基于微觀尺度的木材力學(xué)性能檢測(cè)裝置 1055     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于微觀尺度的木材力學(xué)性能檢測(cè)裝置，包括底座、控制盒、夾緊裝置、烘干裝置和圖像采集裝置，所述底座為L(zhǎng)形設(shè)置，所述控制盒設(shè)于底座上，所述控制盒上分別設(shè)有控制按鈕和USB接口，所述夾緊裝置設(shè)于底座上，所述夾緊裝置包括液壓缸、活塞桿、夾緊平臺(tái)、壓力傳感器、活塞桿法蘭盤(pán)和壓力傳感器法蘭盤(pán)。本實(shí)用新型屬于木材技術(shù)領(lǐng)域，具體是提供了一種操作簡(jiǎn)單、使用壽命長(zhǎng)、降低含水率對(duì)木材力學(xué)性能的影響、結(jié)果準(zhǔn)確、可在連續(xù)加載條件下獲取木材原位變化特征，便于形成由微觀到宏觀的木材力學(xué)響應(yīng)分析系統(tǒng)、實(shí)時(shí)觀察并記錄、無(wú)需進(jìn)行化學(xué)提取和表面鍍金的基于微觀尺度的木材力學(xué)性能檢測(cè)裝置。

金銀花配方顆粒的特征圖譜的檢測(cè)方法及質(zhì)量控制方法 927     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種金銀花配方顆粒的特征圖譜的檢測(cè)方法及質(zhì)量控制方法，屬于金銀花配方顆粒檢測(cè)領(lǐng)域。檢測(cè)方法包括：取綠原酸并用體積百分比為45－55％的甲醇溶液配制對(duì)照品溶液；取金銀花配方顆粒并用體積百分比為45－55％的甲醇溶液配制成溶液，經(jīng)超聲波提取，得到供試品溶液；以及對(duì)對(duì)照品溶液和供試品溶液進(jìn)行高效液相色譜分析，色譜條件：以磷酸水溶液和乙腈作為流動(dòng)相分別對(duì)對(duì)照品溶液和供試品溶液進(jìn)行梯度洗脫，并且在梯度洗脫的過(guò)程中控制磷酸水溶液的體積，使得磷酸水溶液占流動(dòng)相總量的體積百分比大于乙腈。本發(fā)明能夠系統(tǒng)地反應(yīng)金銀花配方顆?；瘜W(xué)成分的全貌，并且共有峰相對(duì)保留時(shí)間穩(wěn)定，可用于金銀花配方顆粒的質(zhì)量控制。

延胡索配方顆粒的特征圖譜的檢測(cè)方法及質(zhì)量控制方法 681     

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本發(fā)明涉及一種延胡索配方顆粒的特征圖譜的檢測(cè)方法及質(zhì)量控制方法，屬于延胡索配方顆粒檢測(cè)領(lǐng)域。一種延胡索配方顆粒的特征圖譜的檢測(cè)方法，其包括以下步驟：取延胡索乙素和延胡索配方顆粒分別配制對(duì)照品溶液和供試品溶液；以及對(duì)對(duì)照品溶液和供試品溶液進(jìn)行高效液相色譜分析，色譜條件包括：以甲醇和磷酸溶液作為流動(dòng)相分別對(duì)對(duì)照品溶液和供試品溶液進(jìn)行梯度洗脫，并且在梯度洗脫過(guò)程中控制甲醇的體積，使得甲醇的體積占流動(dòng)相總量的百分比由8％增大至90％。本發(fā)明建立了延胡索配方顆粒的液相特征圖譜，能夠系統(tǒng)地反應(yīng)延胡索配方顆?；瘜W(xué)成分的全貌，并且共有峰相對(duì)保留時(shí)間穩(wěn)定，可用于延胡索配方顆粒的質(zhì)量控制。

模擬人眼識(shí)別技術(shù)檢測(cè)瀝青路面紋理的方法 1098     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種模擬人眼識(shí)別技術(shù)檢測(cè)瀝青路面紋理的方法，該方法通過(guò)對(duì)瀝青路面數(shù)字圖像模擬識(shí)別的分析、處理，計(jì)算出所檢測(cè)點(diǎn)的瀝青路面紋理深度，通過(guò)計(jì)算瀝青路面紋理深度與混合料級(jí)配和瀝青用量建立相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而評(píng)價(jià)瀝青路面的混合料的級(jí)配和瀝青用量。與現(xiàn)時(shí)流行使用的測(cè)量方法相比較，應(yīng)用模擬數(shù)字圖像技術(shù)測(cè)量路表面紋理深度和現(xiàn)場(chǎng)混合料級(jí)配與瀝青用量的方法具有如下優(yōu)點(diǎn)：(1)效率高；(2)造價(jià)低；(3)操作簡(jiǎn)單；(4)對(duì)人身沒(méi)有傷害，不使用化學(xué)試劑等測(cè)定；(5)屬于無(wú)損檢測(cè)，不需要破壞路面，保護(hù)了路面的整體性。

