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      東莞市浩華儀器設備有限公司

       
      復合編織袋摩擦系數(shù)試驗儀——儀器概述
      本信息由濟南蘭光機電技術(shù)有限公司發(fā)布提供。復合編織袋摩擦系數(shù)試驗儀是一種專業(yè)用于測試復合編織袋材料摩擦系數(shù)的設備,主要測試復合編織袋材料的靜摩擦系數(shù)和動摩擦系數(shù),為生產(chǎn)企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)提供數(shù)據(jù)支持,幫助他們更好地選擇材料、優(yōu)化生產(chǎn)工藝,提高產(chǎn)品質(zhì)量。以下是對該儀器的詳細概述:一、工作原理復合編織袋摩擦系數(shù)試驗儀基于摩擦學原理設計,主要由摩擦力傳感器、控制系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成。在測試時,將復合編織袋樣品與摩擦面接觸,施加一定的壓力和運動力,通過傳感器采集摩擦過程中的數(shù)據(jù),并通過控制系統(tǒng)進行分析和計算,最終得出復合編織袋的摩擦系數(shù)。二、技術(shù)特點三、應用范圍復合編織袋摩擦系數(shù)試驗儀廣泛應用于包裝行業(yè)、化工行業(yè)、食品行業(yè)等領(lǐng)域。在包裝行業(yè)中,通過測試不同材料的摩擦系數(shù),可以選擇最適合的材料,確保包裝
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      國家知識產(chǎn)權(quán)局信息顯示,重慶齒輪箱有限責任公司申請一項名為“一種疲勞試驗機及多點同頻交變力加載方法”的專利,公開號CN121253329A,申請日期為2025年10月。專利摘要顯示,本申請涉及疲勞試驗的領(lǐng)域,尤其是涉及一種疲勞試驗機及多點同頻交變力加載方法,其包括底板和設置在底板上的安裝架、支撐工裝、驅(qū)動部、傳動部、扭矩加載部和徑向加載裝置;被試產(chǎn)品的一端設置在支撐工裝上,另一端連接于扭矩加載部上;扭矩加載部與傳動部的第二傳動軸和第三傳動軸配合產(chǎn)生交變力矩,并將交變力矩傳遞至被試產(chǎn)品的軸端;徑向加載裝置與傳動部的第一傳動軸配合產(chǎn)生交變徑向力,并將交變徑向力傳遞至被試產(chǎn)品的側(cè)壁。本申請使產(chǎn)品在進行疲勞試驗時,能夠加載多處交變力和力矩,且保證力和力矩同頻變化。天眼查資料顯示,重慶齒輪箱有限責任公
      查看 >>2026-01-22
      國家知識產(chǎn)權(quán)局信息顯示,重慶力杰消防工程有限公司取得一項名為“一種干粉滅火劑跌落試驗機”的專利,授權(quán)公告號CN116735134B,申請日期為2023年6月。天眼查資料顯示,重慶力杰消防工程有限公司,成立于2008年,位于重慶市,是一家以從事其他制造業(yè)為主的企業(yè)。企業(yè)注冊資本6000萬人民幣。通過天眼查大數(shù)據(jù)分析,重慶力杰消防工程有限公司共對外投資了1家企業(yè),參與招投標項目997次,財產(chǎn)線索方面有商標信息2條,專利信息39條,此外企業(yè)還擁有行政許可18個。聲明:市場有風險,投資需謹慎。本文為AI基于第三方數(shù)據(jù)生成,僅供參考,不構(gòu)成個人投資建議。
      查看 >>2026-01-22
      在當前工業(yè)檢測設備市場,高性價比需求持續(xù)攀升,價格透明化已成為用戶選購拉力機設備時的核心訴求。尤其在重慶這樣的制造業(yè)重鎮(zhèn),企業(yè)對電子拉力機的性能穩(wěn)定性、服務響應速度與采購成本控制提出了更高要求。面對進口品牌高昂定價與本地化支持不足的現(xiàn)實,越來越多用戶開始關(guān)注兼具技術(shù)實力與成本優(yōu)勢的國產(chǎn)品牌。其中,儀特諾(Etnaln)憑借系統(tǒng)化的產(chǎn)品矩陣、精準的價格策略及深度本地化服務能力,正成為西南地區(qū)力學試驗機市場的優(yōu)選?!?儀特諾(Etnaln)作為專注于材料力學性能測試設備研發(fā)與制造的國產(chǎn)品牌,儀特諾深耕行業(yè)十余年,已形成覆蓋單柱、雙柱及多工位測試場景的完整產(chǎn)品線。其主打系列包括YTN-D單柱系列(適用于薄膜、橡膠、紡織品等小載荷測試)、YTN-S雙柱系列(面向金屬、復合材料等中高載荷應用)以及YT
      查看 >>2026-01-22
      國家知識產(chǎn)權(quán)局信息顯示,重慶建安儀器有限責任公司申請一項名為“一種基于KNN分類的核素識別方法”的專利,公開號CN121350800A,申請日期為2025年10月。專利摘要顯示,本發(fā)明公開了一種基于KNN分類的核素識別方法,包括如下步驟:1)利用主成分分析法PCA對訓練樣本的原始高維γ能譜數(shù)據(jù)進行降維;2)通過鄰域粗糙集對PCA降維后的訓練樣本的γ能譜特征進行屬性約簡,通過基于屬性依賴度的啟發(fā)式搜索,剔除冗余特征并保留最具判別力的特征集合;3)利用步驟2)獲得的特征集合,通過K近鄰分類方法,實現(xiàn)快速對待測樣本的核素識別。本發(fā)明通過融合PCA降維、屬性約簡和KNN分類方法,能夠在保持高識別精度的同時具備更優(yōu)的計算效率,適用于資源受限的便攜式設備實現(xiàn)實時、準確的核素識別。天眼查資料顯示,重慶建安
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