一种手动便携抬升装置
    81.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103449328A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310397381.7

    申请日:2013-09-04

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种手动便携抬升装置,该抬升装置包括一两端去除一部分腹板的工字立柱,两分别滑动套装于所述工字立柱的开口面上的槽型立柱,两分别转动安装于所述工字立柱两端的翼板之间的齿轮轴,两分别固定安装于所述齿轮轴上的传动齿轮,两分别固定于所述槽型立柱的槽底面且与所述传动齿轮啮合的直齿轮结构,一用于驱动某一所述齿轮轴转动的驱动器,以及一用于带动另一所述齿轮轴同步转动的传动机构。本发明由于可以采用单人手动操作,因此使用局限性小,应用范围广,不受地域限制,可广泛应用于偏远山区等大型设备无法到达的地区。同时,本发明还具有轻巧便携、操作简便、使用成本低等特点,因此也可广泛应用于大量难度较低的日常检修工作。

    一种杆件径向力测量装置
    82.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101788365B

    公开(公告)日:2011-11-30

    申请号:CN201010100187.4

    申请日:2010-01-22

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 一种杆件径向力测量装置,属于体育运动测量设备技术领域。该装置包括前测量模块、后测量模块和套筒,前测量模块包括第一传感器、前测量模块上底座、前测量模块下底座和前测量模块夹套,第一传感器与前测量模块上底座固连;后测量模块包括第二传感器、后测量模块上底座、后测量模块下底座和后测量模块夹套,第二传感器与后测量模块上底座固连;套筒的两端分别与前测量模块和后测量模块固连。该测量装置能够实现对杆件径向力的测量,而且能够消除作用点握力和桨杆轴向力对径向力的影响。测量装置夹紧式安装结构不会对被测杆件的结构造成破坏,而且便于拆卸,也不会影响桨杆的流体力学特性。

    一种水下艇速测量装置
    83.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101762717B

    公开(公告)日:2011-08-17

    申请号:CN201010002631.9

    申请日:2010-01-22

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 一种水下艇速测量装置,属于体育运动测量设备领域。该装置包括迎水罩、传感测量装置和支撑结构,迎水罩表面形状采用流线型曲面,减小测量装置的阻力;传感测量装置包括预紧螺钉、预紧弱弹簧、压力传感器、传感装置外壳和信号处理电路。该测量装置具有质量轻、体积小、安装方便、阻力小、测量精度高等特点,无论是在低速或高速段,都能够完成对船艇运动速度较高精度的测量。

    一种含藻海水的气浮旋分耦合分离方法及其分离装置

    公开(公告)号:CN101549231B

    公开(公告)日:2011-08-03

    申请号:CN200910076583.5

    申请日:2009-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种含藻海水的气浮旋分耦合分离方法及其装置,该分离方法包括产生气泡;把气泡通入含藻海水中;气泡与含藻海水混合;旋分,旋分结果是轻相、水相、重相。该分离装置包括气泡发生器,混合器,旋分器,气泡发生器主要包括外管、微孔膜管,微孔膜管插入外管中并与外管密封连接,微孔膜管的外壁与外管的内壁之间构成环形空腔结构,外管的外壁上设有充气口与空气压缩机通过软管连接,气泡发生器与加压水泵之间的管路上安装控制装置和检测装置,气泡发生器通过混合器与旋分器连接,旋分器的三个出口,分别是旋分器底部的底流口,旋分器上端侧部的切向出水口,旋分器顶面的中部插入排藻管,排藻管的出口为旋分器的排藻口。

    一种复合轨迹可调式磁电管

    公开(公告)号:CN102074446A

    公开(公告)日:2011-05-25

    申请号:CN201010588625.6

    申请日:2010-12-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于控制磁电管运动的机械装置,特别涉及一种复合轨迹可调式磁电管。该装置包括主旋转驱动组件、从旋转驱动组件和磁电管组件,采用一个主旋转电机和一个从旋转电机控制磁电管的复合运动,主旋转电机控制磁电管绕溅射靶轴心转动,从旋转电机控制磁铁组件实现轨迹可调式复合运动,磁电管组件中心点花瓣形运动轨迹,能实现磁场对溅射靶表面的全覆盖。在此基础上适当调整磁电管组件的扫描速度,则可以使得溅射靶表面磁场既有较高覆盖率,又有较高均匀性和较高刻蚀效率。