硫化鎘包覆的氧化鋅納米陣列復(fù)合材料的制備方法以及用于多種腫瘤細(xì)胞檢測(cè)的方法 981     

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硫化鎘包覆的氧化鋅納米陣列復(fù)合材料的制備方法以及用于多種腫瘤細(xì)胞檢測(cè)的方法，涉及一種制備硫化鎘包覆的氧化鋅納米陣列復(fù)合材料及其方法。本發(fā)明利用化學(xué)沉積法實(shí)現(xiàn)了納米陣列材料的制備，利用靜電作用實(shí)現(xiàn)了納米材料的修飾和組裝，最后將合成的納米陣列材料應(yīng)用于癌細(xì)胞的生物傳感器的制備，實(shí)現(xiàn)了對(duì)肝癌細(xì)胞的靈敏檢測(cè)，具有操作簡(jiǎn)單、反應(yīng)速度快、效果好、選擇性強(qiáng)、成本低等優(yōu)點(diǎn)。該方法還可以通過(guò)改變修飾的抗體種類(lèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)多種腫瘤細(xì)胞的檢測(cè)，可用于科研方面和臨床醫(yī)學(xué)方面，尤其是在生物分析領(lǐng)域，腫瘤細(xì)胞檢測(cè)等方面有很強(qiáng)的應(yīng)用前景。

軸承清潔度檢測(cè)方法 1017     

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軸承清潔度檢測(cè)方法，它涉及一種航空軸承清潔度檢測(cè)方法。本發(fā)明是為了解決軸承的污染造成滾動(dòng)軸承的損壞的技術(shù)問(wèn)題。方法如下：將浸濕的1.2μm的微孔尼龍濾膜放入電熱干燥箱在100±5℃烘干30分鐘，稱重，記錄數(shù)據(jù)X；采用噴槍對(duì)準(zhǔn)待測(cè)軸承進(jìn)行高壓噴淋清洗，然后超聲震蕩，離心，抽濾，記錄下過(guò)濾結(jié)束后1.2μm的微孔尼龍濾膜的重量Y，計(jì)算清潔度重量Y?X，即完成軸承清潔度檢測(cè)。利用光學(xué)顯微鏡、掃描電子顯微鏡的分析手段、表征軸承表面殘留顆粒的物理和化學(xué)信息，優(yōu)化改進(jìn)生產(chǎn)工藝，提高清潔度控制水平。本發(fā)明屬于軸承清潔度檢測(cè)領(lǐng)域。

維生素D3滴劑中維生素D3有關(guān)物質(zhì)的檢測(cè)方法 644     

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一種維生素D3滴劑中維生素D3有關(guān)物質(zhì)的檢測(cè)方法，屬于化學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明方法：將維生素D3滴劑內(nèi)容物與無(wú)水乙醇通過(guò)震搖低溫超聲充分混合，得到溶液需低溫放置離心提取上清液；上清液加水和正己烷充分混合萃?。粚⑺稣和檩腿∪芤哼M(jìn)行SPE凈化處理，得到維生素D3及其雜質(zhì)洗脫液，經(jīng)過(guò)高效液相色譜進(jìn)行維生素D3有關(guān)物質(zhì)分析。本發(fā)明利用維生素D3及其相關(guān)雜質(zhì)與植物油在乙醇中溶解度差別進(jìn)行提取，再通過(guò)加水降低維生素D3及相關(guān)雜質(zhì)的溶解度用正己烷萃取，將含有維生素D3及其相關(guān)雜質(zhì)萃取液經(jīng)過(guò)SPE固相萃取柱進(jìn)一步凈化處理去除無(wú)關(guān)干擾，并濃縮維生素D3及其有關(guān)雜質(zhì)。經(jīng)過(guò)高效液相色譜法分析。

重金屬與亞硝酸鹽檢測(cè)裝置 1018     

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一種重金屬與亞硝酸鹽檢測(cè)裝置，涉及食品安全檢測(cè)領(lǐng)域。本實(shí)用新型解決了現(xiàn)有的食品安全檢測(cè)儀大多對(duì)食品中的重金屬和硝酸鹽的含量測(cè)量的準(zhǔn)確度較低的問(wèn)題。本實(shí)用新型的硝酸鹽檢測(cè)裝置的檢測(cè)信號(hào)輸出端連接1號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的模擬信號(hào)輸入端，1號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的數(shù)字信號(hào)輸出端連接單片機(jī)電路的1號(hào)數(shù)字信號(hào)輸入端，電化學(xué)分析儀的模擬信號(hào)輸出端連接2號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的模擬信號(hào)輸出端，2號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路的數(shù)字信號(hào)輸出端連接單片機(jī)電路的2號(hào)數(shù)字信號(hào)的輸入端，單片機(jī)電路的顯示信號(hào)輸出端連接顯示電路的顯示信號(hào)輸入端，鍵盤(pán)選擇電路的選擇功能信號(hào)輸出端連接單片機(jī)電路的選擇功能信號(hào)輸入端。本實(shí)用新型適用于重金屬與亞硝酸鹽檢測(cè)。

