基于无人机对风电叶片接闪器的检测装置及检测方法

    公开(公告)号:CN119641567A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411848204.0

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明公开了基于无人机对风电叶片接闪器的检测装置,包括无人机,无人机侧壁设有调节方向组件,无人机底部连接有固定组件,固定组件远离无人机端口分别铰接有检测组件和打磨组件,无人机内设有控制器,控制器分别与调节方向组件、固定组件、检测组件和打磨组件电连接,本发明还公开了基于无人机对风电叶片接闪器的检测方法,利用基于无人机对风电叶片接闪器的检测装置拍摄的实时照片与设置好的参考照片进行对比,控制检测装置完成对应的操作,完成对接闪器进行检测,解决了现有技术中存在的接闪器在检测过程中操作复杂及检测结果存在较大误差的问题。

    含钴基材料、基于该材料的焊丝及制备方法

    公开(公告)号:CN119525818A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411502815.X

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本发明公开了含钴基材料,按照质量百分比由以下组分组成:50.0~60.0%的Cr,5.0~8.0%的Ni,6.0~8.0%的C,8.0~10.0%的Mo,2.0~4.0%的W,0.5~0.8%的Mn,2.5~3.5%的Si,其余为Fe,以上组分质量百分比之和为100%;还公开了含钴基材料的制备方法,称取含钴基材料的材料干燥后混合;还公开了基于含钴基材料的焊丝,焊皮包裹有含钴基材料;还公开了基于含钴基材料的焊丝的制备方法:酒精去除油脂后包裹含钴基材料得到芯卷,将芯卷放入拉拔模具中进行拉拔,得到基于含钴基材料的焊丝;解决了现有技术中存在的水冷壁管材料的耐高温腐蚀性能差易发生安全事故的问题。

    基于胶液粘接的纱线自动联结装置及方法

    公开(公告)号:CN117512837A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311685101.2

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于胶液粘接的纱线自动联结装置,包括工作台框架、携纱器、喷胶组件、机械手及压合组件,工作台框架用于提供支撑固定,携纱器用于将纱线引导至压合组件上;喷胶组件用于提供所需胶水;机械手用于纱线打结,压合组件用于将粘接好的纱线压合。本发明还公开了一种基于胶液粘接的纱线自动联结方法,步骤包括:1、携纱器将纱线引导至压台中;2、将胶水喷射到压台的V型槽中的纱线上;3、压合组件压住粘有胶水的纱线;4、压合组件退出,纱线退出,完成一次纱线自动联结。本发明的装置及方法,属于纺纱机械技术领域,解决了现有技术中只能在固定位置打结,适应性差的问题,打结过程简洁,故障率明显降低。

    基于咖啡环效应的碳纳米管定向排布方法

    公开(公告)号:CN117507349A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311252679.9

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于咖啡环效应的碳纳米管定向排布方法,制备碳纳米管分散液装入打印机料筒中,对基板进行表面修饰处理,通过打印喷头喷印按照规划的图案路径在基板上,调控打印参数,打印出排布在液滴边缘的碳纳米管咖啡环,使相邻的“咖啡环”相互连接,融合沉积形成一条碳纳米管线,从而实现碳纳米管的定向排布。本发明正向利用“咖啡环”效应对碳纳米管定向排布的功能,实现碳纳米管形状密度、间距定位的精确控制和均匀排布,具有操作简单,排布效率高效,可控性好的特点。

    整体壁板对接接头增量压弯工艺参数的确定方法

    公开(公告)号:CN115169192A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210857390.9

    申请日:2022-07-20

    Abstract: 本发明公开了整体壁板对接接头增量压弯工艺参数的确定方法,提出了对接接头(增量压弯成形区域)的等效建模思路,对接接头等效数值模型和回弹补偿的融合方法,从而获得满足外形精度要求的各压弯步的工艺参数,包括下压量、压弯位置、跨距;解决了实际对接接头增量压弯过程中工艺参数的选择主要依赖于工艺人员的经验的问题,实现复杂整体结构件增量压弯的高效精确成形,解决增量压弯成形过程中由于回弹导致的压弯成形精度低和矫形次数多的问题。

    一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法

    公开(公告)号:CN111161207A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911110682.0

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法,首先对织物图像进行预处理,将原本的图像数据集进行任意旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声来增强数据;再次对图像进行归一化处理,对DenseNet、InceptionV3和Xception在ImageNet上训练过的模型进行微调和迁移,在训练过程中调整学习参数以及冻结层数和训练测试时间,进行多次尝试后训练出自己的权重,然后得到预测结果;最后将基础模型预测出来的结果作为集成的输入,Voting(soft)集成的结果作为最终预测结果。本方法能够快速、有效的分类出织物的疵点类别,降低纺织品生产过程中的成本,提高生产效率。

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