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一種微織構封裝測溫刀具，屬于機械加工和微傳感器領域，解 決現有測溫刀具傳感器易發生磨損、脫落失效、降低刀具切削性能的 問題。本發明包括硬質合金刀片和接線壓頭，硬質合金刀片前刀面刀 尖區域分布有相互平行的 5～8 條微型溝槽，各微型溝槽內沉積有底層 絕緣薄膜和傳感器薄膜，并由上層絕緣薄膜封閉；各微型溝槽兩端分 別連接正極引腳和負極引腳，接線壓頭上正極、負極引線的數量、位 置分別與正極、負極引腳對應。本發明結構簡單、制作封裝工藝易控 制、具有較高的精度和較快的測溫響應，對測溫薄膜傳感器進行有效 保護的同

本發明公開了一種銑削刀具破損監測方法，屬于刀具狀態監測 領域。其包括如下步驟：S1 選取主軸電機三相電流作為監測信號，計 算其均方根值，對均方根值進行滑動平滑處理，得到平滑的均方根值， 并將其作為監測銑削刀具破損的特征值；S2 將一個完整的銑削加工循 環分為切入、平穩切削和切出一共三個過程，再將切入，平穩切削和切出過程細分為時間長度相等的多個小段；S3 每一小段的閾值由上一 小段的特征值以及閾值系數共同決定。閾值系數通過學習多組刀具未 破損情況下的銑削加工循環數據得到；S4 最后通過比較每一小段的閾

機床的振動最終都決定了刀具和工件的相對振動，是影響表面加工精度的主要因素之一，特別是加工過程中的振動控制決定了加工系統的穩定性。其中加工的振動主要是高頻的主軸振動，主要引起主軸和工件的相對振動，并通過動態力最終反映到動態性能的評價指標上。我們通過在工藝系統中增加主動控制單元，從而能夠通過其產生的控制力來實現切削振動的主動抵消。

  艾柯AI人工智能實驗室超純水系統  EDI去離子水, 實驗室專用超純水機、純水設備, 電阻率≥18.2或電導率≤0.055 適合水源：城市自來水 制 水 量：100L-200L/H 出水水質：純凈水、RO純水、UP超純水 產品配置：7寸觸摸屏、雙波長紫外消解儀、原裝進口耗材、可加配移動取水手臂 產品特點：TOC實時檢測顯示、全智能語音助手、遠程控制     AI人工智能實驗室超純水系統 “艾柯AI人工智能實驗室超純水系統是配備艾柯自主技術4G物聯網功能，可連接手機或電腦遠程操控整套系統，采用微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，占地面積小，操作使用方便。設備一機多用，可同時制備取用多種水質的水，純凈水、RO純水、UP超純水。產水量100-200L/H可選，RO水水質電導率≤5 μS@25℃，超純水水質標準優于GB6682-2008一級水標準，全面滿足各類清洗、實驗、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技術參數 ▎艾柯-專注水處理行業22年 機器型號 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 進水水源 城市自來水 水溫5-40℃ 水壓1-5kg  TDS＜350ppm 電    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 機器重量 185KG 200KG 主機體積 長650mm×寬900mm×高1388mm 制備取水 一機多用，可同時制備取用多種水質的水：純凈水、RO純水、UP超純水 儲水箱 22G全封閉真空壓力儲水桶或PE桶 紫外滅菌 配置185nm和254nm雙波長紫外消解儀 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 飲用純凈水：3.4L/min  RO純水：3.2L/min  UP超純水：3L/min 飲用水水質 電導率≤10uS/cm@25℃ 水質達到中國國家瓶裝飲用純凈水（GB17324-1998）標準 RO純水水質 電導率≤5μS/cm@25℃;電阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;雜質去除率98% 水質標準達到中國國家實驗室用水（GB6682-2008）三級水標準優于普通蒸餾水 超純水水質 電阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 電導率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 熱 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 總有機碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 陽離子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 陰離子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 達到標準 中國分析實驗室用水規格（GB6682-2008）一級水標準美國試藥級（CAP、ASTM、NCCLS）超純水水質標準中國國家電子級超純水規格（GB/T11446.1-1997）EW-I標準 標準配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 適用范圍 分子生物學、血液分析、微量分析、藥物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行業高端標準實驗室研究、分析、檢測用水   ▎系統功能 ▎艾柯-專注水處理行業22年 智能語音遠程控制 微電腦全自動控制，配備PLC物聯網模塊，人性化設計，具備人機對話功能 多功能預警系統 系統具備故障監測、自動報警功能，可遠程修復控制系統的各項錯誤亂碼程序 定量定質定時取水 系統具備定時、定量、定質取水功能，可任意設置定量取水(0.5L-100L)，定質取水(R0水、EDI水、UP水)定時取水(1min-60min)，免除人工頻繁手動取水等候 360°可移動取水手臂 配備取水手臂加腳踏取水功能，同時擁有三套控制取水功能，設備操作更加便捷、可靠 AI語音智能對話 具備AI語音智能對話，語音喚醒開機、關機、待機、取水 取水記錄下載功能 支持歷史系統記錄查詢，可保存兩年取水記錄，可通過USB遠程讀取數據 四路水質檢測顯示 具備“AK”專用四路水質檢測和溫度顯示功能，可同時檢測和顯示：進水電導、RO水電導、UP水電阻、EDI水電阻 TOC實時檢測顯示 具備“AK”專用內置總有機碳量(TOC)檢測裝置與現實功能，設計符合USP要求檢測范圍0-999ppb，檢測精度士1ppb，提供在線TOC檢測 原裝進口純化濾芯 配備“AK”專用大容量核子級超純化罐、DI純化柱，水質穩定，壽命更長 智能液晶觸控大屏 配備7寸智能電容屏，可以實時查看整機運行流程圖加各項檢測數據，操作簡單、智能 封閉式一體化設計 系統采用中央一體式設計，無外置模塊，占地面積更小系統集中化使安裝、位移、維護更加便捷   ▎適用范圍 ▎ 艾柯-專注水處理行業22年 生化分析、血液分析、微量分析、環境分析、理化檢測分析 藥物成分分析、基因研究、分子生物學、生命科學、組織培養 生物工程、動植物細胞培養、氨基酸分析、蛋白質純化、毒理研究 IVF實驗、DNA測序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等標準實驗室研分析、檢測用水    