黃瓜果實(shí)中丙醇二酸的定性定量檢測(cè)方法 1113     

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黃瓜果實(shí)中丙醇二酸的定性定量檢測(cè)方法，屬于化學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)目前沒(méi)有相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)方法對(duì)黃瓜中丙醇二酸進(jìn)行定性定量檢測(cè)，本發(fā)明的黃瓜果實(shí)中丙醇二酸的定性定量檢測(cè)方法為：將黃瓜果實(shí)去除兩端和種腔部分，粉碎后再研磨；將研磨好的黃瓜果實(shí)樣品離心，取上清液；HPLC檢測(cè)時(shí)采用弱堿陰離子型色譜柱，選擇流動(dòng)相等度洗脫，選擇檢測(cè)器測(cè)定波長(zhǎng)后進(jìn)行檢測(cè)；用流動(dòng)相逐級(jí)稀釋丙醇二酸標(biāo)準(zhǔn)品，以每個(gè)濃度下的標(biāo)準(zhǔn)溶液所得的相對(duì)響應(yīng)值為縱坐標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)溶液的濃度為橫坐標(biāo)，建立標(biāo)準(zhǔn)曲線，從標(biāo)準(zhǔn)曲線中讀出樣品中丙醇二酸含量。本發(fā)明前處理簡(jiǎn)單，成本低，可同時(shí)分析多個(gè)樣品，重復(fù)性好，結(jié)果精確穩(wěn)定。

黑米原花青素提取及其基本結(jié)構(gòu)單元檢測(cè)的方法 1149     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種黑米原花青素提取及其基本結(jié)構(gòu)單元檢測(cè)的方法。包括原料預(yù)處理、提取、過(guò)濾、脫溶、干燥、膜過(guò)濾、大孔樹(shù)脂分離純化、冷凍干燥和紅外光譜法分析等步驟。本發(fā)明利用超微粉碎技術(shù)在物料顆粒幾何尺寸變化時(shí)伴隨著物理和化學(xué)變化以及有機(jī)溶劑丙酮的雙水溶性，破壞原花青素與黑米大分子成分蛋白質(zhì)、纖維素分子間氫鍵作用力實(shí)現(xiàn)原花青素分子的釋放。利用膜過(guò)濾與大孔樹(shù)脂吸附相結(jié)合分離純化方法進(jìn)行原花青素物質(zhì)的富集，通過(guò)紅外光譜圖譜和二階導(dǎo)數(shù)譜圖比較分析技術(shù)建立黑米原花青素基本結(jié)構(gòu)單元的檢測(cè)方法。本發(fā)明提取的黑米原花青素生物活性好，檢測(cè)方法快捷、準(zhǔn)確、高效。

基于MoS2材料檢測(cè)SF6分解物的氣敏傳感器 1089     

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本發(fā)明屬于電氣絕緣材料技術(shù)領(lǐng)域，一種基于MoS2材料檢測(cè)SF6分解物的氣敏傳感器，以吸附性能良好的二硫化鉬(MoS2)作為檢測(cè)SF6分解物材料，用第一性原理密度泛函理論，使用MaterialsStudio軟件分析了在MoS2表面與邊緣結(jié)構(gòu)的吸附SF6分解物情況，包括吸附能、電荷轉(zhuǎn)移、吸附距離與范德華力比率等MoS2微觀結(jié)構(gòu)的物理化學(xué)特性，探索了SF6分解物吸附情況，發(fā)現(xiàn)MoS2材料對(duì)SO2F2吸附產(chǎn)生的微觀物理化學(xué)特性最明顯，分別根據(jù)其吸附能量變化表現(xiàn)出得電荷轉(zhuǎn)移，通過(guò)電荷轉(zhuǎn)移表現(xiàn)出電壓或者電流的變化，產(chǎn)生相關(guān)電信號(hào)，作為氣敏傳感器的輸出，連接到電網(wǎng)二次信息傳輸網(wǎng)絡(luò)中。

