产品详细介绍

产品详细介绍1 简介动态倾角传感器3DM-D10系列是一款微型的涵盖动态倾角和静态倾角测量的传感器，专门针对静态倾角传感器的动态误差太大，无法在运动载体上进行测量这一缺陷而特别设计的倾角传感器，满足了客户在运动状态下测量倾角的要求。它由三轴MEMS陀螺、三轴MEMS加速度计、DSP等构成。通过内部DSP运算专门的姿态融合算法，可以在动态状况下精确测量X轴和Y轴的倾斜角度。产品外形如图1所示。     2.  3DM-D10系列动态倾角传感器产品特点 ：双轴（X轴、Y轴）倾角的实时输出；通过串口命令可在倾斜状态下设置相对零点；大于100Hz的内部更新率；尺寸小、重量轻、低功耗；采用航空接插件连接，可靠性高；RS-232/RS-485A串行接口，方便连接。    用户可以自行设定波特率3.倾角仪的性能指标性能指标 参  数 单位X轴倾角测量范围 ± 80 degreeY轴倾角测量范围 ± 90 degree内部更新率 100 Hz启动时间 < 15 sec静态角度误差（X轴、Y轴） ± 0.1 degree动态角度误差（X轴、Y轴） ± 2 degree角分辨率 <0.07 degree加速度计测量范围 ± 2 g加速度计零偏稳定性 ± 0.003  g加速度计非线性 0.2 % -速率陀螺测量范围 ± 2000  °/sec速率陀螺零偏稳定性 ± 0.2 °/sec速率陀螺非线性 0.2 % -短时冲击 500 (Not reinforced) g详细资料见www.3dmsens.com

规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。 测量范围1：-3.0A～+3.0A，分辨率：0.002 A 测量范围2：-1.0A～+1.0A，分辨率：0.001A

排温传感器

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

采用一体化的监控管理体系结构，支持管理功能的跨域、分布式部署、运行与协作。支持和扩展了标准的信息模型，提供了主机、集群、节点、网络计算系统四个层次的监控信息，为各监控层次提供了完整的监控度量指标。支持对硬件、软件、网络、服务等各类资源的监控。支持OpenPBS、LSF、OAR等计算作业管理系统。 提供虚拟组织、系统操作员、站点管理员、普通用户等不同层次的信息抽象视图；提供强大的故障检测和报警功能，以邮件等方式报告资源故障；提供完整的基于web2.0的数据展示界面；支持用户定制的图表的生成；采用分布式记账方式，准确记录用户的资源消耗情况；支持灵活的计费策略。该技术目前在中国国家网格、药物设计网格、高能物理网格以及中国国家网格工业社区等多个实际运行的分布式网络计算系统当中得到应用。

