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网络信息安全自动分析与评测系统
项目研究内容 : 本系统的开发内容是实现一个能够对网络安全认证 协议进行形式化自动分析的模型检测系统, 该系统能够自动完成对协议的 建模、性质归纳及协议系统模型的验证,并在发现协议漏洞时,以直观的 图形化界面显示该漏洞的攻击序列图。 技术特点 :抽象性:该系统具有较高的抽象性。协议的建模和验证过 程对用户来说是完全透明的
南昌大学 2021-04-14
BKTEM-Dx全自动热电性能分析系统
产品详细介绍BKTEM-Dx全自动热电性能分析系统关键词:热电材料,Seebeck系数,电导率, 电阻率,V-1装置产品介绍:     BKTEM-Dx热电性能分析系统是一款全新的自动化热电赛贝克系数测试仪,该仪器实现了一体化设计,无需手动,电脑软件上可以直接抽真空,设置温度,只要将样品装上之后,实现一键式的测量,电阻率及各个表格能够直观出现,其测试性能远超越国内外热电材料测试仪,不仅可以用于块体材料同时也可以用于薄材料的测试,是目前国内高等院校和材料研究所的重要设备。对于热电材料的研究,热电性能测试是不可或缺的试验数据。BKTEM-Dx(x=1,2,3)系列可以精确地测定半导体材料、金属材料及其他热电材料(Bi2Te3, PbTe, Skutterudites等)及薄膜材料的Seebeck系数及电导率。主要原理和特点如下: 该装置由高精度,高灵敏度温度可控的电阻炉和控制温度用的微型加热源构成。通过PID程序控温,采用四点法的方式精确测定半导体材料及热电材料的Seebeck系数及电导率、电阻率。试样与引线的接触是否正常V-1装置可以自动检出,自动出来测试数据和测试报告。一、适用范围:1、精确地测定半导体材料、金属材料及其他热电(Bi2Te3,PbTe,Skutterudites康铜、镍、钨等金属,Te、Bi2Te3、ZrNiSn、ZnAgSb、NiMoSb、SnTe、FeNbSb、CuGaTe2、GeTe、Ag1-xCuS、Cu2ZnSnSe4等)的Seebeck系数及电导率、电阻率。3、块体和薄膜材料测均可以测试。4、试样与引线的接触是否正常V-1装置可以自动检出。5、拥有自身专利分析软件,独立分析,过程自动控制,界面友好。6、国内高等院校材料系研究或是热电材料生产单位。7、汽车和燃油、能源利用效率、替代能源领域、热电制冷.8、很多其他工业和研究领域-每年都会诞生新的应用领域。二、技术特点:      一体化设计,所有参数直接在电脑上操作,无须人工干预·解决高温下温控精度不准的问题,静态法测量更加直观的了解产品热电材料的真正表征物理属性。温度检测可采用J、K型热电偶,降低测试成本。·试样采用独特的焊偶机构,保证接触电阻最小以及测量结果的高重现性。每次可测试1-3个样品.采用高级数据采集技术,避免电路板数据采集技术带来的干扰误差,可控温场下同步测量赛贝克系数和电阻率。 采用原装进口的采集仪,测试报告自动生成。三:主要技术:测量温度:室温-600℃,800℃,1200℃ 可选同时测试样品数量:1个,2个,3个 可选控温精度:0.5K(温度波动:≤±0.1℃)升温速率:0.01 –100K/min,极大得提高测试时间测量原理:塞贝克系数:静态直流电;电阻系数:四端法测量范围:塞贝克系数:0.5μV/K_25V/K;电阻系数:0.2Ohm-2.5KOhm分辨率:塞贝克系数:10nV/K;电阻系数: 10nOhm测量精度:塞贝克系数:<±6%;电阻系数:<±5%样品尺寸:块体方条形:2-3×2-3 mm×10-23mm长,薄膜材料:≥50 nm热电偶导距: ≥6 mm电   流: 0 to 160 Ma气   氛:0 to 160 mA加热电极相数/电压:单相,220V,夹具接触热阻:≤0.05 m2K/W图1 单一样品测试系统原理示意图
北京圆通科技地学仪器研究所 2021-08-23
植物表型成像分析系统(植物自动传送版)
产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统(植物自动传送版)   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产,整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术,以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析,用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家,PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列,大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备,使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统,中图为成像室,右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能:   1. 叶绿素荧光成像分析:单幅成像面积35x35cm,成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析:成像测量参数包括: 1) 叶面积(Leaf Area: Useful for monitoring growth rate) 2) 植物紧实度/紧密度(Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant)   3) 叶片周长(Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)) 4) 偏心率(Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)) 5) 叶圆度(Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness) 6) 叶宽指数(Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)) 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径(Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant) 9) 凸包面积(Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation)   10) 植物质心(Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)) 11) 节间距(Internodal Distances) 12) 生长高度(Growth Height) 13) 植物三维最大高度和宽度(Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions) 14) 相对生长速率(Relative growth rate) 15) 叶倾角(Leaf Angle) 16) 节叶片数量(Leaf Number at Nodes) 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数(Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others) 3. 