|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
.jpg){kind=logo}
次邊可接地的星形——多三角形接線(xiàn)平衡變壓器
本實(shí)用新型提供一種次邊可接地的星形多三角形接線(xiàn)平衡牽引變壓器，使平衡牽引變壓器的綜合性能提高，同時(shí)降低制造成本。 本實(shí)用新型涉及一種適用于交流牽引供電系統(tǒng)的次邊可接地的星形多三角形接線(xiàn)的三相兩相平衡牽引變壓器。采用普通三相電力變壓器鐵芯，原邊三相繞組構(gòu)成星形（Y形）聯(lián)接，具備可供接地的中性點(diǎn)，適用于大電流接地高壓電力系統(tǒng)；次邊由3個(gè)三角形聯(lián)接的三相繞組構(gòu)成，而且在次邊可直接提供α、β?tīng)恳丝诘墓步樱ㄜ墸┒?。原邊和次邊繞組的平均銅材利用率為91%左右；由于原、次邊繞組在鐵芯上的均勻分布，所以在鐵材利用率方面優(yōu)于其他類(lèi)型的三相平衡變壓器。主要用于27.5kV或2×27.5kV牽引供電系統(tǒng)。它在設(shè)計(jì)、制造上的復(fù)雜程度與三相三繞組變壓器相當(dāng)。本實(shí)用新型原邊和次邊繞組的銅材平均利用率為91%左右；鐵材利用率與變壓器鐵芯型式及繞組在鐵芯上布置的均勻度有關(guān)，本實(shí)用新型相鐵芯上的繞組均勻分布，因而有較高的鐵材利用率。
西南交通大學(xué)
2021-04-13
大學(xué).jpg){kind=logo}
基于多尺度預(yù)測(cè)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)語(yǔ)義地圖構(gòu)建方法?
專(zhuān)利名稱(chēng)：
天津工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
.jpg){kind=logo}
一種用于對(duì)多軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)測(cè)量輪廓誤差的系統(tǒng)及方法
一種用于對(duì)多軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)測(cè)量輪廓誤差的系統(tǒng)和方法，該系統(tǒng)包括獨(dú)立配置的編碼器位置采集模塊、主處理器、編碼器信號(hào)轉(zhuǎn) 接控制器，編碼器信號(hào)轉(zhuǎn)接控制器具有編碼器信號(hào)引出接口，該引出 接口通過(guò)光電耦合器與編碼器信號(hào)輸入接口連接，用于傳輸編碼器信 號(hào)至編碼器位置采集模塊。由于將輪廓誤差測(cè)量系統(tǒng)與伺服、運(yùn)動(dòng)控 制系統(tǒng)拆分，采用獨(dú)立的輪廓誤差測(cè)量系統(tǒng)，可根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整期 望輪廓以及輪廓誤差的算法，并且輪廓誤差測(cè)量系統(tǒng)不受運(yùn)動(dòng)控制系 統(tǒng)軟硬件的制約，使用于多軸運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的輪廓誤差測(cè)量系統(tǒng)可以 與不同的伺服、運(yùn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
復(fù)雜環(huán)境下分布式多源信號(hào)實(shí)時(shí)獲取與處理關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
1998.9--2002.7
電子科技大學(xué)
2021-04-14
基于超材料的肖特基型毫米波多譜信號(hào)探測(cè)器和制備方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超材料的肖特基型毫米波多譜信號(hào)探測(cè)器，包括自下而上依次設(shè)置的襯底層、N 型砷化鎵層、二氧化硅層與超材料層、歐姆電極和肖特基電極；其中超材料層為具有周期性微納米結(jié)構(gòu)的金屬開(kāi)環(huán)共振單元陣列，所述金屬開(kāi)環(huán)共振單元陣列包含了多種圖形及其特征尺寸參數(shù)，每個(gè)圖形對(duì)于特定電磁波具有完全吸收特性，通過(guò)改變金屬開(kāi)環(huán)共振單元的結(jié)構(gòu)和尺寸參數(shù)可以調(diào)控對(duì)應(yīng)的電磁波吸收頻段，通過(guò)改變 N 型砷化鎵的耗盡層寬度可以調(diào)控超材料
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種面向多租戶(hù)的云計(jì)算服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)保障方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種云計(jì)算服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)保障方法，包括：虛 擬機(jī)資源分配管理模塊對(duì)管理員提供的服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒎?wù)器 集群計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行初始化，請(qǐng)求調(diào)度管理模塊接收租戶(hù)提交的 創(chuàng)建服務(wù)請(qǐng)求，根據(jù)虛擬機(jī)資源分配管理模塊中的服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)拓 撲以及服務(wù)器集群計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行服務(wù)請(qǐng)求放置分析，以確定創(chuàng) 建服務(wù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)所要放置的服務(wù)器，虛擬機(jī)資源分配管理模 塊根據(jù)請(qǐng)求調(diào)度管理模塊中虛擬機(jī)放置的分析結(jié)果在虛擬機(jī)集
