产品详细介绍

Armfield公司的S16水力学水流演示仪与标准F1-10水力学工作台简单连接，就能够进行以下几个关于流体流动方面的基础研究： 暗管流： 收敛或扩散流的伯努利和连续性方程的运用。 在截面逐渐或突然变化的效果（能量损耗）。 使用收缩作为流量测量设备。 使用皮托管来测量速度/速度变化曲线。 水流通过一个暗渠。 明槽流： 水流在下射式堰之下（水门）。 水流流过锐顶堰，宽顶堰和拱形堰。 通过运用水力学结构来测量在明渠中的流量。 上游及下游水位的效果变化。 紧贴、掺气、压低及被淹没的水舌的特点。 亚临界，临界及超临界水流/深度。特殊能量下的变化以及由最低能量状况所施加的控制。 水跃的特点： 在一次水跃中压力和能量的状况。 与水跃相关的流态。 水流通过落差结构/能量损耗。 怜剖面图里的变化与弗劳德数相关（在一个开放式的水道里预测水流情况。） 对水流模式的观察要与水力学结构中的水流状况紧密联系。 浅水区重力波的速度/临界深度附近表面波的形成。 设计作业——对用户构建的水力学结构给予评估。   说明 S16水力学水流演示仪的水道由透明丙烯酸材质构造而成，保证了可视性。同时，底部由装有脚轮的立式金属框架支撑，可自由移动。水道由一个带有溢流及流消设置的进液槽，一个矩形工作区和一个出料槽构成。 控制阀和可调节堰使水流的状况在工作区入口及出口都能独立的调节。 工作区能够通过被液体淹没而形成一个封闭式的水道，也可以只开放一部分，作为一个开放式水槽使用。 这个设备最重要的特点就是它能在有液体流动的情况下，其可调节的河床段及过渡段（斜道）能够通过运用一个外部的操作器控制上升和下降。这台设备为水道临界深度的说明提供了极具意义演示。它同样也可以在暗管流伯努利方程演示实验中，进行断面调节。 在工作区顶端配备了一个可拆卸的面板，上面能够安装各种典型的水力学结构模型，例如：锐顶堰，宽顶堰（同样可以用来建造一个涵洞）以及拱形堰。 皮托管及开孔与一个多管式压力表连接，使其能够测量在工作区内三个不同位置的总水头及静水头，并且能对测量结果进行比较。皮托管的高度是可以调节的，但同时要使流速剖面曲线图在河床及工作区顶端间的任何位置都能够被确定。透明的刻度尺使得整个工作区内的所有重要的高度值及水平值都能够被测出。 S16水力学水流演示仪设计与ARMFIELD F1-10水力学工作台结合使用。F1-10是一台拥有重复循环的水源供给及容积测量的设备。S16水流演示仪能够与一个流速达到1.6升/秒的独立水源供给系统一起使用，而且由其水道排出的水能够被截流。 配备了一个可选择的直读式流量计，它可以根据水流状况快速调整。   特点 通过将这款视觉效果绝佳的配件与F1-10水力学工作台连接，能够演示水流通过明渠及暗渠的情形。 工作区域大，足以让一组学生清楚的观察各种水流现象——能够使教师在解释理论的同时也进行实践演示。 演示内容能迅速且容易的设置，包括调整上游及下游的水流情况。 是学生设计作业实验的理想仪器——能够对用户构造的不同水力学结构模型给予评估。   技术参数 工作区宽度： 77mm 工作区深度： 150mm 工作区长度： 1100mm 最高工作流率：1.6升/秒   订购细节 S16-10 水力学水流演示仪 S16-11 水力学水流演示仪及直读式流量计   必要配件 ARMFIELD F1-10 水力学工作台   互补产品 C4 MKII 多功能教学水槽 S6 MKII 玻璃侧面倾斜水槽   整体尺寸 长度：2.20m 宽度：0.63m 高度：1.60m 重量（干）：100kg   装运规格 毛重：250kg 体积：3.4m3   订购说明 站立式，水道与F1-10水力学工作台配合使用。 工作区宽77mm，高150mm，长1100mm 可以设定为明渠或暗渠演示水流。 透明的丙烯酸材质侧面为创建的水流模式提供了很好的可视性。 在入水口的消力设置使得水流平稳的进入工作区。 河床段可以不断提升并且可以锁定在需要的高度。 出料槽配备了流量控制阀以方便设置。 总水头及静水头由一个多管式压力表显示，该压力表在工作区的三个不同位置与皮托管及静态开孔连接。 皮托管安装在水道底部，以便于启动及调节高度（能够由底部贯穿至顶部，以测量流速剖面曲线）。 透明的标尺刻度使其能够测量所有重要的高度值及水平值。 提供包括在入口的下射式堰（水闸门）、在出口的上射式堰、锐顶堰、宽顶堰（同样可以用来建造一个涵洞）以及拱形堰等水力学结构模型。 可变化的水力学结构（用户建造）是设计作业者学习研究的理想设备。 可选择的直读式流量计帮助演示仪的设置。 提供全面的指导手册。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

