离心式压缩机
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104813036A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201380058799.3

    申请日:2013-11-14

    Abstract: 该离心式压缩机具备:安装在绕轴线(O)进行旋转的主轴上的叶轮、和调整流入流路(S3)中的流体(F)流向叶轮的流量的叶片装置(11)。叶片装置(11)具有:叶片主体(22),其沿轴线(O)的周向隔开间隔地在流入流路(S3)上设有多个,且分别绕沿轴线(O)的径向延伸的轴部(22b)进行旋转,由此使安装角度发生变化;多个连杆构件(24),其一端与各轴部(22b)连结,且与轴部(22b)一起进行旋转;驱动环(23),其呈以轴线(O)为中心的圆环状,多个连杆构件(24)的另一端与其连结,由此伴随着叶片主体(22)的旋转而根据连杆构件(24)的旋转轨迹沿轴线方向(O)以及周向进行移动;以及驱动机构(25),其与驱动环(23)连接而相对于该驱动环(23)沿切线方向传递力。

    微结构的制造方法及其制造系统

    公开(公告)号:CN1680187A

    公开(公告)日:2005-10-12

    申请号:CN200510052804.7

    申请日:2005-02-28

    CPC classification number: B81C3/008

    Abstract: 公开了一种具有高形状精度的微结构的制造方法及其制造系统。在具有预定定位精度和大行程的粗动工作台(51)上,设置有具有小行程和高于粗动工作台(51)定位精度的微动工作台(52)。首先,移动粗动工作台(51)至要求的位置。利用设置在激光长度测量机(64)上的镜子(55)和微动工作台(52),高精度地测量在微动工作台(52)上的薄膜元件(25)的当前位置。激光长度测量机(64)的测量值反馈到工作台控制装置(61)。通过误差校正单元(64)计算当前位置和目标位置之间的误差。因此,产生误差校正值。并且利用误差校正值移动微动工作台(52)到目标位置。从而校正粗动工作台(51)的误差。

    离心式压缩机
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104813036B

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201380058799.3

    申请日:2013-11-14

    Abstract: 该离心式压缩机具备:安装在绕轴线(O)进行旋转的主轴上的叶轮、和调整流入流路(S3)中的流体(F)流向叶轮的流量的叶片装置(11)。叶片装置(11)具有:叶片主体(22),其沿轴线(O)的周向隔开间隔地在流入流路(S3)上设有多个,且分别绕沿轴线(O)的径向延伸的轴部(22b)进行旋转,由此使安装角度发生变化;多个连杆构件(24),其一端与各轴部(22b)连结,且与轴部(22b)一起进行旋转;驱动环(23),其呈以轴线(O)为中心的圆环状,多个连杆构件(24)的另一端与其连结,由此伴随着叶片主体(22)的旋转而根据连杆构件(24)的旋转轨迹沿轴线方向(O)以及周向进行移动;以及驱动机构(25),其与驱动环(23)连接而相对于该驱动环(23)沿切线方向传递力。

    微结构的制造方法及其制造系统

    公开(公告)号:CN100333992C

    公开(公告)日:2007-08-29

    申请号:CN200510052804.7

    申请日:2005-02-28

    CPC classification number: B81C3/008

    Abstract: 公开了一种具有高形状精度的微结构的制造方法及其制造系统。在具有预定定位精度和大行程的粗动工作台(51)上,设置有具有小行程和高于粗动工作台(51)定位精度的微动工作台(52)。首先,移动粗动工作台(51)至要求的位置。利用设置在激光长度测量机(64)上的镜子(55)和微动工作台(52),高精度地测量在微动工作台(52)上的薄膜元件(25)的当前位置。激光长度测量机(64)的测量值反馈到工作台控制装置(61)。通过误差校正单元(64)计算当前位置和目标位置之间的误差。因此,产生误差校正值。并且利用误差校正值移动微动工作台(52)到目标位置。从而校正粗动工作台(51)的误差。

    飞机用部件的缺陷检测系统及飞机用部件的缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN110537203A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201780089852.4

    申请日:2017-11-01

    Abstract: 本发明的目的在于适当地检测飞机用部件的缺陷。缺陷检测系统具有:获取原图像的原图像获取单元(20);基于原图像内的图像的亮度,从原图像内提取缺陷候选区域,基于缺陷候选区域和其周围区域的亮度的差分,计算缺陷候选区域的特征量图像处理单元(22);将图像处理单元(22)对于被预先检测出缺陷的部位的学习用原图像算出的特征量和缺陷的部位的信息相关联,设定缺陷特征量范围和非缺陷特征量范围的特征量范围设定单元(24);以及基于图像处理单元(22)对于未检测出缺陷的部位的判定用原图像算出的特征量、缺陷特征量范围和非缺陷特征量范围,进行判定用原图像内的缺陷候选区域是否为缺陷的部位的判定的缺陷检测单元(26)。

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