专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种耦合测试分析仪-CN202021826320.X有效
  • 周勃 - 南京容向测试设备有限公司
  • 2020-08-27 - 2021-04-02 - G01R27/26
  • 本实用新型公开一种耦合测试分析仪,包括壳体和设于壳体内的耦合测试仪本体,耦合测试仪本体内设有切换模块并连接有触摸屏,壳体上与触摸屏同侧设有旋钮并连接切换模块;壳体上且与触摸屏垂直一侧设有密闭装置且包括伸缩门和传动机构,传动机构包括分设于伸缩门上下两侧的滑轨、多个传动杆和伸缩架;伸缩门所在的壳体一侧两端分别设有凹槽且内部设有防振机构且包括隔振柱与套设于隔振柱外侧的减震弹簧。本实用新型结构紧凑,触摸屏代替按键模块,增设密闭装置防尘、增设防振机构减震,增加使用寿命。
  • 一种耦合测试分析
  • [实用新型]一种电磁混响室搅拌器-CN202021826333.7有效
  • 周勃 - 南京容向测试设备有限公司
  • 2020-08-27 - 2021-04-02 - G01R29/08
  • 本实用新型提供一种电磁混响室搅拌器,包括第一旋转机构和第二旋转机构;第一旋转机构包括第一驱动电机,第一驱动电机设在电磁混响室顶端,第一驱动电机驱动轴伸入到电磁混响室中,第一驱动电机的驱动轴上设有驱动杆,驱动杆上可滑动的设有滑块,滑块的上端可滑动的设在电磁混响室顶壁的滑轨中;第二旋转机构包括第二驱动电机,第二驱动电机固定在滑块的底端,第二驱动电机的驱动轴上设有电动缸,电动缸的伸缩杆上设有搅拌棒,搅拌棒上设有折页组件。
  • 一种电磁混响室搅拌器
  • [实用新型]一种用于高压部件HV-LV耦合测试的夹持装置-CN202021768587.8有效
  • 周勃 - 南京容向测试设备有限公司
  • 2020-08-22 - 2021-03-30 - H05K7/20
  • 本实用新型提供了一种用于高压部件HV‑LV耦合测试的夹持装置,属于高压部件检测技术领域,包括夹持座,所述夹持座上部开设有安装腔,所述安装腔内部设置有周向分布的若干夹持组件,所述夹持座侧壁设置有用于带动所述夹持组件向所述安装腔中心位置移动的调节组件,夹持座内部还设置有内腔。本实用新型实施例具有结构简单、使用方便以及夹持效果好的优点,通过散热风机向进气管路内通入空气,空气气流自出气管进入安装腔内部并作用于动力电池组侧壁,沿动力电池组侧壁向上流动,再由排风间隙排出,从而对动力电池组进行散热,避免动力电池组在进行耦合测试时所产生的热量无法及时散出,从而影响测试结果的准确性。
  • 一种用于高压部件hvlv耦合测试夹持装置
  • [实用新型]一种风电热泵系统-CN202020701650.X有效
  • 周勃;朱里昂 - 沈阳工业大学
  • 2020-04-30 - 2021-02-26 - F25B27/00
  • 一种风电热泵系统属于风电资源利用技术领域,尤其涉及一种风电热泵系统。本实用新型提供一种使用效果好的风电热泵系统。本实用新型包括风力发电机1,其特征在于风力发电机1的电能输出端口与电子整流器2的电能输入端口相连,电子整流器2的电能输出端口分别与第二电子开关阀22一端、第一电子开关阀21一端相连,第二电子开关阀22另一端与蓄电池组3相连,第一电子开关阀21另一端与电力逆变器4输入端相连,蓄电池组3通过电力逆变器4接电动机5的电能输入端口,电动机5的动力输出端口与压缩机6的动力输入端口相连,压缩机6的低压气阀一端与四通转向阀7的第一端口相连。
  • 一种电热系统
  • [发明专利]大型风力机叶片主梁内部缺陷类型红外自动识别方法-CN201911004664.4有效
  • 周勃 - 沈阳工业大学;沈阳达兴铖能源科技有限公司
  • 2019-10-21 - 2020-12-01 - F03D17/00
  • 本发明涉及风力发电设备运行维护技术领域,同时也适用于其他树脂基复合材料的早期缺陷类型无损检测。其精准、适用性强且能够适用于野外工作环境。包括以下步骤:S1获取环境温度、主梁样件厚度、热源距样件距离、样件表面风速以及含缺陷样件各缺陷部位热扩散系数的数据样本,建立这些参数与不同类型缺陷热扩散系数之间的非线性耦合关系,同时计算神经网络模型参数;S2持续照射风力机叶片表面;S3采集和提取叶片有缺陷区域和无缺陷区域的表面温差曲线;S4‑S5记录当前照射位置叶片主梁厚度;测量当前环境温度;测量叶片表面平均风速;S6按照BP神经网络计算方法,计算热扩散系数;S7利用热扩散系数相对误差率计算公式,从而完成缺陷类型识别。
  • 大型风力机叶片内部缺陷类型红外自动识别方法

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