軟釬劑的檢測(cè)方法 1038     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種軟釬劑的檢測(cè)方法，屬于成分分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有軟釬劑相關(guān)性能檢測(cè)方法的對(duì)環(huán)境影響、對(duì)焊點(diǎn)性能影響考慮不足的問(wèn)題。本發(fā)明對(duì)軟釬劑檢測(cè)中的銅鏡試驗(yàn)、釬劑殘留物的可溶性、釬劑飛濺量的檢測(cè)、釬劑殘留物膠粘性的評(píng)價(jià)、銅腐蝕檢測(cè)、酸值的確定、鋅含量的檢測(cè)、氨含量的檢測(cè)、鹵化物含量的檢測(cè)以及釬劑殘留物的表面絕緣電阻梳刷試驗(yàn)和電化學(xué)遷移試驗(yàn)等方法進(jìn)行科學(xué)的說(shuō)明與規(guī)定，揭示關(guān)鍵參數(shù)幅值的變化對(duì)釬劑性能的響規(guī)律，確定關(guān)鍵參量幅值的選取范圍，梳理并明確軟釬劑相關(guān)性能的撿測(cè)方法、原理、材料、儀器、操作步驟、精密度等關(guān)鍵檢測(cè)程序，實(shí)現(xiàn)軟釬劑上述性能的準(zhǔn)確、定性評(píng)價(jià)，最終形成軟釬劑檢測(cè)方法。

基于高活性MgO對(duì)四環(huán)素類(lèi)抗生素可視化檢測(cè)的方法 983     

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本發(fā)明提供一種用高活性MgO對(duì)四環(huán)素類(lèi)抗生素可視化檢測(cè)的方法。屬于化學(xué)分析檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。將高活性MgO放入可能含有四環(huán)素類(lèi)抗生素的水中，在可見(jiàn)光或者紫外光照射下，高活性MgO與四環(huán)素類(lèi)抗生素發(fā)生絡(luò)合反應(yīng)，生成具有顏色的配合物，通過(guò)顏色的變化檢測(cè)是否含有四環(huán)素，顏色越深，四環(huán)素類(lèi)抗生素濃度越高。此外，通過(guò)離心干燥得到MgO粉末，與標(biāo)準(zhǔn)色卡比較顏色，能粗略分析四環(huán)素濃度。本發(fā)明利用高活性MgO，實(shí)現(xiàn)對(duì)四環(huán)素類(lèi)抗生素簡(jiǎn)便、低成本和快速檢測(cè)。

便攜式環(huán)境檢測(cè)儀 821     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了一種便攜式環(huán)境檢測(cè)儀，屬于化學(xué)器械技術(shù)領(lǐng)域，包括分光光度計(jì)(1)、消解儀(5)、比色管(2)、檢測(cè)箱(9)和支撐桿(15)，述檢測(cè)箱(9)包括箱體(10)和箱蓋(11)，所述支撐桿(15)包括支撐內(nèi)桿(12)、支撐外桿(13)和接頭一(14)，所述支撐桿(15)為套桿結(jié)構(gòu)，所述接頭一(14)包括緊固件(23)和活動(dòng)件(24)，緊固件(23)和活動(dòng)件(24)之間通過(guò)螺紋連接，活動(dòng)件(24)螺紋連接在所述支撐內(nèi)桿(12)上，緊固件(23)螺紋連接在所述支撐外桿(13)上。所述箱蓋(11)向外凸出，所述箱體(10)包括內(nèi)箱體(20)和水箱(18)。本實(shí)用新型適用于水污染COD、氨氮、總磷、總氮的快速檢測(cè)及分析，便于在檢測(cè)點(diǎn)附近及時(shí)操作分析，提高使用者效率，減少使用者操作的不便性。

用于培養(yǎng)雨生紅球藻的培養(yǎng)基及智能檢測(cè)系統(tǒng) 872     

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本發(fā)明屬于培養(yǎng)雨生紅球藻技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于培養(yǎng)雨生紅球藻的培養(yǎng)基及智能檢測(cè)系統(tǒng)，所述用于培養(yǎng)雨生紅球藻的培養(yǎng)基的智能檢測(cè)系統(tǒng)包括：選料模塊、溫度檢測(cè)模塊、PH檢測(cè)模塊、細(xì)菌檢測(cè)模塊、主控模塊、溶解模塊、滅菌模塊、純化模塊、分析模塊、檢測(cè)顯示模塊。本發(fā)明通過(guò)純化模塊利用雨生紅球藻細(xì)胞在不利條件下迅速形成紅孢囊細(xì)胞，細(xì)胞密度和體積增大，除掉或部分除掉樣品中的雜藻或雜菌可在1?2周左右的時(shí)間內(nèi)得到純度較高的藻種；同時(shí)，通過(guò)分析模塊實(shí)現(xiàn)了基于拉曼光譜技術(shù)的微藻色素分布的化學(xué)成像，縮短了檢測(cè)時(shí)間，也避免了由于操作人員操作不熟練或者主觀因素帶來(lái)的測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確等后果。

