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本發明屬于軸向柱塞泵領域，更具體地，涉及一種雙斜盤柱塞 泵，其包括泵殼、左右端蓋、缸體以及傳動軸，所述左右端蓋上分別對稱設置有左右斜盤，所述左右斜盤上分別對應設置有左右回程盤， 所述缸體左右兩端對稱設置有均布在缸體上的兩組柱塞對，所述柱塞 的頂部與回程盤上的左右滑靴均為鉸鏈接，每對柱塞共用一個吸入閥， 所述缸體中部設置有開放的空腔，所述缸體的中部套還設有壓出組件， 該空腔內的液體可通過上述吸入閥進入柱塞腔，傳動軸轉動時帶動柱 塞運動，此時柱塞腔的壓力發生變化，壓出組件將液體的泵出。

LT 灰中主要含有鐵氧化物（磁鐵礦與赤鐵礦）和硅酸鹽（鐵橄欖石和鈣鐵輝石、透輝石），它們物性差異較大，比磁化率在不同量級，利用其物性差異通過強磁場將鐵氧化物和硅酸鹽等雜質分離，實現氧化鐵的富集與提取。提取后的氧化物再經過低溫改性，即可制備α-Fe 2 O 3 產品。

首次 實現 將水汽遷移反應與費托合成反應成功 耦合 ， 構建了水汽遷移反應活性中心 Pt-Mo 2 C/C 和費托合成反應活性中心 Ru/C 。將兩種催化劑 進行簡單的物理混合，通過調節兩種活性中心的 結構和 比例調控各自的反應速率。 實現了在低溫 200 o C 的條件下，將 CO 和水 一步 直接轉化制備油品的過程 。 該過程中費托反應的活性高達 8.7 mol -CH2-  mol Ru -1  h -1 ，與在合成氣（ H 2 /CO=2 ） 條件下 Ru/C 催化劑 的費托活性相當，且費托產物中 C5+ 油相產物的選擇性接近 70% 。 對比雙金屬催化劑 RuPt-Mo 2 C/C 和物理混合催化劑的結果，發現兩種活性金屬 Pt 和 Ru 的結合形式在催化反應中起了十分重要的影響。當 Pt 和 Ru 形成 PtRu 合金后會同時削弱 WGS 和 FTS 兩個反應的的活性，進而打破兩個反應之間的動力學平衡。而當兩種活性中心分別作用的時候則剛好使兩個反應的動力學速率達到平衡，實現最優的 CO 和水轉化制備油品的活性和選擇性。

小試階段/n針對多孔介質燃燒器用泡沫陶瓷目前存在的常溫強度以及熱震穩定性能差等問題，本發明制備了一種Al2O3-SiC復合泡沫陶瓷。該陶瓷克服現有技術缺陷，具有強度高、抗氧化性能好和抗熱震性能優良等優點。

產品詳細介紹迷你型氧氣傳感器O2S-XX-T3   一、產品簡介： 氧氣傳感器采用兩個氧化鋯盤，在其中間是一個密封空間。其中一個盤起的功能是可逆氧氣泵，依次充滿樣品氣和抽空此小空間。另一個盤用于測量氧分壓差比率，得到相對應的傳感電壓。氧化鋯盤作為氧氣泵運行時，需要的700 °C 的溫度由加熱元件產生。氧氣泵使小空間范圍內達到額定的最小和最大壓力所花的時間和環境中氧分壓值具有對應關系。   二、產品特性： 1)       非消耗性的氧化鋯傳感元件 2)       氧壓范圍 2 mbar...3 bar 3)       高穩定性和精度，可測量0…100% 氧 4)       對于其他氣體無交叉干擾 5)       無需溫度穩定 6)       內置加熱元件 7)       加熱器電壓： 4.35 ±0.1 VDC (1.85 A) 8)       允許氣體溫度： -100...250 °C ；   三、產品參數 特性 最小 典型 最大 單位 氧壓范圍 2   3000 mbar 精度      5 操作溫度（O2S-T3）   700（4.00V）   °C 操作溫度（O2S-FR-T3）   700（4.35V）     響應時間(10-90%，O2S-T3)      15 S 響應時間(10-90%，O2S-FR-T3)     4 預熱時間(s)      100 預熱時間（從準備開始s）      20   四、典型應用： 排放控制 - 柴油機/鍋爐/加熱系統；生物能源/生物氣；醫療；空氣質量監控MOT 車檢排放測試設備；堆制肥料；農業；水果或氧氣敏感型食物運輸；OBOGS(機上氧氣發生器)； OBIGGS(機上惰性氣體發生器)；儀器儀表生產商    

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 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。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較