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種模塊化嵌入式多足機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制器
本發(fā)明公開(kāi)了一種模塊化嵌入式多足機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制器，包括PC 模塊、機(jī)身控制模塊和分別位于各條足上的足單元控制模塊。PC模塊用于識(shí)別機(jī)器人所處環(huán)境，確定機(jī)器人的下一步動(dòng)作并將數(shù)據(jù)傳送給機(jī)身控制模塊。機(jī)身控制模塊用于將該數(shù)據(jù)處理成為具體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)身總線(xiàn)分發(fā)到各足單元控制模塊。本發(fā)明采用分層式控制方式，由數(shù)據(jù)運(yùn)算層、機(jī)身控制層和關(guān)節(jié)控制層組成。數(shù)據(jù)運(yùn)算層建立在 PC 機(jī)上，根據(jù)機(jī)器人的正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)計(jì)算出機(jī)器人的步態(tài)數(shù)據(jù)。機(jī)身控制層以 ARM 處理器為控制核心。機(jī)身控制層有較大的存儲(chǔ)空間
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于多線(xiàn)索數(shù)據(jù)管道融合的鐵路接觸網(wǎng)桿柱標(biāo)識(shí)信息的確定方法
"本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多線(xiàn)索數(shù)據(jù)管道融合的鐵路接觸網(wǎng)桿柱標(biāo)識(shí)信息的確定方法，主要步驟有：1)數(shù)據(jù)管道建立；2)數(shù)據(jù)管道交匯點(diǎn)生成；3)多線(xiàn)索數(shù)據(jù)管道融合進(jìn)行桿號(hào)及公里標(biāo)推算；4)數(shù)據(jù)管道更新。本發(fā)明方法充分利用了接觸網(wǎng)圖像識(shí)別的中間結(jié)果，通過(guò)多線(xiàn)索數(shù)據(jù)管道的融合可以精確推算出桿號(hào)或公里標(biāo)被遮擋、污染等視覺(jué)不可識(shí)別的圖像在序列中的位置，可適用于電氣化鐵路接觸網(wǎng)巡檢圖像的支柱號(hào)、公里標(biāo)圖像識(shí)別結(jié)果的進(jìn)一步校驗(yàn)和修正。本發(fā)明基于多線(xiàn)索數(shù)據(jù)管道的推算方法也可以用于類(lèi)似此類(lèi)應(yīng)用的任務(wù)中。 "
西南交通大學(xué)
2016-10-20
農(nóng)業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
臨界萃取聯(lián)合分子蒸餾純化制備蘋(píng)果和葡萄籽油、多酚及其產(chǎn)品開(kāi)發(fā)
一、成果簡(jiǎn)介 蘋(píng)果皮渣和葡萄籽是蘋(píng)果和葡萄加工產(chǎn)品開(kāi)發(fā)后的副產(chǎn)物，富含高品質(zhì)的功能性油脂和多酚，如籽油含量達(dá)到 22-28%，其中功能性多不飽和脂肪酸(以油酸和亞油酸為主)達(dá)到了70-80%。近年來(lái)的一系列科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，蘋(píng)果和葡萄籽油具有重要的功能特性，如降低血清 膽固醇、降血壓、抑制血栓形成、預(yù)防動(dòng)脈硬化、冠心病等。
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
一種基于多特征融合的面向?qū)ο蟮慕ㄖ镒兓瘷z測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合的面向?qū)ο蟮慕ㄖ镒兓瘷z測(cè)方法，首先求得圖像像素點(diǎn)的形態(tài) 學(xué)建筑指數(shù)(MBI)，紋理特征和慢特征分析圖(SFA);利用 MBI 指數(shù)和紋理特征進(jìn)行 FNEA 分割;然 后求出每個(gè)對(duì)象的三個(gè)特征值，再作差，并利用 K 均值聚類(lèi)算法求閾值，得到特征變化圖;再利用 AC 指數(shù)進(jìn)行后處理;利用熵值法對(duì)不同的特征變化圖求權(quán)重，按照權(quán)重設(shè)定閾值求得變化圖像;最后利用 投票法進(jìn)行后處理。得到變化檢測(cè)結(jié)果。
武漢大學(xué)
2021-04-14