|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
一種非晶合金絲的制備方法
本發明公開了一種非晶合金絲的制備方法及電拉拔裝置，基于金屬材料的電塑性原理，在拉拔過程中對材料通以脈沖電流以提高其塑性，使難以冷加工的非晶合金可被多道次拉拔加工，得到不同線徑的非晶合金絲。電拉拔裝置包括第一導向輪，第一加電電極，第一絕緣模塊，加工模具，第二絕緣模塊，第二加電電極，脈沖電源裝置，冷卻裝置和第二導向輪。兩個導向輪牽引材料運動；脈沖電源裝置通過兩個電極向材料通以脈沖電流；材料在加工模具輸出端冷卻后得到成型材料。本發明提出了一種可連續生產且線徑可控的非晶合金絲制備方法和裝置，實現了制備過程數
華中科技大學
2021-04-14
液壓桿表面耐磨耐蝕非晶合金涂層制備技術
非晶合金作為一種新型材料，不僅具有高的強度、高硬度，還具有良好的耐磨性；同時，因其原子無規則排列，沒有晶界等缺陷，而具有突出的耐蝕性，是當前材料研究領域的熱點之一。目前用于制備非晶涂層的熱噴涂技術主要包括等離子噴涂和高速火焰噴涂。一般利用電弧噴涂制備的Fe基含非晶相涂層，其非晶相含量為40～60％。相對于這些噴涂技術而言，激光熔覆技術能夠獲得完全非晶態的合金涂層。磨損試驗表明含非晶相涂層的耐磨性是普通碳鋼的12倍。此外，激光熔覆技術能夠顯著提高涂層與基體的結合強度，達到冶金結合。采用激光熔覆技術在金
河海大學
2021-04-14
鎢顆粒增強非晶基復合材料制備技術
本技術利用微噴射粘結3D打印技術將鎢粉和非晶合金粉末制成預壓坯，將預壓坯進行加熱抽真空，采用熱等靜壓進行熱壓成形，制備出鎢顆粒體積分數高、非晶合金基體為完全非晶態結構且力學性能好的復合材料。
一、項目分類
關鍵核心技術突破
二、成果簡介
非晶合金因其獨特的非晶態結構，具有明顯優于傳統晶態合金的力學、物理和化學性能，如高強度，良好的耐磨性和耐腐蝕性等性能，但是非晶合金最大的的缺陷是缺乏宏觀室溫塑性，僅表現出極小的塑性變形能力。在非晶合金中添加晶體鎢，既能增加材料密度，也可以在非晶基復合材料的塑性變形過程中誘發非晶基體中多剪切帶的萌生和擴展，保證相應的非晶基復合材料具有高強度、剪切“自銳性”等特性，同時又增加塑性與韌性，使其應用范圍更加廣泛。粉末冶金可以突破尺寸和形狀限制，相比傳統制備方法具有眾多有益效果，但是金屬鎢與非晶合金的密度差異顯著，通過直接球磨混粉的方式很難將兩種粉末混合均勻。
本技術利用微噴射粘結3D打印技術將鎢粉和非晶合金粉末制成預壓坯，將預壓坯進行加熱抽真空，采用熱等靜壓進行熱壓成形，制備出鎢顆粒體積分數高、非晶合金基體為完全非晶態結構且力學性能好的復合材料。項目旨在得到一種大尺寸、外加高含量且能均勻分布的小顆粒韌性相非晶基復合材料的制備方法。對于制備粉末密度差異大的其他復合材料同樣具有重要的指導意義。
華中科技大學
2022-07-26
自支撐單層非晶碳的合成與性能研究
課題組專注于利用低電壓掃描透射電鏡（TEM/STEM）和第一性原理計算作為研究工具，致力于實驗與理論相結合的手段，研究新型二維材料中原子結構與材料性能之間的關聯。在這一工作中，新加坡國立大學?ZYILMAZ教授課題組利用激光輔助CVD方法低溫生長出單原子層厚度的非晶碳薄膜，為解讀二維非晶材料的原子結構模型提供了材料基礎。林君浩課題組利用低電壓球差矯