随着科技的发展和网络技术的应用，网络在带给人便利的同时，其安全性问题也日趋严重。各种新的应用和未知协议导致网络越来越复杂、多样化和难以管理。例如:P2P、视频 流等应用，占用了大量带宽，造成网络带宽耗尽;各种网络恶意攻击(僵尸网、蠕虫、病毒 等)更是严重地危害到网络服务和信息安全。网络安全问题不仅使普通网络用户的个人信息 和隐私受到威胁，还使得企业机密变得不再安全，网络服务提供商和管理者对网络的管理也 变得更加困难。更为严重的是，不法分子在网上肆意进行盗版、黄色和反动内容传播等不法 行为，如果不将这些恶意流量从骨干网的背景流量中识别并分类出来，就会对网络的净化、 社会的和谐、国家的稳定造成不良影响。网络流分类技术的提出和发展解决了网路流量的实 时分类和识别问题，是解决上述问题的必由之路，是网络安全技术的基础研究之一。网络流分类技术是网络安全领域中迫切需要解决的核心技术和热点问题。只有对流量进 行实时的有效识别和分类，才能对网络进行有效的管理和控制，从而净化网络环境，确保网 络和信息安全。本系统基于采样的、基于交互控制命令信息和基于载荷的网络流分类技术，提出了融合 三种分类技术的层次化网络流分类方法，建立和完善一整套适用于网络流分类问题，由基本 模型、分类算法、硬件平台和体系结构组成的实用系统，系统具有在真实环境下的网络中对 网络流进行快速、准确和实时分类的能力。应用说明 政府管理部门 通过精确的网络流分类系统，可以对一些涉及盗版、黄色内容、网络攻击、非法反动思想的传播工具所使用的协议作出有效识别。同时对一些 P2P 视频网站、国外热门论坛等内 容进行流分类，只有将这些恶意不法流量或者敏感流量准确并实时地识别和分类，才可以从 技术上提供有效的后续管理和控制。 企业随着计算机技术和网络技术的发展，大部分企业都实现了电子办公和互联网办公，因此 网络安全对于企业尤为重要。首先，企业的网络管理十分严格，如果没有流分类技术将无法 进行流量识别，那么如 P2P 等流量必将会对企业的正常工作带来影响。其次，企业的机密 可能会因为网络安全问题被泄露，使得企业的利益受到损失。因此准确有效的流分类技术对 于各大企业来说是非常重要的。 网络服务提供商(Internet Service Provider，ISP)网络服务提供商非常关心如何保证其服务能够正常运行并使用户满意，对于网络流分类 技术的需求也很迫切。准确有效的流分类技术能够提供当前流量的组成部分，可以帮助网络 服务提供商制定有效的管理策略和合理的收费政策，保证网络服务的质量，提升网络服务的 经济效益。 网络管理者网络管理者需要利用网络流分类技术来更有效地管理带宽，避免出现带宽被 P2P 等流 量耗尽而使得正常业务流量不畅的问题，同时避免网络攻击等危害。这就需要流分类技术实 时有效地将这些流量识别分类出来。 研究者5 合作方式 商议。6 所属行业领域 电子信息领域。对于现有协议的分析可以促进新的更完善的协议出现，通过对流量的分类，也可以判断 当前网络流量的组成和发展趋势，有助于整体网络模型的研究。

空间多波束延迟网络主要应用于光控相控阵天线内部的波束形成网络，通过分组多抽头延迟，使相控阵天线在空间形成多个空间波束。 该延迟网络通过微波光子技术，在光域对微波信号进行高精度多路分组延迟及多路合成，通过光延迟技术克服了电延迟技术（同轴电缆延迟线、声表面波延迟线、微波PIN二极管延迟线等）在延迟移相上存在的固有技术缺陷，可满足高频宽带信号的延迟移相及空间波束形成需求。同时，该技术还可应用于其他需要实现射频信号精确延迟及分配的系统当中。

换热器网络作为热回收系统是石油化工和其他过程工程中不可或缺的部分，通过对换热器网络的系统最优化设计，可以最有效地利用物料本身带有的热量和冷量，从而达到节能和降低设备费用的效果。我校和汉堡工业大学联合研发的换热器网络最优化设计软件以混合遗传算法作为MINLP问题的基本求解器，并结合了多种进化策略，特别是提出了大规模换热网络的单性遗传算法的进化策略，使得设计软件能够有效地运用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计问题，这是目前使用商用软件无法进行有效计算的。使用这一软件对文献中的许多经典算例进行了计算比较，大多获得了比文献报道的结果更优的换热网络设计，远远好于使用商业软件HEXTRAN得到的结果；对于大规模换热器网络，其年度总费用（投资费用与运行费用之和）的降低更为显著。 主要性能指标1．换热器网络的最优化设计所涉及的换热器包括加热器和冷却器的可选类型可以由用户自行增减； 2．可以使用多个冷热公用工程，软件自动选择最优的公用工程匹配；3．可以在用户子程序中根据实际设计要求自行设定最优化目标函数，加入禁止匹配、禁止分流、面积限制、换热器种类限制等多种约束条件；4.可以选择多种进化策略及不同的相关参数以检验计算结果收敛于全局最优解的可信度； 5.可用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计； 可在个人计算机的windows环境下运行（带用户界面），也可在大型并行计算机的UNIX系统中运行（不带用户界面）。