高光谱成像分析(选配),可成像并分析如下参数: 1) 归一化指数(Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) 2) 简单比值指数(Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED) 3) 改进的叶绿素吸收反射指数(Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]) 4) 最优化土壤调整植被指数(Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)) 5) 绿度指数(Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677) 6) 改进的叶绿素吸收反射指数(Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)) 7) 转换类胡罗卜素指数(Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]) 8) 三角植被指数(Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]) 9) ZMI指数(Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710) 10) 简单比值色素指数(Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680) 11) 归一化脱镁作用指数(Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)) 12) 光化学植被反射指数(Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)) 13) 归一化叶绿素指数(Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)) 14) Carter指数(Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760) 15) Lichtenthaler指数(Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690) 16) SIPI指数(Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)) 17) Gitelson-Merzlyak指数(Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700)   4. 热成像分析(选配):用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布,良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件(干旱) 5. 近红外成像分析(选配):用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异,处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性,而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性,通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率,并形成假彩图像,可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理:   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成,光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标:   1. 自动装载与卸载植物样品,通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室:用于光照适应或植物培养,LED光源光照强度达1000μmol/m2.s,无热效应,强度0-100%可调,可通过实验程序预设光照周期变化,可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等,还可选配三维扫瞄成像分析功能(包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件) 3. 标配托盘架30x30cm,用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道,传送带采用具变速器的三相异步马达,200-1000W,传送带宽320mm,负载力130kg,速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元:CJ2M-CPU33;数字I/O:最大2560点;PLC通讯:通过以太网100Mb/s高端PC;OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室:150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高),与环境光隔离(light-isolated),快速自动开启关闭门,开启关闭周期小于3秒,传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离:2-20cm;通讯:RS485;条码识别器可读取1维、2维和QR码,具LED光源便于弱光下辨识,RS485通讯 8. F3EM2光幕系统,精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位,测量范围150cm,分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像:包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等,单幅成像面积35x35cm,测量光橙色620nm,橙色和白色双波长光化学光,饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重,可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重,精确度±1g;称重后精确浇灌,可通过实验程序(protocol)预设浇灌过程(regime)或干旱胁迫状态,还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养(如氮肥等);称重前自动零校准,还可通过已知重量(如砝码)物品自动进行再校准;防护级别:IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成,安全承载限:150% Ln;温度补偿:-10-40°C,标配测量范围7kg,可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像:顶部和侧面三维成像(3个摄像头),每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等,通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息,还可通过自动模式自动成像并存储至数据库,每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室(光隔离)、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件,标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高),LED冷白光源(不对植物产生热效应) 14. 