高清晰X射線熒光檢測(cè)裝置 973     

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一種高清晰X射線熒光檢測(cè)裝置，它涉及一種高清晰X射線熒光檢測(cè)裝置，本實(shí)用新型的目的是為了解決現(xiàn)有濕化學(xué)和傳統(tǒng)XRF檢測(cè)精度差，可靠性差，周期長(zhǎng)，檢測(cè)樣品容易造成設(shè)備污染的問(wèn)題。本實(shí)用新型的裝置是將檢測(cè)裝置設(shè)置在外殼內(nèi)，其中，檢測(cè)裝置包括X光發(fā)射裝置、探測(cè)器、轉(zhuǎn)盤(pán)式樣品架、樣品杯、電源和真空泵；X光發(fā)射裝置發(fā)射X光對(duì)放置在轉(zhuǎn)盤(pán)式樣品架上的樣品杯內(nèi)的樣品進(jìn)行檢測(cè)，并通過(guò)探測(cè)器進(jìn)行探測(cè)，電源為其提供電能，真空泵為檢測(cè)裝置抽真空。本實(shí)用新型的裝置精確度和可靠性高；檢驗(yàn)周轉(zhuǎn)時(shí)間短；對(duì)小型和不規(guī)則形狀物體進(jìn)行分析時(shí)，分析區(qū)域僅1mm2；與XRF相比，結(jié)果更準(zhǔn)確、更可靠。本實(shí)用新型應(yīng)用于重金屬檢測(cè)領(lǐng)域。

化學(xué)實(shí)驗(yàn)用的冰浴器 1114     

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本實(shí)用新型提供了一種化學(xué)實(shí)驗(yàn)用的冰浴器，本實(shí)用新型所述外殼的下端與底座固定連接，內(nèi)膽固定在外殼內(nèi)的中上部，外殼與內(nèi)膽之間設(shè)置有保溫層，托架固定在外殼內(nèi)的下部，風(fēng)扇固定在底座上，半導(dǎo)體制冷器固定在托架上，半導(dǎo)體制冷器的冷端設(shè)置在內(nèi)膽的底部，半導(dǎo)體制冷器的熱端設(shè)置在托架與底座之間的散熱空間內(nèi)，散熱空間上部的外殼上開(kāi)有散熱口，把手固定在外殼的外壁上，溫控器固定在外殼上，溫控器的測(cè)溫探頭固定在內(nèi)膽上。本實(shí)用新型使用了半導(dǎo)體制冷器制冷，使得冰浴器的體積小、重量輕，且工作可靠、操作簡(jiǎn)便，易于進(jìn)行冷量調(diào)節(jié)，方便教學(xué)使用，保證了實(shí)驗(yàn)效果。半導(dǎo)體制冷器無(wú)噪聲、無(wú)振動(dòng)、不需制冷劑，對(duì)環(huán)境沒(méi)有污染。

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高超聲速飛行器航跡規(guī)劃方法 1078     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高超聲速飛行器航跡規(guī)劃方法，本發(fā)明根據(jù)航跡規(guī)劃分2個(gè)階段：離線訓(xùn)練階段，訓(xùn)練一個(gè)不依賴于固定環(huán)境的RL智能體作為航跡規(guī)劃的基線策略；在線規(guī)劃階段，RL?CEM利用環(huán)境模擬器預(yù)測(cè)未來(lái)的狀態(tài)進(jìn)行規(guī)劃，之后選擇優(yōu)于基線策略的策略作為執(zhí)行策略，否則將使用基線策略。本發(fā)明提出的RL?CEM不僅有效地回避航跡規(guī)劃中的局部最優(yōu)，還展現(xiàn)出了令人滿意的成功率。RL?CEM彌補(bǔ)了以往基于RL的航跡規(guī)劃方法容易陷入局部最優(yōu)、規(guī)劃失敗時(shí)無(wú)替代方案的缺點(diǎn)。本發(fā)明的航跡規(guī)劃方法回避了高超聲速飛行器復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)，僅通過(guò)其運(yùn)動(dòng)學(xué)來(lái)解決該問(wèn)題。

