[发明专利]一种检测缸体外壳泄漏装置在审

专利信息
申请号: 201910771705.6 申请日: 2019-08-21
公开(公告)号: CN110411678A 公开(公告)日: 2019-11-05
发明(设计)人: 李帅;杨大忠;芦婷 申请(专利权)人: 新乡瑞新金属制品有限公司
主分类号: G01M3/24 分类号: G01M3/24;G01M3/26
代理公司: 新乡市平原智汇知识产权代理事务所(普通合伙) 41139 代理人: 林海
地址: 453000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明公开了一种检测缸体外壳泄漏装置,且检测平台一端是用于卡装缸体外壳大端口的卡装端,检测平台的另一端是用于卡装缸体外壳小端口的卡装端,且大端口卡装端和小端口卡装端之间的距离以缸体长度为准;靠近立柱下端用一个光杆连接构成一个缸体外壳小端口夹持口,且螺杆的两端分别穿入固定立块里并用螺帽紧固,所述固定立块分别设置在检测平台的左右侧,且立杆两端分别穿入左右侧立块里并通过螺帽紧固,所述一侧固定立块的内面穿配有夹紧块,且夹紧块通过螺杆并同与固定块装配在一起,外露固定立块外面的螺杆上装有手柄。本技术方案通过充气方式在很短的时间内便可以从气压表上观察到缸体外壳是否泄漏,从而缩短了检测时间。
搜索关键词: 缸体外壳 卡装 立块 小端口 螺杆 螺帽 检测 泄漏装置 大端口 夹紧块 种检测 穿入 紧固 充气方式 手柄 外露 固定块 夹持口 气压表 侧立 缸体 光杆 立杆 立柱 内面 下端 泄漏 装配 并用 观察
【主权项】:
1.一种检测缸体外壳泄漏装置,包括检测平台,其特征在于:且检测平台一端是用于卡装缸体外壳大端口的卡装端,检测平台的另一端是用于卡装缸体外壳小端口的卡装端,且大端口卡装端和小端口卡装端之间的距离以缸体长度为准;所述大端口卡装端包括立板、大端口密封盖、小端口柱塞,外套筒、滑槽、推杆、内套筒,且立板的一个面孔里装有大端口密封盖四周卡箍箍紧,并用密封胶圈密封,且大端口密封盖的中心位置加工有装配小端口密封柱塞的孔,且立板的另一个面上加工有穿配外套筒的孔,且外套筒里穿配有内套筒,且所述外套筒的筒壁上加工有滑槽,推杆一端穿入内套筒一端孔里再由滑槽穿出;所述小端口卡装端包括小端口夹持口,立柱、夹紧块、压块、固定立块、手柄,所述立柱一端与检测平台焊接,立柱是两根之间拉开距离设置,两根立柱的上端横向位置用一根螺杆连接,靠近立柱下端用一个光杆连接构成一个缸体外壳小端口夹持口,且螺杆的两端分别穿入固定立块里并用螺帽紧固,所述固定立块分别设置在检测平台的左右侧,且立杆两端分别穿入左右侧立块里并通过螺帽紧固,所述一侧固定立块的内面穿配有夹紧块,且夹紧块通过螺杆并同与固定块装配在一起,外露固定立块外面的螺杆上装有手柄。
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  • 本实用新型提供一种可进行路面标记的漏水检测仪,包括:光电手柄及路面标记装置;路面标记装置包括:贯通内线、导向管及位于导向管内的标记棉球,当按压柄被按下时,贯通内线将标记棉球自导向管内推出并接触路面。使得检修人员在测量时,可依据实际测量情况即时的标注在地面上,操作方式只需要检修人员压动按压柄即可在地面将需要记忆的点记录下来,操作简单的同时不会影响漏水检测仪的使用,也可将路面标记装置挂载在其他漏水检测仪进行使用,结构简单、操作简便、标记及时有效,省时省力。
  • 一种充气柔性体漏点智能检测装置-201822229399.7
  • 谭振中;陈芒;阳建华 - 湖南航天远望科技有限公司
  • 2018-12-28 - 2019-07-26 - G01M3/24
  • 本实用新型提供一种充气柔性体漏点智能检测装置。所述充气柔性体漏点智能检测装置包括机器人平台、漏点检测模块和地面站,所述机器人平台下端设有负压轮,所述机器人平台沿其水平一侧设有悬臂;所述漏点检测模块活动连接于所述悬臂末端,且其检测方向与负压轮设置方向相同;所述地面站与所述机器人平台和漏点检测模块通讯连接。与相关技术相比,本实用新型提供的充气柔性体漏点智能检测装置采用了模块化的设计思想,具备配置简单、运行可靠的特点,能够快速有效的检测到充气柔性体表面的漏气缺陷并作标记,检测过程中不需要人工干预,且能多台机器人协同合作。
  • 一种基于声发射信号的金属压力容器泄漏的在线检测方法-201910304138.3
  • 屈剑锋;胡英杰;王泽平;郑远;曹珊珊 - 重庆大学
  • 2019-04-16 - 2019-07-23 - G01M3/24
  • 本发明公开了一种基于堆叠降噪自编码器的金属压力容器声发射泄露在线检测方法。包括以下步骤:首先通过声发射传感器采集激励产生的各类声发射信号,并进行数据预处理;确定SDAE网络参数,设定合适的代价函数及优化策略;对SDAE网络进行无监督预训练,直到训练完所有的降噪自编码器;采用BP算法微调网络权值和偏置等参数,直到达到预期的准确率;建立LS‑SVM多分类器模型,确定多分类器的核函数及组合编码方法,利用粒子群优化算法找到分类器的最优参数;将训练好的LS‑SVM分类器作为SDAE网络的分类层,得到最终的SDAE‑LS‑SVM网络。最后对金属压力容器进行在线泄漏检测,将声发射传感器采集的数据处理后输入训练好的网络进行在线检测,得到压力容器的泄漏检测结果。
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