相对其它软件，本项目有如下优点： 采用Web结构的分布式多层处理方式，使对数据的处理合理地分布在服务器和工作站上，保证了系统的稳定性、实时性。 灵活而安全地网络机制与权限管滚动发布基本信息：本系统提供动态滚动文本、图象、视频信息发布功能，可以在交易大厅的显示屏上发布基本信息，也可以在其它显示终端上接收这些信息。支持多媒体信息的播放发布：用户可以通过本系统发布房屋的多媒体信息，也可以从服务器的多媒体数据库中取得房屋的各种信息。提供与客户需求动态交互的网页。先进的加密、压缩算法，网络传输安全、实时。 同时满足交易大厅查询和家庭上网查询。与房地产交易系统交互，可由管理员直接操作。程序结构、层次清晰，保障程序易于更新和维护。满足大型网站实时、多服务器、交易大厅显示屏及触摸屏电脑等发布要求。

复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。该项技术首次综合信息编码、生态界面、认知摩擦、认知负荷和态势感知等关键理论和技术，构建了复杂系统信息流的功能结构模型，分析了复杂系统要素之间的层次结构和内联属性的复杂特征，提出了复杂系统“界面信息-视觉认知”映射模型的知识表征与规则推理，揭示了复杂系统数字界面从视觉信息认知到行为决策之间的映射关系，建立了复杂系统数字界面信息区块布局的空间与结构约束机制。本项技术首次融合脑电、眼动等多维度生理测评技术，提出了复杂信息系统数字界面的可用性评估体系。通过高时空分辨率的脑成像技术与眼球追踪技术相结合，共同揭示了人类在复杂系统数字界面认知各阶段的认知特性，分析了认知失误、认知困难等问题的生理学根源。该技术基于脑电ERP、眼球追踪等多维度融合的生理测评方法，对设计优化方案进行可用性评估，由此提出复杂信息系统数字界面设计的量化评估体系，提出了可实施的复杂系统数字界面设计优化方案。项目成果已成功运用到海、陆、空、航天等信息化装备上，全面提升了信息化装备的人机交互水平，保障了信息化装备整体性能和水平的充分发挥，提高了信息化装备操作绩效。取得突出成绩。应用前景广阔。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

在企业的产品开发过程中，会形成大量的技术数据、技术资料、工程经验等设计资源。面对这些资源，企业往往因为缺乏基于知识技术的信息管理方法和技术，使得这些设计资源不能得到很好的规范组织和重用，从而制约了企业产品创新能力和产品结构合理化程度的提高。   天为 DMIS 设计师信息管理系统，能够统一管理企业中与产品形成过程中产生的所有结构化和非结构化的资源，使设计人员在设计过程中能够迅速找到相关知识，从而方便快捷地对已有的相关设计案例进行参考和相互比较，使相关文档在特定的时间发送到特定的地点和特定的人员手中，并可对已有模块进行快速配置和变型设计等；从而提高企业的产品设计效率，缩短产品设计周期，降低设计成本，提高设计质量和产品创新能力，提升企业的整体管理水平。