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

VNA5000A是一款高性能的矢量网络分析仪，具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式，内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延,Smith圆图、极坐标等多种显示格式，外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口，具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能，能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收(T/R)模块测量等领域，是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围：10 MHz~50 GHz 四个内部相位相参信号源，八个真正并行测量的接收机 高动态范围：130 dB（典型值），迹线噪声优于0.001 dB，测量精度高 支持多窗口、多通道测量，快速执行复杂测试方案 校准类型灵活可选，兼容多种校准件 外设接口丰富，灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试

VNA1000A是一款高性能的矢量网络分析仪,具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；该设备提供单端口、响应隔离、增强型响应、全双端口等多种校准方式，内设对数幅度、线性幅度、驻波、相位、群时延、Smith圆图、极坐标等多种显示格式，外配USB、LAN、GPIB、VGA等多种标准接口，具有传统矢量网络分析仪的全部测量功能，能精确测量微波网络的幅频特性、相频特性和群时延特性。该产品可广泛应用于发射/接收（T/R）模块测量等领域，是雷达、通信、导航等系统的科研、生产过程中必不可少的测试设备。 功能特点 频率范围：10MHz~50GHz 四个内部相位相参信号源，八个真正并行测量的接收机 高动态范围大：120dB（典型值），迹线噪声优于0.001dB，测量精度高 校准类型灵活可选，兼容多种校准件 支持多窗口、多通道测量，快速执行复杂测试方案 外设接口丰富，灵活实用 应用领域 微波射频器件研发与设计 TR组件测试 自动化测试及校准 雷达、通信等电子装备测试

本发明属于有机化学合成领域，涉及一种基于微流场技术实现芳基噻蒽鎓盐Suzuki‑Miyaura偶联的方法。将芳基噻蒽鎓盐和苯硼酸类化合物、催化剂、溶剂混合，得到混合液；将混合液泵入微流场反应装置的微流场反应器中进行偶联反应，即得芳基产物。本发明以芳基噻蒽鎓盐和苯硼酸类化合物为原料，在催化剂的作用下，采用微流场反应技术偶联合成芳基产物，芳基产物的收率高达98％；而同水平下，采用常规反应釜，芳基产物的收率仅有60％。采用微流场反应技术可有效克服传统合成反应存在的操作复杂、反应时间久、需要昂贵的催化剂和原子经济效率低等问题。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。