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。

近日，化学化工学院朱志教授和苏州大学丁鸿铭教授合作在识别分子筛选领域取得重要突破，相关成果以“Synergetic Collision and Space Separation in Microfluidic Chip for Efficient Affinity-Discriminated Molecular Selection”为题，发表于《美国国家科学院院刊》（Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A.,DOI:10.1073/pnas.2211538119）。

项目简介 该机将切流脱粒和纵轴流复脱分离装置有机结合，形成先易后难的顺序脱粒，实现 了高脱净率和低破碎率、脱出物杂余少，作业顺畅、无堵塞；研发的清选仿生不粘筛有 效解决了潮湿油菜脱出物在筛面粘筛堵孔的难题，提高了机器的清选性能；提出了基于 灰色预测自适应模糊控制的联合收获机作业速度多信息融合控制算法，开发了油菜联合 收获机作业速度智能控制装置。整机作业性能好、效率高，操纵方便。经鉴定，该机的 主要技术指标达到国际先进

本发明公开了一种适用于多级空气压缩机的配流机构，其开设 有一级进气孔、一级排气孔、二级进气孔、二级排气孔、三级进气孔、 三级排气孔、四级进气孔及四级排气孔。所述一级进气孔、所述一级 排气孔、所述二级进气孔、所述三级进气孔、所述四级进气孔及所述 四级排气孔分别收容有一个气阀，八个所述气阀分别用于实现对应的 气体的单向流动。所述配流机构还开设有第一连通孔、第二连通孔及 第三连通孔，所述第一连通孔与所述一级排气孔及所述二级进气孔均 相连通;所述第二连通孔与所述二级排气孔及所述三级进气孔均相连 通;所述第三

本发明公开了一种固体氧化物燃料电池阴极气体流场板，用于 均匀分配氧化气和收集阴极电流，其由多个相互平行连接且尺寸相同 的齿形波纹块构成，齿形波纹块由两个错开距离(7)后平行排列连接的 齿形波纹条(3，4)构成，齿形波纹条(3，4)由多个相互交替连接的平顶 凸台(2)和平板(1)构成，平顶凸台(2)呈齿形轮廓状，平板(1)连接所述平 顶凸台(2)的根部，以形成齿形波纹状，平顶凸台(2)横截面形状为等腰 梯形去掉下底边后

本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组，按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包，即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技术即可识别该视频流是否含有不良信息。