河北工业大学专利技术

河北工业大学共有13313项专利

  • 本发明公开了一种基于HHO
  • 本发明公开了基于双压电陶瓷环形腔的种子注入式高能脉冲激光器,解决了现有技术中激光器的输出功率都比较低,影响激光的输出光束质量的问题。本发明包括光源输入腔和从谐振腔,从谐振腔位于光源输入腔的内侧并与光源输入腔相对应;所述光源输入腔内依次设...
  • 本发明公开一种通过浮力储能提高抽水蓄能效率的方法,包括抽水蓄能系统、浮力储能单元,监测与控制单元,输电与变压站单元,其中浮力储能单元包含浮体、电机、能量传递及固定组件,所述浮体具有下潜和上浮两种运动状态,具有漂浮和底部固定两种存储状态;...
  • 本公开提供了一种基于可变磁通磁阻电机复用变压器的集成车载充电系统,可以应用于电动汽车充电技术领域。该基于可变磁通磁阻电机复用变压器的集成车载充电系统包括:第一逆变半桥、第二逆变半桥、第三逆变半桥、第一励磁半桥、第二励磁半桥、第一开关、第...
  • 本发明为一种基于多目标优化的锂离子电池健康状态估计方法,首先采集锂离子电池的充放电循环数据并进行预处理;然后,从充放电循环数据中提取包括恒流充电时间和利用Logit模型拟合恒流充电电压
  • 本发明公开了用于辅酶NADH再生的光催化剂及其制备方法,该光催化剂为供体
  • 本发明提供了一种基于亚甲基桥联二芴核的空穴传输材料及其制备方法与应用,属于有机光电材料技术领域,传统空穴传输材料需要添加化学掺杂剂来提高相对较低的空穴迁移率,而掺杂剂的引入一方面会加速钙钛矿层的降解,对电池器件的稳定性造成较大影响;另一...
  • 本发明提供一种太阳能热发电系统,涉及太阳能吸热器技术领域,包括:熔盐吸热系统、S
  • 本发明为一种基于注意力机制和知识蒸馏的SAR图像舰船目标检测方法,基于注意力机制和MobileNetV2网络构建学生模型,以经典SSD网络作为教师模型,将原始数据集图像切片输入到学生模型、教师模型对两个模型进行训练和测试;利用知识蒸馏思...
  • 本发明涉及一种具有三维高度差次级结构的直线电机,包括直线电机本体以及安装在直线电机本体上的初级组件、次级组件,次级组件包括次级磁背板以及排布于次级磁背板表面的多组永磁体模块,各组永磁体模块呈斜极排布在次级磁背板上,永磁体模块包括多个并排...
  • 本发明为一种基于细胞电阻抗测量的多高度位置矫正方法及系统,所述矫正方法包括以下步骤:1)采用双差分七电极结构获取电阻抗信号,电阻抗信号进行实部的获取并进行高斯滤波处理;2)对高斯滤波处理后的数据根据寻找极值的函数得到不同高度下所产生的特...
  • 本发明为一种太阳能电池片外观缺陷检测方法,该方法使用的模型包括多尺度特征提取网络、跨级并行特征融合网络和分类回归网络;多尺度特征提取网络由多个多尺度残差特征提取模块串接而成,倒数第三、二、一个多尺度残差特征提取模块输出的特征图为多尺度特...
  • 本发明提出了一种钛酸锂参比电极制备及一步原位锂化方法,具体涉及储能技术领域,其包括如下步骤:LTO参比电极极片涂覆、四电极电池制作以及LTO参比电极一步原位锂化。该方法相较于传统LTO参比电极电极制备方法,既可以避免非原位锂化方法中LT...
  • 本发明公开了一种UWB室内定位系统基站自动标定的方法,属于基站标定技术领域。现有UWB定位系统的基站自动标定需人工进行部分定位,且对于室内非视距环境不适用。本发明方法如下:在室内部署好定位基站,选定一个主基站,建立相对坐标系;让标签在定...
  • 本发明通过复合改性剂和低硅铁尾矿协同作用,实现在较高的低硅铁尾矿掺量的情况下仍能获得较高的胶凝材料强度,从而降低了硫氧镁复合胶凝材料的生产成本。提供了一种利用低硅铁尾矿制备硫氧镁复合胶凝材料的方法,包括:由按照重量份计的以下原料制备硫氧...
  • 本发明提供了一种基于非晶纳米晶粉的均衡磁耦合传能系统气隙漏磁方法,选择不同比例的非晶纳米晶粉和不同的气隙填充体积方案,将非晶纳米晶粉填充于传能系统的气隙处,均衡磁耦合传能系统气隙漏磁。本发明有益效果:改善磁耦合传能系统中气隙磁通,提高磁...
  • 本发明公开一种基于轻量化重构网络的太阳能电池板缺陷检测方法,该方法的检测网络模型采用改进Ghostnet作为骨干网络,减少模型的参数量,降低模型的计算复杂度,使得该检测模型能够在移动端部署。并针对由于骨干网络参数量减小而带来的检测精度降...
  • 本发明公开了一种N77频段高增益多级低噪声放大器,N77频段为3.3GHz
  • 本发明涉及纺织技术领域,尤其涉及一种柔性相变蓄冷灭菌面料的制备方法及其制备的面料,本发明将相变材料石蜡、纳米二氧化钛、柔性材料相结合制备成初态原料,再将初态原料进行纺前准备工序处理、利用干喷湿纺法制成初生纤维后进行拉伸、热定型、整经、浆...
  • 本发明为一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法,所述检测方法包括下述内容:采集并构建金属缺陷数据集;搭建改进的YOLOv7网络:以YOLOv7模型为基本骨架,将YOLOv7模型的损失函数由CIou改为Focal