该产品采用跟随龙门式防护罩 ，全包围架构 ，有效防止飞屑的任意飞溅和提高设备 的安全性能

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。

短脉冲加工-材料的柔性加工 脉宽是激光微加工的一个重要参数。LPKF ProtoLaser R4配备皮秒激光器，可用于柔性基材的精密成型以及淬火或烧结基材的切割。 激光应用在创新材料上的无限可能 LPKF ProtoLaser R4 精密皮秒激光用于创新应用 无损加工热敏材料 智能CAM软件操作简单 一级激光安全等级随开即用 冷激光消融无热效应 在激光加工工艺中，激光的脉宽越短，对材料的热影响就越低，因此，皮秒激光克服了材料加工中这个重要的技术问题，加工中几乎没有热传递，并且材料加工的效率更高。 微材料加工专家 热效应对于温度敏感材料的切割以及表面加工都有着不良影响，而皮秒激光能在超短脉宽内提供超高的能量，在热效应作用之前就可以将材料加工完成，如Al2O3陶瓷材料或GaN半导体材料，皮秒激光在加工过程中完全不会让材料变色。因为几乎无热效应产生，材料无微裂隙。 完美加工表面 针对柔性材料的表面图形成型，如透明薄膜的消融或塑料薄膜上金属层的去除，很低的能量即可完成加工，所以要求激光器能够稳定输出低能量， LPKF ProtoLaser R4 可以很轻松地解决这些需求，由于它的功率输出范围精确可控，因此也可加工HF材料和硬板FR4板材等。 易操作 LPKF CircuitPro界面友好，集成CCD靶标识别系统，能够完成高精度的加工，用户在实验室环境下即可短时间内完成各种材料的加工，尤其是热敏感材料。

产品详细介绍

模拟人体外皮模块，采用高分子生物仿真材料，真实还原人体表皮、真皮、皮下组织等，设计可替换耗材模块，操作手感真实。适用于消毒、切开、缝合、打结等外科手术学基本操作训练。

1、 一种具有高度可见光透过率与隔热特性的陶瓷基玻璃涂层或玻璃贴膜。 玻璃改造后可见光透过率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外线，且有 效阻止通过玻璃的热能交换过程，可用于建筑或汽车玻璃的节能改造， 提升建筑的适居度与节能效果。 2、 该项目各技术环节环保无毒，产品成本远低于市面现有技术，性能优于 现有技术，设备投入与实施成本低。

在实验室内,于压力70大气压和空速1.0×1O~4时~(-1)的条件下,测定了A110—2型氨合成催化剂的活性.数据处理的结果表明,在此条件下,A110—2催化剂的本征动力学符合Темкин方程,且指数α=0.5.用回归出的反应速度系数和在内径φ800的三套管式合成塔的实测数据,并藉助拟均相一维模型计算了该塔在70大气压、1.O×10~4时~(-1)空速和进塔气含NH_32.45%、Ar2.62%、CH_40.2%时的出塔气含氨分率.当催化剂层进口温度适宜时,出塔气含氨可达11.35%以上.

针对蛋白质饲料资源短缺，油粕、杂粕含有抗营养因子，液态油脂直接添加到饲料中不方便、 易氧化及养殖业对绿色、环保、安全保健剂需求，开展了环保型饲料原料制备技术研究。     1. 以饼粕为原料制备高效活性饲用肽蛋白技术     以豆粕、棉粕、葵花粕等为原料，利用芽孢杆菌、乳酸菌和酵母菌进行生物发酵，通过温度、湿度、物料配比、发酵时间等优化，形成高效活性饲用肽蛋白制备技术，生产出富含寡肽，易消 化利用肽蛋白，开发出新的蛋白质饲料，并实现了体外预消化的科技创新。采用“气流流化床干 燥或低温负压干燥”技术，在烘干中将主要固态发酵后的物料加入稀释原料，扩大物料表面积比，降低物料粘稠度，保留了产品中有益菌不被过多破坏，增加了产品营养特性。     2. 以液态油脂为原料制备酰羟基化乳化油粉技术     以玉米油、大豆油、棕榈油、磷脂油为原料。①在反应釜内加入磷脂油和 1%~3%乙酸酐，50℃~70℃下搅拌反应 60~90 分钟；②再加入大豆油、玉米油、棕榈油（比例因动物种类不同而 不同）和 1%～2%乙酸酐，70~85℃下搅拌反应 120 分钟；③再加入15%~20%双氧水，70~85℃ 下搅拌反应 90~120 分钟；④最后与一定浓度氢氧化钠（添加比例 1%~3%）进行中和，并在减压条件下脱水，产品即酰羟基化乳化油。酰羟基化乳化油再与膨化玉米粉按比例混合得到酰羟基化乳化油粉。以上工艺优化形成了乳化油粉制备技术，用该技术对油脂进行酰羟基化改性，不仅开发出新的能量饲料，而且在提高油脂抗氧化性、乳化性和水乳液稳定性方面实现突破，有利于动 物吸收与利用。     3. 以畜禽屠宰下脚料为原料制备高氨基酸羽血粉制术     以畜禽屠宰下脚料为原料，采用高温高压水解法，通过优化生产工艺，形成高氨基酸羽血粉 制备技术，制备出新的蛋白质饲料——高氨基酸羽血粉，实现废弃物资源化利用的科技创新。用 该技术生产的羽血粉既保住了羽毛、血粉等应有氨基酸成分，又破坏了角质蛋白壁，使羽毛蛋白 链的硫键、肽氢键断裂，使可消化氨基酸比率提高实现突破，达到 81%以上，提高了营养价值。     4. 功能性保健剂制备技术 ⑴干酪乳杆菌-菊糖-黄多糖合生元菌液制备技术     研制出干酪乳杆菌-菊糖-黄芪多糖合生元菌液，确定其适宜制备条件：培养基初始 pH 值 6.5~6.6，菊糖-黄芪多糖浓度为 8~10g/L，菊糖和黄芪多糖比例 3:7。37℃培养 24~26h。 ⑶复合酸化剂制备技术 通过复合酸化剂缓释能力、酸结合力、体外抑菌、体外模拟消化及断奶仔猪饲养试验研制出 以磷酸、富马酸、苯甲酸为原料，二氧化硅为载体的 2 个复合酸化剂，酸化剂 1（重量百分比： 磷酸 50%，富马酸 10%，苯甲酸 20%，二氧化硅 20%）和酸化剂 2（磷酸 50%，富马酸 15%， 苯甲酸 15%，二氧化硅 20%）。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。