本發明公開了一種金剛石-立方氮化硼萬能型超硬刀具材料和刀具及其制備方法，其特點是以金剛石和立方氮化硼為原料，經預處理與成型后，將坯件裝配燒結單元放入高溫高壓裝置中，在壓強為7-25GPa溫度為1000-2700℃，燒結固溶強化10s～30min，獲得晶粒大小均勻，晶界嚴密閉合，金剛石與立方氮化硼晶界之間硼、碳、氮原子形成高原子密度、三維網狀、強共價鍵的致密結構金剛石-立方氮化硼萬能型超硬刀具材料；再將萬能型超硬刀具材料加工成等高的圓柱體，兩端拋光平整之后加工成邊長和厚度均為2～3mm的三角柱體，在真空度1x10-3Pa,溫度800℃與鋼質合金基底焊接，然后用激光加工成半徑為0.4～0.8mm的刀尖圓弧的超硬合金刀具。

成果描述：本實用新型公開了一種可調節機床刀具裝夾裝置,包括上固定塊、下固定塊、轉向柱和外柱,所述上固定塊上端中間設置有外柱,所述外柱上端安裝有上蓋體,所述上蓋體一側安裝有換向把手,所述換向把手一端延伸至外柱內部,所述外柱下側延伸至上固定塊內部連接到轉向柱,上固定塊下端設置有下固定塊,所述上固定塊與下固定塊之間通過轉向柱連接,所述轉向柱下側穿過下固定塊。本實用新型,通過上升壓塊、移動塊和短螺栓的組合方式可以實現螺栓對上升壓塊升高和下降的調節,主要是通過短螺栓螺旋過程中的推力使移動塊向前移動,再利用上升壓塊和移動塊的梯形結構實現移動塊的向前移動,使上升塊實現上升。市場前景分析：本實用新型,通過上升壓塊、移動塊和短螺栓的組合方式可以實現螺栓對上升壓塊升高和下降的調節,主要是通過短螺栓螺旋過程中的推力使移動塊向前移動,再利用上升壓塊和移動塊的梯形結構實現移動塊的向前移動,使上升塊實現上升。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明公開了一種陶瓷刀具溝槽磨損預測的新方法，屬于金屬 高速切削領域。該模型預測方法步驟包括：檢測難加工材料被加工表 面硬化層深度；進行難加工材料陶瓷刀具高速加工實驗，獲得并定量 測量對應刀具溝槽磨損邊界；通過測量分析，獲得溝槽磨損寬度和深 度數據；通過多元線性回歸方法獲取溝槽磨損寬度和硬化深度的關系； 建立溝槽磨損寬度和深度之間的微分關系；最后建立溝槽磨損深度和 硬化層厚度之間的對應關系。由于本發明中在預測陶瓷刀具溝槽磨損 時考慮了被加工表面的硬化層深度，從而更加接近真實的加工狀況， 提高了溝槽磨

本項目研究面向成渝地區雙城經濟圈大數據智能產業需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發了一個通用性的智能中臺架構，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結果實時推送、預警和報警。

本發明屬于數控機床刀具磨損測量領域，為一種數控機床刀具磨損監測方法。數控機床的伺服驅動電機電流信號能反映隨著刀具磨損導致切削負荷的變化；對采集的伺服驅動電流信號進行分析處理；利用小波包分解技術對信號在頻域內進行分解，得出信號在各個頻域段內的時頻域特征，自動選擇與刀具磨損強相關的多個特征；通過神經網絡對刀具磨損過程進行學習，得出刀具磨損規律；反過來，實時獲取刀具的磨損特征，與學習所得的刀具磨損規律進行匹配，來待監測刀具磨損狀態。本發明突破了已有刀具磨損監測方法無法實現在線實時監測難題，實現利用數控機床