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动静态应变仪|JM3840动静态应变仪-扬州晶明专业生产
产品详细介绍1.概述JM3840动静态应变测试分析系统(http://www.yzjmtest.com/comp/1-JM3840.htm)是一款支持静态和低速动态应变测试的高性能的动静态应变测试分析系统(或称准动态应变测试分析系统),8点/台,200Hz/点,适合于低速(准动态)的应变测试场合,我们的动静态应变测试分析系统稳定性好,抗干扰能力强,广泛应用于桥梁、建筑物、飞机、船舶、车辆、起重机械状态测试。该动静态应变测试分析系统不仅能进行动态应变测试,还可以直接配接拾振器进行振动测试,给桥梁检测带来很大的方便。2.主要技术指标及性能2.1 量程:0 ~ ±20000με2.2 分辨率:1με2.3 采样速率:最高400Hz,多档可设置2.4 幅频特性:分析带宽内优于±0.2dB2.5 平衡方式:初读数平衡2.6 平衡范围:0 ~±19999με2.7 测点数:8点/台2.8 应变片阻值:60 ~ 1000Ω2.9 桥路形式:全桥、半桥、1/4桥(公共补偿,两片可选)2.10 采样方式:同步并行采集2.11 测量误差:±0.3% FS±2με2.12 系统支持设备数:不低于100台2.13 供桥电压:DC2V2.14 供电电源: AC220V/外接DC12~40V/系统DC12~40V3.系统软件功能全汉化的WINDOWS应用软件,方便直观的应变、应力、桥式传感器、拾振器等测试的参数设置功能。自动平衡、手动采样、连续采样]、定时采样等采样方式。经典的静态应变测试和动态测试分析的完美结合,可动态对测点参数及采集参数进行设置,具有丰富的数据表格及图形显示方式。可在线或事后进行应变、时域、频域、和幅域分析。软件支持Office直接调用的数据格式和开放的二次分析数据接口。扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 tech@yzjmtest.com电话     0514-87850416,87867922,82960507传真     0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com 
扬州晶明科技有限公司 2021-08-23
动态信号测试系统|JM5930动态信号测试系统-扬州晶明专业生产
产品详细介绍1.概述扬州晶明科技有限公司(http://www.yzjmtest.com/comp/3-JM5930.htm)生产的JM5930动态信号测试分析系统采用USB2.0接口,集信号调理、数据采集、信号分析与输出于一体的高性能、多功能系统。配接相应的传感器,可测量力、压力、加速度、速度、位移、应变、温度等各种工程量,构成振动冲击信号测试分析系统、动态应变测试分析系统,可直接替代进口设备,广泛应用于航空、航天、军工、高校、研究所、计量院、工矿企业等单位,作为检测计量系统。    扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-87850416,87867922,82960507传真     0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com 个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com  2.系统特点2.1 高精度2.2 系统采用模块化设计,具有较高的可靠性及可维护性2.3 采用多种创新性设计,具有较高的性能2.4 系统具有较强的兼容性和工程适应性2.5 全电子化、程控化设计2.6 系统具有较强的可扩充性3.系统组成3.1 采集器主机3.2 调理单元3.3 系统软件4.