一种基于石墨烯复合材料的三维网格式应变传感器及其制备方法

    公开(公告)号:CN118623752A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410661922.0

    申请日:2024-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于石墨烯复合材料的三维网格式应变传感器及其制备方法。该应变传感器包括基底层、表面封装层和被包裹于二者之间的石墨烯三维网格传感层,所述基底层与表面封装层通过网格传感层孔洞密封连接;所述石墨烯三维网格传感层由有机骨架及附着于其表面的石墨烯涂层组成。该传感器的制备过程为:将有机骨架裁剪和预张拉采用隔离纸分隔出传感区域,然后均匀喷涂石墨烯溶液并烘干固化,重复2~4次,得石墨烯三维网络传感层,再依次连接导线、封装和参数测定,即得。该传感器基于三维网格传感层优异的机敏特性和良好的物理力学性能,有效解决了现有技术当中传感器量程小,对开裂或离缝前后轨道交通结构应变和变形不足等问题。

    一种基于深度学习的螺栓松动角度检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118037844A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410210532.1

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动角度检测方法及系统,该方法基于螺栓表面纹理标记物对螺栓表面角度进行定义;构建基于深度学习的目标检测模型的网络架构以及获取训练样本,进而基于训练样本以及设定的总损失函数进行模型训练;在目标检测模型中引入角度监督损失函数;采集标记每个螺栓图像训练样本中每个螺栓对应的螺栓表面角度;待检测的螺栓图像输入目标检测模型中得到每个螺栓的螺栓表面角度预测值,并与之前时刻或初始值进行比较得到螺栓松动角度值。本发明上述技术方案通过引入深度学习以及增加角度信息输出,改进了基于深度学习的螺栓松动角度检测模型,实现螺栓松动的自动化检测,提高检测效率以及精度。

    悬臂式振动能量俘获装置和传感装置

    公开(公告)号:CN117175973A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311143202.7

    申请日:2023-09-05

    Inventor: 匡洋 余志武 国巍

    Abstract: 本申请涉及一种悬臂式振动能量俘获装置和传感装置。悬臂式振动能量俘获装置包括基座、压电组件、第一放大组件和第二放大组件。压电组件包括压电块,所述压电块连接所述基座;第一放大组件包括移动块和第一连接杆,所述第一连接杆转动地连接所述移动块和所述压电块;第二放大组件包括悬臂梁,所述悬臂梁在第一连接点转动地连接所述基座,在第二连接点连接所述移动块。在所述悬臂梁相对所述基座摆动时,带动所述移动块移动,所述移动块通过所述第一连接杆拉伸或压缩所述压电块,通过两次作用力的放大,有效提高了悬臂式振动能量俘获装置的输出功率。

    仿竹外约束支撑管混凝土柱
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117127755A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311237528.6

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种仿竹外约束支撑管混凝土柱,包括外约束支撑管以及内部浇筑的混凝土,所述外约束支撑管以节段形式拼接固定,其相邻节段之间设有竹节钢筋于管内,每个外约束支撑管节段的内部设有整体填充块,所述混凝土浇筑于整体填充块外表面与外约束支撑管内壁之间的空腔内,所述整体填充块侧表面和外约束支撑管内壁之间的混凝土为竹筒空心结构,所述外约束支撑管相邻节段间的混凝土与竹节钢筋共同组成竹节实心结构。本发明的仿竹外约束支撑管混凝土柱具有较高的结构强度,较轻的结构自重,同时能够更好地处理和利用固体废弃物,减少混凝土使用量,免模具浇筑混凝土,提高建筑经济效益,践行绿色建筑的理念,实现建筑可持续发展的目标。

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