南方科技大學
2021-04-14
基于非均布并聯機構的水果采摘裝置
本發明公開了一種基于非均布并聯機構的水果采摘裝置。包括定平臺、四臺電機、四組控制臂、動平臺、末端采摘機構和控制系統；定平臺豎直放置，四臺電機均經各自的控制臂與位于定平臺前方的動平臺相連接，動平臺前部安裝有用于采摘水果的末端采摘機構，四臺電機和末端采摘機構均與控制系統連接。本發明可任意角度控制末端采摘機構對水果的位置定位，任意角度摘果，大大減小采摘機構的慣性和增加采摘機構的精確性；采摘時能減少水果損傷，具有靈活、精確、快速、低損傷的水果采摘優勢。
浙江大學
2021-04-13
一種薄膜非連續卷繞輸送模切裝置
本發明提供一種薄膜非連續卷繞輸送模切裝置，包括：放料輥，用于對成卷柔性薄膜的放卷；收料輥，用于對成卷柔性薄膜的收卷；輸送對輥，設在所述放料輥和收料輥之間，用于完成薄膜進給；摩擦對輥和設在放料輥上的滑差軸，用于協作保持薄膜在進給過程中的張力穩定；模切機，用于完成薄膜裁切；工業相機，用于對薄膜的模切切痕成像；工業計算機，用于對模切切痕成像進行圖像處理，處理得到的誤差作為薄膜輸送進給步長的精度補償。本發明通過視覺裝置識別薄膜上的模切切痕，圖像處理所得薄膜進給誤差，補償下一步薄膜進給步長，有效保證薄膜非連續卷繞進給工況下，模切機薄膜進給精度和裁切切口均勻性。
華中科技大學
2021-04-11
非控環境下基于視頻的人臉識別系統
本項目實現自然視覺監控環境下單/多人的人臉檢測、跟蹤及識別。系統能實現單樣本條件下，完成視頻中所出現人物的身份判別，能應對自然監控環境下的光照、姿態、表情變化及面部遮擋物的改變。目前，系統識別精度在千人庫小規模測試中達到 95%以上，識別速度為 25 幀/秒。系統主要特點在于：
(1) 不同環境下的人臉特征點標記：以主動外觀模型為基礎，初始化后經過一組級聯回歸器的數次迭代來優化標記點，最終得到足夠精度的標記點。方法能適應多姿態、多表情以及多種光照等自然環境下的人臉。
(2) 高效的有效人臉檢測、跟蹤及確認機制：在監控視頻中，人臉在某些幀會出現模糊、嚴重遮擋而使得臉部特征嚴重缺失，此時所捕捉到的人臉已不適合進行識別。為此，通過建立高效的模糊及遮擋判別機制，自動拋棄原始檢測到的非人臉和非正常人臉，完成非連續幀多個人臉的有效跟蹤。
(3) 魯棒且具有區分度的人臉特征提取機制：考慮到校正后的人臉仍然與原始樣本人臉存在差距，從多個尺度從校正后的歸一化人臉中提取不變性特征，能適應多種環境改變，同時設計特征投影空間，進一步加強樣本區分度。
(4) 高速有效的識別確認機制：為提高識別的準確性，建立視頻識別序列中正確識別確認機制，通過 voting 方式，刪除序列中的誤識別，保留正確識別結果。
此外，為提高系統對人臉表情和眼鏡等遮擋物的適應性，正在進行二次版本的提升工作，目前已完成人臉表情歸正以及遮擋物自動摘除的仿真，部分仿真結果。
江南大學
2021-04-13
上海昨非實驗室設備有限公司
上海昨非實驗室設備有限公司
2022-07-19
昨非 全自動移液工作站-文鰩
上海昨非實驗室設備有限公司
2022-07-19
關于征集2025年度高校科技成果及大學生創新創業入庫項目的通知
關于征集2025年度高校科技成果及大學生創新創業入庫項目的通知。
中國高等教育學會
2025-01-23