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公开(公告)号：CN114986984A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210691165.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 浙江大学
IPC: B31B50/28 , B31B50/00 , B31B50/74 , B31B100/00
Abstract: 本发明公开了一种带侧翼厚度补偿功能的全自动化纸盒折叠成型机构及方法，属于包装容器制备设备技术领域。机构包括支撑机构和折边机构；折边机构包括第一折叠板、第二折叠板和用于放置纸盒底板的折叠平台；折叠平台的两组对边分别外接能向上翻折的第一折叠板和第二折叠板；第一折叠板的两侧分别连接有向上伸出的拨叉；支撑机构为尺寸与待折叠纸盒相适应的长方体模具，其四个侧板上均开设有若干用于通过真空作用吸附纸板的真空槽；支撑机构中两个第二侧板上设有能内外伸缩的厚度补偿块，使得折边时纸盒侧翼受力均匀。本发明结构合理，设计紧凑，能快速完成带侧翼折叠纸盒的折叠成型工作，可大大提高生产效率并大幅度的减少人工成本。
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公开(公告)号：CN112943558A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110111842.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组叶片损伤监测系统及方法。在本发明中，电动滑车与风机主控相连，可以根据风机主控提供的偏航信号使电动滑车随机组偏航一起运动，损伤测距仪获取到目标叶片激光反射点之间的距离，计算得到叶片沿展向方向斜率分布，根据对比分析测距仪到目标叶片激光反射点之间的距离和叶片沿展向方向斜率分布，机组执行限功率(变桨)或者停机，防止叶片因损伤导致机组发生事故现象发生。该方法避免了叶片制造时传感器预埋繁琐工艺，同时减少了叶片因额外增加传感器带来的雷击风险，保证机组安全。同时叶片损伤监测控制方法有多种执行模式，既能保证机组安全运行，又能避免频繁停机保证发电量。
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公开(公告)号：CN103107677B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310013024.6
申请日：2013-01-14
Applicant: 浙江大学
IPC: H02K51/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种可调速磁涡流联轴器，包括机架，输入轴和输出轴，第一金属盘和第二金属盘，第一磁盘和第二磁盘，第一推动机构调节第一金属盘沿输入轴左右移动，第二推动机构调节第二金属盘沿输出轴左右移动，其中第一推动机构和第二推动机构有相同的结构，包括双向电磁阀，滑动套筒，外套筒和平面球推器，双向电磁阀固定于机架上，双向电磁阀输出端与滑动套筒固定，滑动套筒与外套筒为一体，平面球推器尾端分别焊接于滑动套筒上，平面球推器外壳为金属板，板内侧与金属盘相对面在固定架上安装有可360度旋转运动的滚珠。本发明采用更为合理的气隙间距调节机构和执行机构，解决了金属盘与磁盘在气隙间距调节过程中推力器的“干摩”问题。
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公开(公告)号：CN102873018B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210345786.1
申请日：2012-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: B06B1/06
Abstract: 本发明公开了一种匹配层异步固化的超声波换能器。在阶梯状的换能器壳体内自底部向上设有位于底部的匹配层，阶梯状换能器壳体的台肩周边开有补胶通道阵列，压电振子安装在补胶通道阵列上，压电振子底部与匹配层之间以及压电振子外圆柱面与阶梯状换能器壳体大端内圆柱面之间均充有补胶层，阶梯状换能器壳体大端内圆柱面与压电振子上部和压电振子外圆柱面之间为背衬。它解决了匹配层固化收缩时与压电振子之间产生间隙的问题，保证了匹配层与压电振子之间的可靠接触，提高了超声波换能器的灵敏度和可靠性，可广泛应用于超声波水表、超声波热量表、超声波户用燃气表、超声波气体流量计等领域，特别适用于超声波衰减强烈、信号幅值低的测量场合。
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公开(公告)号：CN103107674A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310013057.0
申请日：2013-01-14
Applicant: 浙江大学
IPC: H02K49/04
