13
基于超像素樣本擴充的
空
譜全卷積高光譜圖像分類方法
本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量,解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題,同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密,專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀(ROSIS)傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(Pavia University)的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成,共 610×340 像素,光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm,空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本,選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集,其余作為測試集。 由下表可以看出,在每類選取 30 個樣本的情況下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN,達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果
西安電子科技大學
2023-03-03
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