标配USB以太网摄像头,有效像素4008x2672,像素大小9.0μm,比特分辨率12比特,光量子效率:蓝光峰值465nm,绿色峰值540nm,红色峰值610nm;28mm光学镜头,口径43.2mm,光圈范围2.8-F16 15. NIR近红外成像单元:可成像采集1450-1600nm水吸收波段,以反映植物水分状况,在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值,干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射,NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等,VNIR镜头波段380nm-1000nm,光圈F/0.2,缝隙宽度25μm,缝隙长度18mm,帧速12-236 fps;SWIR镜头波段900-2500nm,光圈F/0.2,缝隙宽度25μm,缝隙长度18mm,帧速60或100 fps,视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像,每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元:分辨率640x480像素,温度范围20-120°C,灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK,成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室,植物生长面积9.5m2,生长高度2.0m,温度稳定性±1°C,430nm-730nm白色和IR LED 光源,1000μmol/m2/s(距离植物100cm高度的光强),可预设自动光照周期动态, 20. 系统控制与数据采集分析系统: Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序(protocols) Ø MySQL数据库管理系统,可以处理拥有上千万条记录的大型数据库,支持多种存储引擎,相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能:包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中,测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面,在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等,轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量,也可通过开发工具创建自定义的工作过程,或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序(Protocols)具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析,包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片,软件可批量进行淬灭参数分析,包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图,16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户:   1. 国际水稻研究所(菲律宾)The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司(美国)Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics(柏林)Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign(比利时)CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地:欧洲    
北京易科泰生态技术有限公司 2021-08-23
旋转轴承载荷测试技术和系统
轴承载荷合理分配对于保证汽轮发电机组等大型旋转机械的安全、稳定、可靠运行至关重要,是机组安装、检修时的重要指标,是机组故障治理的重要手段。 本系统应用应变法和无线测试技术,可以实现轴系各轴承载荷分配测试。该技术已在1000MW、600MW、300MW等机组上得到成功应用,解决了轴承载荷测试技术难题。
东南大学 2021-04-11
聚合物材料流变特性综合测试系统
聚合物材料流变特性综合测试系统是一种积木式、高性能测试平台,可以在接近于真实加工状态下测试聚合物材料的流变特性。能够方便地构成转矩流变仪、螺杆挤出式毛细管流变仪等多种实验测试系统,功能丰富,测试精度高,动态范围大。
哈尔滨理工大学 2021-05-04
旋转轴承载荷测试技术和系统
成果介绍轴承载荷合理分配对于保证汽轮发电机组等大型旋转机械的安全、稳定、可靠运行至关重要,是机组安装、检修时的重要指标,是机组故障治理的重要手段。本系统应用应变法和无线测试技术,可以实现轴系各轴承载荷分配测试。市场前景该技术已在1000MW、600MW、300MW等机组上得到成功应用,解决了轴承载荷测试技术难题。
东南大学 2021-04-11
恶劣环境下无线分布式存储测试系统
无线分布式存储测试系统由数据控制中心和若干个测试节点(无线存储测试系统)组成。无线存储测试系统将 ICP 传感器、信号调理电路、数据采集存储电路、时间统一电路、控制系统电路、无线数据通讯模块、电源管理电路和电池组等集成封装成一体,构成一个可植入爆炸现场独立工作的微小系统,具有很高的可靠性。数据控制中心通过发送测试命令来控制、管理以及协调测试节点去完成测试任务,而测试节点主要是负责采集爆炸冲击波场信号,并回传给数据控制中心,进行后续分析处理。由于无线存储测试系统防护等级达到 10万 g,较好地解决了“引线电测法”的各种问题,可靠获取冲击波超压曲线,并通过计算得到正压持续时间和冲量。
西安交通大学 2021-04-10
塞拉门控制器综合测试系统
南京工程学院 2021-04-13
面向多领域的通用自动测试系统平台
面向多领域的通用自动测试系统平台(简称 GPTS)为国产化虚拟仪器,具有较好的通用性 和数据开放性。单通道最高采样率达到300KHz, 可连续采集或间隔采样。平台前台为实时测试模 块、后台为数据调用模块,原始数据可转换成 TXT文件输出。GPTS可广泛适用于低频信号自 动检测,如电能质量分析、电器状态检测、生理 信号检测、传感器特性测试等。平台可应用于教 学、科研及产品开发阶段。
安徽建筑大学 2021-01-12
电动汽车电池管理系统算法及测试平台
成果介绍针对采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法,可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法;(2)在观测过程中模型参数可实时更新,算法满足李雅普诺夫方程,估计计算时可保证收敛;(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度,且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度;(4)基于STM32芯片主控,AD7280芯片采集数据,μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明,系统信号采集精度良好,性能实现成功;(5)采用OCV法对Ah法进行纠正,获得新的综合SOC估算值,针对性地设计了初值确定方法,得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC;(6)为考虑电池工作过程中的产热,对传统的SOC估算方法,引入温度约束,建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度;(7)采用STM32F103芯片主控,AD7280A芯片采集信息,μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统,并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠,所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构,可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。
东南大学 2021-04-13
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