XM- 619-2脊椎附脊髓和脊神经放大模型   XM-619-2脊椎附脊髓和脊神经放大模型取自胸椎，采用人体等比例设计，展示了胸椎脊髓、脊神经和交感神经的形态解剖结构，带有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：自然大，15×14×30cm 材质：PVC材料

XM- 617C-2脑干、小脑和第四脑室模型   XM-617C-2脑干、小脑和第四脑室模型可分为小脑和脑干3部分，纵向切片，显示颅神经的内部解剖结构。 尺寸：18×12×13cm 材质：PVC材料

实验原理 本实验的目的是熟悉材料的拉伸应力与应变之间的关系。通过转动传感器和力传感器，灵敏测量测试样品所受的拉伸量和拉力。PASCO Capstone软件可实时测量拉伸过程中所产生的应力与应变曲线，从曲线图上可进一步测得杨氏模量，弹性区，塑性区，屈服点等参数。   仪器概述 在该实验中学生可通过增加拉力来测试不同直径钢丝的力学性质。样品两端被紧密地固定，通过转动手柄使得样品沿一个方向拉升，在拉升的过程中力传感器测量力臂所施加的力，最大可测的拉力为250N，同时转动传感器实时测量样品的伸长量，采用PASCO Capstone软件可以计算出应变和应力的大小，并画出相应的曲线，在弹性区内应力和应变的斜率就是杨氏模量。弹性型变和塑性型变的分界点就是屈服点，这个点也可以从PASCO Capstone软件中得出。   仪器特点 采用传感技术和数字化采集分析技术，可较为灵敏地实时测量与分析材料的应力与应变的关系 材料拉力小型测试台，兼容PASCO Pasport系列转动传感器（PS-2120A）和力传感器（PS-2104） 手拧螺钉固定样品，使更换样品变得更为方便   技术参数 项目 技术参数 材料拉力小型测试台 包括底座，样品架，力杠杆臂等结构； 力杠杆臂采用5：1结构，可使力传感器最大测量到250N； 拉伸行程范围：27mm； 摇柄每转一圈行程：1mm； 手拧螺钉固定样品，方便更换试件； 同时兼容PASCO无线传感器与有线传感器 无线转动传感器 角度分辨率：0.18° (0.00314 弧度) 线性分辨率：0.0157 mm (当使用半径5mm滑轮附件时) 滑轮附件的三档直径：10, 29，48 mm 轴径：6.35 mm 最大转速：30转/秒 光学编码器：2000 分区/转，双向 充电电池：锂聚合物 连接方式：直连USB或通过蓝牙4.0 无线力/加速度传感器 受力量程: ±50 N （力杠杆臂结构下可拓展至250N） 分辨率：0.03 N 精度：0.1 N 加速度量程：±16 g 电池：可充电锂聚合物 连接方式：直连USB或蓝牙4.0 传感器带有数据存储功能，可进行离线数据采集，可在测试之后再进行下载。 测试样品组 包含三种不同直径的钢丝样品 每种样品10根   实验内容与典型实验数据 多种金属材料应力-应变关系测量 计算材料的杨氏模量 找出材料的弹性区，塑性区，屈服点和断裂点等参数，并分析材料特性   订购列表 型号 描述 数量 BEX-8104 材料拉力与杨氏模量测量实验装置 1 不包含在BEX-8104中的必备件： UI-5400 PASCO Capstone软件 1 PS-3500 USB蓝牙适配器 1   部件列表 部件型号 部件描述 数量 BEM-5229 材料拉力小型测试台 1 PS-3220 无线转动传感器 1 PS-3202 无线力/加速度传感器 1 BEM-5230 材料拉力测试样品组 1   包装清单 实验装置1套（见部件清单），手册1本。

产品详细介绍

本发明公开了一种超临界二氧化碳燃煤循环流化床锅炉及发电系统与发电方法，锅炉包括炉膛、分离器、尾部烟道和位于分离器回料段中的外置式换热器，炉膛内设有冷却壁和中温过热器，外置式换热器内设有高温再热器和分别与冷却壁和中温过热器连通的低温过热器，尾部烟道内设有低温再热器、高温过热器、上级省煤器、下级省煤器和空气预热器，其中，高温过热器与中温过热器连通，低温再热器与高温再热器连通；锅炉的工质为超临界二氧化碳。本发明锅炉能有效控制冷却壁壁温，保证锅炉安全可靠运行且热效率高；发电机组趋于小型化，具有更快的负荷响应速度，深度调峰适应性强，充分发挥煤炭资源优势，提高能源利用率，保障能源安全。

本课题组研究方向为智能交通与车辆主动安全，项目涉及交通信息与安全、行车主动服务、智能网联汽车等领域。相关研究成果可以给予相关部门、 企业提供理论基础和技术支持。研发的车牌识别系统，可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理等功能；基于身份信息的无证驾驶辅助识别方法与系统， 实现司机与车辆信息的匹配，解决无证者的违法驾驶问题，同时预防车辆被盗；基于激光的车头与障碍物间距离检测装置及方法，鲁棒性优良， 避免了传统检测方式的盲区监测问题，减少驾驶员信息处理量， 有助于

针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障，深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分，涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题，正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移，提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，满足国民经济发展的迫切需要。