用于調(diào)節(jié)電極與原位電化學(xué)質(zhì)譜進(jìn)樣口距離的控制裝置及控制方法 638     

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用于調(diào)節(jié)電極與原位電化學(xué)質(zhì)譜進(jìn)樣口距離的控制裝置及控制方法，涉及一種控制工作電極與采樣窗口構(gòu)件距離的裝置。為了解決現(xiàn)有調(diào)節(jié)工作電極與采樣窗口構(gòu)件的距離的方法誤差大的問(wèn)題。裝置包括：粗動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)下方的頂端與微動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)固定連接，微動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的下部頂端與工作電極固定連接，串聯(lián)的粗動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)和微動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的雙控制調(diào)節(jié)方式調(diào)控工作電極上下移動(dòng)。方法包括：步驟一：通過(guò)粗動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)調(diào)動(dòng)距離，先使工作電極與質(zhì)譜進(jìn)樣口之間距離控制在測(cè)微螺桿精度10微米之內(nèi)；步驟二：驅(qū)動(dòng)壓電陶瓷管，使工作電極與質(zhì)譜進(jìn)樣口之間的距離控制在微米級(jí)別。通過(guò)上述雙控制調(diào)節(jié)方式，可以將調(diào)控距離誤差控制在微動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)的誤差范圍之內(nèi)。

利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的可變構(gòu)航天器在軌自變構(gòu)規(guī)劃方法 907     

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利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的可變構(gòu)航天器在軌自變構(gòu)規(guī)劃方法，本發(fā)明涉及可變構(gòu)航天器在軌自變構(gòu)規(guī)劃方法。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法對(duì)于稍微復(fù)雜的構(gòu)型，算法復(fù)雜度大；無(wú)法進(jìn)行規(guī)劃的問(wèn)題。過(guò)程為：S1：初始化均值和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；S2：根據(jù)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)選擇組成自變構(gòu)衛(wèi)星的可動(dòng)模塊動(dòng)作；S3：化解碰撞沖突；S4：監(jiān)測(cè)S3動(dòng)作執(zhí)行后運(yùn)動(dòng)模塊的狀態(tài)改變；S5：獲取每個(gè)模塊執(zhí)行動(dòng)作的收益；S6：選取模塊執(zhí)行動(dòng)作獲得的經(jīng)驗(yàn)，存儲(chǔ)在內(nèi)存中；S7：從內(nèi)存中選取樣本輸入均值網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的均值網(wǎng)絡(luò)；S8：將參數(shù)復(fù)制到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行更新；目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)輸入為模塊狀態(tài)、動(dòng)作，輸出動(dòng)作價(jià)值函數(shù)。本發(fā)明用于航天器在軌自變構(gòu)規(guī)劃領(lǐng)域。

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全采樣檢測(cè)系統(tǒng) 976     

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本實(shí)用新型主要涉及檢測(cè)系統(tǒng)，更具體地說(shuō)，涉及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全采樣檢測(cè)系統(tǒng)。檢測(cè)系統(tǒng)包括水分檢測(cè)裝置、土壤重金屬檢測(cè)裝置、土壤酸堿度檢測(cè)裝置、食品安全檢測(cè)裝置、農(nóng)藥檢測(cè)裝置、化肥檢測(cè)裝置、上位機(jī)、打印機(jī)、報(bào)警裝置和顯示裝置，水分檢測(cè)裝置的輸出端連接著上位機(jī)的輸入端；土壤重金屬檢測(cè)裝置的輸出端連接著上位機(jī)的輸入端；土壤酸堿度檢測(cè)裝置的輸出端連接著上位機(jī)的輸入端；食品安全檢測(cè)裝置的輸出端連接著上位機(jī)的輸入端。本實(shí)用新型檢測(cè)準(zhǔn)確，既能檢測(cè)農(nóng)作物中化學(xué)物質(zhì)等的含量，判斷出產(chǎn)品是否合格，也能檢測(cè)土壤、化肥等化學(xué)物質(zhì)的含量，從根源檢測(cè)農(nóng)作物產(chǎn)品是否合格，將檢測(cè)的結(jié)果存儲(chǔ)、打印、顯示出來(lái)，便于后期分析。

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的艦載機(jī)保障作業(yè)人員調(diào)度方法 913     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的艦載機(jī)保障作業(yè)人員調(diào)度方法，包括以下步驟：構(gòu)建艦載機(jī)保障過(guò)程的馬爾可夫決策過(guò)程(Markov Decision Process,MDP)模型，作為智能體訓(xùn)練環(huán)境；根據(jù)保障作業(yè)流程，確定智能體及其觀測(cè)空間與動(dòng)作空間；隨后設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、經(jīng)驗(yàn)抽取機(jī)制和終止條件，并基于此設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；通過(guò)設(shè)置主要參數(shù)初始化環(huán)境，并采用多智能體深度確定策略梯度算法(Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)訓(xùn)練智能體；最終使用完成訓(xùn)練智能體的決策輔助指揮人員進(jìn)行保障作業(yè)人員調(diào)度。本發(fā)明可用于人員調(diào)度智能決策，將各類(lèi)保障小組設(shè)定為智能體，輔助指揮人員和保障人員進(jìn)行決策，提高保障作業(yè)決策效率，從而提高艦載機(jī)出動(dòng)回收架次率。