Abstract: 本发明公开了一种圆盘式时滞效应较小的永磁涡流联轴器的磁盘，包括磁盘座和设于磁盘座上的永磁体，所述永磁体分为内外两圈均匀分布于磁盘座上，永磁体的N极、S极均沿磁盘的轴向分布，内外圈和同为内圈或外圈的两相邻永磁体的N极、S极互为相反；所述磁盘的内外圈永磁体都为扇形，且内外圈永磁体分布的圆心角相同；所述磁盘的永磁体，内圈永磁体截面积相对外圈永磁体截面积更大；所述磁盘的永磁体设为16对、18对或20对。本发明时滞效应小，传递效率高，生热小，适合对调速精度有较高要求的场合，且发明原理清晰、装置简单、可应用于工业生产，以此满足相关领域对永磁涡流联轴器的产品需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102901612A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210424617.7
申请日：2012-10-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M7/06
Abstract: 本发明提供了全角度及距离可调式非接触激振实验平台，包括底座、角度调节装置、连接板、位移调节装置、定位板和非接触式激振器。连接板可活动安装在角度调节装置上，位移调节装置安装在连接板上，非接触式激振器通过定位板安装在位移调节装置上。本发明实现了非接触式激振器在距离和角度上的调节，根据被激励部件的位置，先调节非接触式激振器的方向，再调节非接触式激振器与被激励部件间的距离，使实验效果达到最佳，提高实验数据的真实性和准确性，满足科研、实验需求。
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公开(公告)号：CN116321829A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211571114.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种燃气轮机数据采集装置及采集方法，涉及到数据采集技术领域。装置包括机箱主体、数据采集板卡、母板、信号转换板卡、工控机、交换机板卡、电源板卡、触摸屏。各数据采集板卡与母板采用插拔式连接，各信号转换板卡一端与母板采用插拔式连接，另一端与端子排连接，端子排接口与传感器相连。交换机板卡与母板采用插拔式连接，各数据采集板卡与交换机板卡通过母板的网口信号线进行通信，交换机板卡另一端与工控机通过网口连接，采集的信号经过数据采集板卡处理后传输到工控机上做进一步分析。本发明的特点在于采集信号多类，采集板卡可复用、可扩展，设计交换机板卡集成于机箱内部，携带方便，设计信号转换板卡，安装简便。
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公开(公告)号：CN102873018A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210345786.1
申请日：2012-09-18
Applicant: 浙江大学
IPC: B06B1/06
Abstract: 本发明公开了一种匹配层异步固化的超声波换能器。在阶梯状的换能器壳体内自底部向上设有位于底部的匹配层，阶梯状换能器壳体的台肩周边开有补胶通道阵列，压电振子安装在补胶通道阵列上，压电振子底部与匹配层之间以及压电振子外圆柱面与阶梯状换能器壳体大端内圆柱面之间均充有补胶层，阶梯状换能器壳体大端内圆柱面与压电振子上部和压电振子外圆柱面之间为背衬。它解决了匹配层固化收缩时与压电振子之间产生间隙的问题，保证了匹配层与压电振子之间的可靠接触，提高了超声波换能器的灵敏度和可靠性，可广泛应用于超声波水表、超声波热量表、超声波户用燃气表、超声波气体流量计等领域，特别适用于超声波衰减强烈、信号幅值低的测量场合。
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公开(公告)号：CN118378541B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410805291.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F119/14
Abstract: 本申请提出了拉杆转子系统拉杆螺栓松动故障诊断方法、装置及其应用，包括S00、收集包含实验数据和仿真数据的原始数据；S10、预处理原始数据，形成带标签的源域样本和无标签的目标域样本；S20、通过前向传播和后向传播进行网络训练，直至达到最大训练轮数，期间不断优化模型参数，以实现从源域到目标域的知识迁移；训练完成后，保存最优网络模型及其参数；S30、利用训练好的模型对目标域样本进行预测分类，以诊断拉杆螺栓的松动故障。可解决在未知工况下因缺乏高质量的完备故障数据集导致域泛化诊断方法诊断性能不佳的问题。
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公开(公告)号：CN118378541A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410805291.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F119/14
Abstract: 本申请提出了拉杆转子系统拉杆螺栓松动故障诊断方法、装置及其应用，包括S00、收集包含实验数据和仿真数据的原始数据；S10、预处理原始数据，形成带标签的源域样本和无标签的目标域样本；S20、通过前向传播和后向传播进行网络训练，直至达到最大训练轮数，期间不断优化模型参数，以实现从源域到目标域的知识迁移；训练完成后，保存最优网络模型及其参数；S30、利用训练好的模型对目标域样本进行预测分类，以诊断拉杆螺栓的松动故障。可解决在未知工况下因缺乏高质量的完备故障数据集导致域泛化诊断方法诊断性能不佳的问题。
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