    一种全光纤结构的多探头光纤倏逝波生物传感器

    公开(公告)号:CN101701913B

    公开(公告)日:2011-03-30

    申请号:CN200910237887.5

    申请日:2009-11-20

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 一种全光纤结构的多探头光纤倏逝波生物传感器属于生物传感器技术领域,其特征在于,含有;光源、至少一个光纤耦合器、至少两个光环行器、至少两个探测光纤以及至少两个荧光探测组件,其中,探测光纤芯区的裸露部分外表面修饰有生物识别分子。激光信号经光纤耦合器分路后,分别通过各自对应的光环行器进入相应探测光纤的探测端,该探测光纤再对混有激发光的荧光信号进行收集,然后经光环行器输出到荧光探测组件中准直、滤波后,再把滤波得到的荧光信号转换为电信号输出。本发明能同时对多种样品进行多次探测,荧光信号的利用率高。

    一种双腿可分开角度训练的坐式腿部力量训练器

    公开(公告)号:CN101011627A

    公开(公告)日:2007-08-08

    申请号:CN200710063487.8

    申请日:2007-02-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 一种双腿可分开角度训练的坐式腿部力量训练器,涉及一种用于运动员腿部专项力量训练的腿部力量训练器。本发明主要包括座椅,左右脚蹬,与左右脚蹬相连的传动机构,两组导轨,角度调节机构,固定在底架上的可调阻尼装置,同步换向装置,位置调节装置,张紧机构以及数据采集显示和处理系统。本发明可实现双腿分开角度训练,并且分开的角度是可调的;能够实现双腿同步退让训练,满足体育项目中单腿周期性交替和单向负重的负荷形式;提供参数化的训练平台,可以线性调节训练负载,适合不同身高训练者和不同膝关节角度的训练;能够采集、存储并实时显示训练过程中的运动学参数,为运动员训练提供生物反馈信息,为运动员力量训练研究提供数据支持。

    力量训练器角位移监测设备

    公开(公告)号:CN1587891A

    公开(公告)日:2005-03-02

    申请号:CN200410057321.1

    申请日:2004-08-27

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 力量训练器角位移监测设备,属于训练辅助设备领域。本发明的目的在于解决现有训练器缺乏速度测量功能的问题,提出了一种力量训练器角位移监测设备,包括固定在力量训练器旋转轴上的扇形齿轮和夹紧件,固定在所述监测设备底座上的与所述扇形齿轮相啮合的齿轮传动机构,固定在所述监测设备底座上角位移传感器,以及与角位移传感器输出端连接的采集信号的A/D采集卡和计算机;所述角位移传感器的检测杆与所述齿轮传动机构运动输出端连轴;所述监测设备底座通过底座压板和螺栓固定在力量训练器的支撑结构件上。本发明可实时测量运动员的训练动作速度,从而计算出运动员的动作速度、加速度、速度下降率等参数,绘制出参数变化曲线,供教练员参考。

    一种自适应变刚度的驱动模组及其应用

    公开(公告)号:CN119635718A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411835308.8

    申请日:2024-12-13

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开提供的一种自适应变刚度的驱动模组,包括机架及布设于其内的驱动单元、变刚度单元和控制单元;驱动单元包括共轴的中心轴和驱动电机,驱动电机的输出端与机架上的外接端连接;变刚度单元包括非线性卷簧和刚度调节组件,非线性卷簧由多个刚度不同的卷簧段顺次首尾相接且一体成型构成,刚度调节组件与非线性卷簧和中心轴连接,将载体的负载通过中心轴传递的力矩作用于非线性卷簧,刚度调节组件对非线性卷簧端部进行单向或双向锁止以及预紧或卸载,以平衡相应的负载力矩并使载体达到期望的工作角度;控制单元用于控制刚度调节组件和驱动电机,使负载、非线性卷簧和驱动电机的力矩达到平衡,在为载体提供动力的同时实现对不同负载的自适应调节。

    一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法

    公开(公告)号:CN118173268B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410360949.6

    申请日:2024-03-27

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请提出了一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法,该方法包括:提取面向BCI康复的卒中患者的多模态临床医学数据,多模态临床医学数据包括人口统计学特征、临床量表特征与生物力学特征;根据多模态临床医学数据计算卒中患者的恢复比例,并为不同恢复比例的卒中患者划分标签;对多模态临床医学数据进行标准化处理,将标准化后的多模态临床医学数据分别输入训练好的弹性网络模型Elastic net与人工神经网络模型ANN,得到第一预后评估结果与第二预后评估结果;基于划分标签后的真实结果,根据第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elastic net与ANN的预测能力,确定最优模型;基于最优模型,对面向BCI康复的卒中患者进行预后评估。

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