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)小區(qū)大規(guī)模MIMO下移動(dòng)邊緣計(jì)算的分布式計(jì)算卸載方法 1085     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)小區(qū)大規(guī)模MIMO下移動(dòng)邊緣計(jì)算的分布式計(jì)算卸載方法，屬于移動(dòng)邊緣計(jì)算領(lǐng)域，包括：設(shè)置CF?MEC訓(xùn)練環(huán)境；基于CF?MEC訓(xùn)練環(huán)境，使用M/M/1排隊(duì)論模型生成計(jì)算任務(wù)；在每個(gè)用戶設(shè)備上構(gòu)建深度Q網(wǎng)絡(luò)，利用計(jì)算任務(wù)對(duì)被分配到任務(wù)的用戶設(shè)備上的深度Q網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直至貪婪策略的概率趨近于1，訓(xùn)練結(jié)束得到訓(xùn)練后的深度Q網(wǎng)絡(luò)；將待測(cè)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的深度Q網(wǎng)絡(luò)中，使用戶設(shè)備對(duì)邊緣服務(wù)器進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算卸載決策。該方法通過(guò)在每個(gè)用戶設(shè)備上部署訓(xùn)練好的深度Q網(wǎng)絡(luò)，用戶可以自行根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)信息進(jìn)行卸載決策，從而盡可能降低自身運(yùn)行計(jì)算密集型任務(wù)的時(shí)延，提高用戶體驗(yàn)。

改進(jìn)的材料化學(xué)拋光設(shè)備 1010     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了一種改進(jìn)的材料化學(xué)拋光設(shè)備，包括頂架、左側(cè)架、右側(cè)架和工作平臺(tái)，所述左側(cè)架和右側(cè)架之間設(shè)有橫跨設(shè)有工作平臺(tái)，左側(cè)架和右側(cè)架的頂部橫跨設(shè)有頂架，左側(cè)架的右側(cè)和右側(cè)架的左側(cè)于防塵罩內(nèi)還分別設(shè)有多個(gè)吸塵頭，吸塵頭上設(shè)有吸塵支管，吸塵支管的另一端與吸塵總管導(dǎo)通連接，吸塵總管上還設(shè)有吸塵風(fēng)機(jī)，吸塵總管的另一端連接有收集袋，頂架的左右兩側(cè)還分別設(shè)有與吸塵風(fēng)機(jī)對(duì)應(yīng)連接的粉塵探測(cè)器，左側(cè)架和右側(cè)架的底端均設(shè)有支撐腳。本實(shí)用新型在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上可有效除塵和減震降噪，可自動(dòng)控制，功耗低，保護(hù)了周?chē)h(huán)境不被污染。

基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的水下自主航行器動(dòng)態(tài)避障方法 949     

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一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的水下自主航行器動(dòng)態(tài)避障方法，涉及水下機(jī)器人避障技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明是為了解決目前缺乏水下自主航行器對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的避障研究的問(wèn)題。本發(fā)明建立水下自主航行器模型與運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，獲取周?chē)系K物的信息；采集水下自主航行器周?chē)鷻C(jī)動(dòng)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，并構(gòu)造動(dòng)態(tài)障礙物狀態(tài)方程；根據(jù)動(dòng)態(tài)障礙物狀態(tài)方程預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)障礙物運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；根據(jù)水下自主航行器周?chē)系K物的信息和動(dòng)態(tài)障礙物運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，融合多動(dòng)態(tài)障礙物避障法生成避障策略并轉(zhuǎn)化為MDP模型；結(jié)合確定性深度策略梯度算法對(duì)MDP模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至水下自主航行器能夠無(wú)碰撞的到達(dá)目標(biāo)區(qū)域；利用訓(xùn)練好的MDP模型引導(dǎo)水下自主航行器航行。

土壤顆粒組分物理化學(xué)分級(jí)方法 762     

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本發(fā)明提供了一種土壤顆粒組分物理化學(xué)分級(jí)方法。首先將風(fēng)干土壤樣品加蒸餾水用超聲波破碎儀超聲定量輔助分散，再用63μm孔徑土壤篩濕篩，土壤被分成2份，篩上土壤使用NaI進(jìn)行密度分級(jí)得到顆粒態(tài)土壤組分和沙與團(tuán)聚體土壤組分，篩下土壤渾濁液離心后上清液在0.45μm濾膜下真空抽濾，濾液凍干為可溶性土壤組分，抽濾后得到的大于0.45μm的粉砂粘土用次氯酸鈉氧化得到酸不溶土壤組分，粉砂粘土與酸不溶土壤組分之差為易氧化土壤組分，至此，五種土壤組分分級(jí)完畢。所得出的土壤組分可用于土壤碳及養(yǎng)分相關(guān)理化性質(zhì)的測(cè)定。進(jìn)一步通過(guò)活性炭吸附和濾紙過(guò)濾來(lái)實(shí)現(xiàn)NaI的回收再利用。

