一种钢筋切断机的安全防护罩

    公开(公告)号:CN205085329U

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201520883419.6

    申请日:2015-11-06

    IPC分类号: B21F11/00

    摘要: 本实用新型实施例公开了一种钢筋切断机的安全防护罩,包括盖板、铰接件和固定结构,盖板的尺寸通过钢筋切断机的切割槽的尺寸确定,钢筋切断机通过切割部件切割置于所述切断槽中的钢筋,切断槽横向贯通钢筋切割机,切断槽的开口向上;铰接件的一端通过固定结构固定在钢筋切断器的切断槽开口的一侧;铰接件的另一端与所述盖板相连,铰接件的旋转轴的径向所在平面与盖板垂直,旋转轴用于连接所述铰接件的两端,盖板可沿着所述旋转轴的轴向旋转。由此可以在切断钢筋的过程中将所述盖板盖住所述切断槽向上的开口,一可以挡住可能出现的钢屑飞溅,二可以尽量避免出现操作人员从切断槽被卷入钢筋切断机的可能,提高了钢筋切断机的操作安全性。

    一种螺栓式钢管吊具
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206256740U

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201621228201.8

    申请日:2016-11-16

    IPC分类号: E04H12/34

    摘要: 本实用新型属于输变电线路工程钢管塔组立施工领域,具体涉及一种螺栓式钢管吊具。包括钢板(1)和螺杆(6);钢板(1)前侧壁上开设有一正通孔(2),与钢板(1)前侧壁相邻某一侧壁上开设有一侧通孔(7),正通孔(2)连通侧通孔(7);钢板(1)下端沿竖向轴线方向开设有一配合螺杆(6)的底孔(3),螺杆(6)上端固定设置在底孔(3)内;本实用新型采用Q345钢制造,综合力学性能良好,低温性能亦可,塑性和焊接性良好,可用于‑40℃以上寒冷地区;配合100kN卸扣使用(卸扣规格可以根据吊具规格增加而增加),刚性强,结构稳固,有效地保证起吊安全,有效保护了钢管表面完好,增强了起吊安全;具有多种规格型号,根据需求选择不同型号,有利于合理利用资源。

    一种特大型输电线路铁塔主管

    公开(公告)号:CN207160721U

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201721051942.8

    申请日:2017-08-22

    IPC分类号: E04H12/12

    摘要: 本实用新型涉及一种输电线路铁塔主管,尤其涉及一种特大型输电线路铁塔主管,包括若干段钢管和若干段钢筋笼,所述钢筋笼置于所述钢管内,所述若干段钢管之间通过法兰固定连接形成管状结构,所述若干段钢筋笼之间通过法兰固定连接形成管状结构,所述钢管内填充有自密实混凝土。本实用新型中的钢筋笼安装时同时起吊上部钢管和上部钢筋笼,并将上部钢筋笼与下部钢筋笼一次对接成功,保证了钢管主筋传力的可靠性。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    一种基于卷积神经网络的电网设备分类方法

    公开(公告)号:CN106897739B

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201710079894.1

    申请日:2017-02-15

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电网设备分类方法,步骤1,根据已有的电网设备图像训练集和测试集,训练卷积神经网络模型;输入层对输入的图像数据进行预处理,用以增大数据量;卷积层的数量不大于N,N+1为常用卷积神经网络卷积层的层数;步骤2,利用训练完成的卷积神经网络模型对需分类的电网设备图像进行分类。本发明利用数据增强技术将输入图像数据进行预处理,增大数据量,解决了数据量不足会导致网络过拟合,精度下降的问题;鉴于训练数据的数量较少,削减了卷积层数量和卷积核数目,同时增大卷积核的尺寸,减小了每层卷积层所提取出的特征图的大小,从而减少了卷积层提取出的特征数量,同样起到了防止过拟合的作用,提高了精度。

    一种基于卷积神经网络的电网设备分类方法

    公开(公告)号:CN106897739A

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201710079894.1

    申请日:2017-02-15

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电网设备分类方法,步骤1,根据已有的电网设备图像训练集和测试集,训练卷积神经网络模型;输入层对输入的图像数据进行预处理,用以增大数据量;卷积层的数量不大于N,N+1为常用卷积神经网络卷积层的层数;步骤2,利用训练完成的卷积神经网络模型对需分类的电网设备图像进行分类。本发明利用数据增强技术将输入图像数据进行预处理,增大数据量,解决了数据量不足会导致网络过拟合,精度下降的问题;鉴于训练数据的数量较少,削减了卷积层数量和卷积核数目,同时增大卷积核的尺寸,减小了每层卷积层所提取出的特征图的大小,从而减少了卷积层提取出的特征数量,同样起到了防止过拟合的作用,提高了精度。