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一種使銅-鋁接頭結合強度
高
的擴散釬焊方法
本技術(發明專利號 ZL200510044627.8)公開了一種使銅-鋁接頭結合強度 高的擴散釬焊方法,主要是在銅板與鋁板疊合待焊面之間放置表面去除氧化膜 的片狀 Al-Si-Mg 釬料,用不銹鋼工裝板將工件夾緊后放入真空爐中,以工藝參 數為:升溫速度為 10~20℃/min,當溫度升至 300~350℃和 510~540℃時,各 保溫 5min,然后繼續升溫至 616~624℃,保溫時間 4~6min;進行真空擴散釬 焊。
山東大學
2021-04-13
高
釩高耐磨合金及復合技術的工程化應用
本項目立足于我國豐富的釩資源,研制出了以高硬度、團球狀且彌散分布的 I 型碳化釩為耐磨相的高釩高耐磨合金;通過控制基體組織,保證了其磨損穩定性;通過解決復合界面控制問題,開發了低成 本的高釩合金 / 低合金鋼雙金屬復合技術,推動了耐磨材料和重型裝備行業的技術進步。項目共發表論文 18 篇,授權專利 5 項,制訂標準 3 項。
北京工業大學
2021-04-13
利用廢棄瀝青混凝土制備
高
承載、耐久路面的研究與應用
北京工業大學
2021-04-14
一種
高
Cr鐵素體耐熱鋼及其制備方法
小試階段/n本成果涉及一種高Cr鐵素體耐熱鋼及其制備方法。其制品的持久強度顯著高于現有9-12Cr鐵素體耐熱鋼,適用于工作溫度為650℃的結構和零部件用鋼。。主要技術指標:650℃/10萬小時外推持久強度大于100Mpa。。目前處于實驗室研究階段,可廣泛應用于工作溫度為650℃的結構用鋼和零部件用鋼,特別適用于制造工作溫度為超超臨界蒸汽輪機、內燃機、高溫化工設備和核動力設備,市場前景廣闊,預期年產值可達1000萬。
武漢科技大學
2021-01-12
家蠶中腸特異
高
表達啟動子p2及其應用
該發明為家蠶中腸特異啟動子P2 ,其在家中腸特異性表達外源蛋白的應用,本發明還涉及家蠶中腸特異 啟動子P2的重組載體及其制備方法;本啟動子可以特異性地啟動下游基因在家蠶中腸高量表達,為硏究和利 用家蠶中腸特異基因,特別是中腸特異高量表達的免疫抗性相關基因提供了有力的工具;同時也能在家蠶中 腸特異高量表達外源基因,具有良好的應用前景。
西南大學
2021-04-13
高
功能滌綸蛋白復合面料和粘膠纖維蛋白復合面料
滌綸織物雖具有良好的挺闊性、褶皺彈性,但不親水,對人體皮膚不友好,沒有保健功能。粘膠纖維織 物具有 良好的吸濕、抗靜電,但對皮膚沒有保健功能。 開發的全新改性接枝技術,可以在滌綸纖維和滌綸織物表面接枝各種動植物蛋白,如蠶絲蛋白、牛奶蛋 白、大都蛋白、花生蛋白、蠶蛹蛋白等等。從而制備各種高功能滌綸蛋白復合面料。 改性接枝的滌紛蛋白復合面料,蛋白質都分布在滌綸纖維表面上,在服用時,與人體皮膚相接觸的全是 各種動植物蛋白,對人體皮膚具有良好的保健作用。同時,織物的吸濕性、抗靜電性都得到很好的改善;褶 皺彈性、挺闊性保持良好。 高功能滌綸復合蛋白面料,適宜制備高檔滌綸面料,具有很高的附加值,生產工藝流程較短、成本較 低,無需投資購買新設備。該技術也同樣適用于粘膠蛋白復合面料。粘膠蛋白復合面料對人體皮膚具有良好的保健作用
西南大學
2021-04-13
高
釩高耐磨合金及復合技術的工程化應用
北京工業大學
2021-04-14
高
釩高耐磨合金及復合技術的工程化應用
成果簡介本項目立足于我國豐富的釩資源,研制出了以高硬度、團球狀且彌散分布的I型碳化釩為耐磨相的高釩高耐磨合金;通過控制基體組織,保證了其磨損穩定性;通過解決復合界面控制問題,開發了低成本的高釩合金/低合金鋼雙金屬復合技術,推動了耐磨材料和重型裝備行業的技術進步。項目共發表論文18篇,授權專利5項,制訂標準3項。應用簡介所處研發階段:已處于工業生產和推廣應用階段適合應用領域:冶金
北京工業大學
2021-04-14
輻射探測器用
高
電阻CZT晶體材料及其應用技術
西北工業大學
2021-04-14
基于同質塊均值核類內協同表示的
高
光譜圖像分類
該成果提出了一種基于同質塊均值核類內協同表示分類方法。同質塊均值核能夠有效地為目標樣本確定其鄰域區域內的同質樣本,并將目標樣本和同質塊內的樣本與訓練樣本之間的相似度作為新的特征向量,在有效提高類別區分度和空間表征能力的同時,提升了特征生成的效率。其后在分類過程中,利用類內協同表示分類中的吉洪諾夫正則項加強測試樣本和各個類別訓練樣本之間的相關性的同時進一步提高分類效率。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數與在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參閱表 1。 (1)相比于傳統分類器 SVM,OA 提高了約 15%;相比于 JCR 方法,OA 提高了約 2-4%。 (2)該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果,同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。同時有效降低了離散錯分樣本的數量,改善了過平滑的分類效果。參見表 1 與圖 1。 (3)同時該成果特征提取方法有效提高了特征提取效率,參見表 2。 表 1.PaviaU 大學數據的訓練樣本選取與分類結果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成時間比較
西安電子科技大學
2023-04-19
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