多元混合電鍍鎳溶液中硫酸鎂、硫酸鎳濃度的檢測(cè)方法 1023     

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多元混合電鍍鎳溶液中硫酸鎂、硫酸鎳濃度的檢測(cè)方法，本發(fā)明涉及電鍍?nèi)芤悍治鲱I(lǐng)域，具體涉及電鍍鎳溶液中鎳、鎂含量的測(cè)定方法。本發(fā)明要解決現(xiàn)有化學(xué)滴定法檢測(cè)鍍鎳溶液中硫酸鎳、硫酸鎂濃度誤差大的技術(shù)問(wèn)題。方法：配制EDTA標(biāo)準(zhǔn)溶液、氨性緩沖溶液和EDTA?Ca輔助液，對(duì)電鍍液進(jìn)行滴定檢測(cè)，繪制滴定曲線，計(jì)算分析得出硫酸鎂、硫酸鎳濃度。該方法方便穩(wěn)定快捷，測(cè)試范圍、精密度、準(zhǔn)確度能夠滿足分析需求。本發(fā)明用于檢測(cè)電鍍鎳溶液中硫酸鎂、硫酸鎳濃度。

基于蒙特卡洛樹(shù)搜索和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的查詢優(yōu)化系統(tǒng)、方法及設(shè)備 1057     

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基于蒙特卡洛樹(shù)搜索和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的查詢優(yōu)化系統(tǒng)、方法及設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有的NEO查詢優(yōu)化方法存在兼容性弱和穩(wěn)定性差的問(wèn)題，本發(fā)明的系統(tǒng)采用與NEO查詢優(yōu)化模型相同的框架，其中價(jià)值模型單元：基于價(jià)值模型利用查詢計(jì)劃對(duì)應(yīng)的特征預(yù)測(cè)查詢計(jì)劃的開(kāi)銷(xiāo)；價(jià)值模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；價(jià)值模型的輸入為一棵向量樹(shù)，用于表示需要估計(jì)開(kāi)銷(xiāo)的查詢計(jì)劃，向量樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，各節(jié)點(diǎn)編碼按照樹(shù)的層序遍歷順序依次拼接；節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征由節(jié)點(diǎn)信息的編碼組成；查詢計(jì)劃搜索單元采用蒙特卡洛樹(shù)搜索方法，根據(jù)查詢計(jì)劃?>時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)的預(yù)測(cè)做查詢計(jì)劃搜索，從搜索空間中生成一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃。主要用于計(jì)算機(jī)中的查詢優(yōu)化。

油脂中反式脂肪酸含量的光譜快速檢測(cè)方法 988     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種油脂中反式脂肪酸含量的光譜快速檢測(cè)方法，采用THz光譜結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)反式脂肪酸快速檢測(cè)的技術(shù)。包括如下步驟：一、收集具有代表性的食用油脂樣品作為訓(xùn)練集；二、測(cè)定所述訓(xùn)練集樣品的THz光譜；三、測(cè)定所述訓(xùn)練集樣品的反式脂肪酸含量的化學(xué)值；四、所述訓(xùn)練集樣品的THz波段光學(xué)特性的分析，建立吸收系數(shù)與反式脂肪酸含量化學(xué)值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；五、模型的驗(yàn)證；六、待測(cè)樣品的分析。該方法可通過(guò)THz光譜魚(yú)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，快速測(cè)定食用油脂中反式脂肪酸的含量。分析速度快，操作簡(jiǎn)便，大大提高食用油脂監(jiān)控能力。

基于不完整數(shù)據(jù)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)短期電壓穩(wěn)定性評(píng)估方法 1107     

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基于不完整數(shù)據(jù)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)短期電壓穩(wěn)定性評(píng)估方法，涉及多母線電力系統(tǒng)中電壓穩(wěn)定性評(píng)估領(lǐng)域。本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)中短期電壓穩(wěn)定性的動(dòng)態(tài)評(píng)估方法中沒(méi)有考慮到故障發(fā)生時(shí)，所采集的母線電壓數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確性差的問(wèn)題。本發(fā)明方法，對(duì)于存在數(shù)據(jù)丟失情況，通過(guò)結(jié)合故障母線所對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)歷史數(shù)據(jù)及訓(xùn)練后的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得故障母線的母線電壓預(yù)測(cè)值，并利用預(yù)測(cè)出的母線電壓預(yù)測(cè)對(duì)采樣結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)填充，最后利用填充后的數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估。本發(fā)明主要用于對(duì)多母線電力系統(tǒng)中電壓穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估。