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手肌附主要血管神经模型手肌模型XM-315
XM-315手肌附主要血管神经模型   XM-315手肌附主要血管神经模型由手肌、掌腱膜、鱼际、小鱼际和蚓状肌等7个部件组成,显示手肌分层、手骨、韧带、肌腱及其主要血管神经等结构,共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸:自然大,22.5×13.5×5.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脊髓横断模型第五颈椎附脊髓和脊神经放大模型
XM-620脊髓横断模型 (第五颈椎附脊髓和脊神经放大模型)   XM-620脊髓横断模型(第五颈椎附脊髓和脊神经放大模型)显示第五颈椎、椎动脉、椎静脉与脊髓的横切面以及脊神经组成、硬脊膜、蛛网膜下隙等结构。 尺寸:放大,28×25×9cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型
XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型   XM-131B女性骨盆附盆底肌和神经模型显示骨盆、骨盆的韧带、盆底肌、神经和会阴等结构,共有50个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸:自然大,21×30×22cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型
XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型   XM-429眼球与眼眶附血管神经放大模型可拆分为10部件,由眼眶、眼球壁、巩膜、脉络膜和视网膜、玻璃体、眼球外肌以及眼眶壁和鼻甲等组成,显示眼(包括眼球壁和内容物)、眼副器(包括眼睑、结膜、泪器和眼球外肌)以及眼的血管和神经等结构。 尺寸:放大,28×32×41.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型
XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型   XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型可拆分为2部件,左半侧显示丘脑、尾状核、杏仁核、豆状核的形态位置及相互间的关系,右半侧显示内囊。 尺寸:放大,8×11.5×13cm 材质:玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D004头面部自主神经分布电动模型
XM-D004头面部自主神经分布电动模型   XM-D004头面部自主神经分布电动模型显示头面部副交感神经的传导路、脑干中的动眼神经副核、上泌涎核和下泌涎核,脊髓断面上的灰质侧角等传导通路。   一、显示内容: ■ 副交感部低级中枢 ■ 动眼神经副核 ■ 上泌涎核 ■ 下泌涎核 ■ 脊髓灰质侧角   二、技术参数: ■ 尺寸:49×23×65cm ■ 材质:PVC材料+木框   三、标准配置: ■ XM-D004头面部自主神经分布电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-137颈椎模型(枕骨颈椎和椎动脉脊神经模
XM-137颈椎模型   XM-137颈椎模型(枕骨颈椎和椎动脉脊神经模型)显示由7节颈椎带枕骨、椎动脉和脊神经串制而成的一个整体,示枕骨颈椎和椎动脉脊神经的关系。 尺寸:自然大 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脊髓横断模型第五颈椎附脊髓和脊神经放大模
XM-620脊髓横断模型 (第五颈椎附脊髓和脊神经放大模型)   XM-620脊髓横断模型(第五颈椎附脊髓和脊神经放大模型)显示第五颈椎、椎动脉、椎静脉与脊髓的横切面以及脊神经组成、硬脊膜、蛛网膜下隙等结构。 尺寸:放大,28×25×9cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
头颅骨附血管神经模型(仿真头颅模型10部分
XM-118头颅骨附血管神经模型(仿真头颅模型10部分)   XM-118头颅骨附血管神经模型(仿真头颅模型10部分)可分解成10个部件,由颅顶、颅底矢状切面、额骨、颞骨、上颌骨、犁骨等10个部件等组成,显示脑颅骨、面颅骨和颅的整体观形态结构,颅顶、颅底的硬脑膜窦和动脉用彩色标志。 尺寸:自然大,20×13×18cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
光伏发电逆变系统的研究和开发
我们对如何通过预测控制的各要素设计,提升逆变系统的性能指标,进行研究,取得了良好的成果。对LCL型三电平逆变系统,我们在分析系统指标与系统控制量之间关系的基础上,设计了相应的基于个离散控制量的预测控制器,为解决该类非线性约束优化在线计算量大的问题,基于分值定界的思想提出了相应基于DSP的快速算法。为进一步提升逆变系统的效率等指标,我们提出了变系数的光伏逆变预测控制器,在目标函数中对电流跟踪和大电流时开关动作的抑制实现了统一,设计了相应的系数表达式并给出相关算法和实验结果。我们进一步研究了基于预测控制的微电网系统的调度问题,针对微电网群系统集中式优化计算量巨大的问题,我们从结合ADMM,从给出了系统的分布式预测控制器并对其在线迭代算法并进行了研究和验证。同时,我们对无线并联型逆变系统的稳定性进行了分析。达到了预期研究目标。
南昌航空大学 2021-05-04
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