主要性能指标4.1 通道数:16/84.2 AD位数:24 bits4.3 采样方式:并行同步采样4.4 采样速率:最高96KHz/CH,多档可设置4.5 精度:优于0.3%4.6 数据接口:USB2.04.7 采样触发方式:手动触发、定时触发、内触发(信号触发)、外触发4.8 采样长度:取决于设置或硬盘容量4.9 自动识别所配调理单元,并完成相关调理控制功能4.10 采用过采样技术,大大降低了对前置滤波器的要求,提升了系统的可靠性及精度4.11 在45%采样率以下平坦度优于0.02dB,55%以上衰减率大于120dB4.12 配套功能完善的采集控制软件 5、 JM3822应变调理模块性能参数本公司的应变模块可以配接绝大多数的信号输入,如上图所示5.1 通道数:25.2 信号输入类型:DC_STRAIN、AC_STRAIN、IEPE、DCV、ACV可选5.3 增益:应变(DC_STRAIN、AC_STRAIN)(V/V): 100、300、1000、3000、10000、30000可设置IEPE、DCV、ACV增益(V/V):1、3、10、30、100、300可设置5.4 应变测量范围: 0~±50000με5.5 应变适用桥路电阻: 50~10000Ω5.6 应变供桥电压:2V、3V、5V、10V可设置精度:0.2%电流:30mA max电平:输出对地对称5.7 自动平衡范围:应变:约8000μεIEPE、DCV、ACV:约±1Vp5.8 自动平衡时间:<1秒5.9 应变测量共模抑制比:≥80dB(DC~50HZ)5.10 精度应变:±0.5%±2μεIEPE、DCV、ACV:<±0.3%±2mV5.11 线性度:0.05%FS5.12 应变测量噪声:<1μεRMS RTI(输入短路、最大增益时)5.13 应变测量稳定度:温漂:零点:±2μVVTI/ /℃ 灵敏度:±0.02%FS/℃ 时漂:零点:±0.1%FS/ 2h(输入短路)灵敏度:±0.1%FS/ 2h 5.14 最大带宽(保证最大带宽点衰减率不大于-4dB):DC_STRAIN、DCV:DC~100kHzAC_STRAIN、IEPE、ACV:0.3Hz~100kHz5.15 滤波器截止频率(-3±1dB,100kHz点-1dB ~ -4dB): 30、100、300、1k、3k、10k、30k、100k Hz衰减率:约-12dB/oct5.16 输出:±5Vp/5mA5.17 过载指示:±4.7V±0.2V6、 JM5862电荷调理模块性能参数6.1 通道数:26.2 信号输入类型:Q、IEPE、DCV、ACV可选6.3 增益电荷(mV/pC):0.1、0.3、1、3、10、30、100、300、1000、3000可设置IEPE、DCV、ACV增益(V/V):1、3、10、30、100、300可设置6.4 IEPE工作电压:24V工作电流:约4mA6.5 积分、一次积分、二次积分可设置 6.6 精度:不积分:0.5%积分:3%6.7 最大带宽(保证最大带宽点衰减率不大于-4dB):DCV:DC~100kHzQ、IEPE、ACV:0.3Hz~100kHz6.8 滤波器截止频率(-3±1dB,100kHz点-1dB ~ -4dB): 30、100、300、1k、3k、10k、30k、100k Hz衰减率:约-12dB/oct6.9 电荷输入噪声(输入端旋接金属保护帽):<3μV(最大增益折合至输入)6.10 输出电压:±5Vp/5mA6.11 过载指示:±4.7V±0.2V7、 JM5902转速模块性能参数7.1 配接电涡流传感器7.2 通道数:27.4 频率范围:DC~5KHz(±0.5dB)7.5 初始位置调零7.6 精度误差:<1%7.7 输出:±5Vp8、数据采集分析软件8.1、信号调理、数据采集与信号分析功能一体化,方便使用。8.2、结构化的项目管理功能,直观明了。8.3、数据预处理:数据编辑和截取、选抽、去零点、数据平滑、趋势消除、微分积分、数字滤波等。8.4、时域分析:单踪时域分析(包括时域的特征统计)、利萨如图分析、自相关分析和互相关分析。8.5、频域分析:付里叶分析、功率谱分析、功率谱密度分析、频响函数分析、互谱分析、相干分析、脉冲响应函8数、冲击响应谱、倒频谱分析、最大熵分析等。8.6、提供了与office软件的接口功能:将数据文件转换成文本文件(.txt文件),Excel表格文件(.xls文件),及与功能强大的分析处理软件Matlab的数据格式转换功能。8.7、叶片疲劳分析软件。9、模态分析软件9.1、模态试验测量的数据可以直接用来进行模态分析,也可以将其它类型的数据(转为标准的UFF格式)导入项目进行模态分析。9.2、包括试验模态分析(EMA)和运行状态模态分析(OMA)。9.3、模态测试与分析软件特点:(1)方便的建模功能:有常见的线、面、圆、长方体、圆柱、球形模型等自动创建功能,并可由它们组合成需要的模型,并支持模型的编辑与修改。(2)多批次测量的数据可以对单批或其中几批数据进行分析以确认试验的有效性。(3)支持各种频谱分析功能,如频响的幅频、相频,实频、虚频,奈奎斯特图、脉冲响应函数,信号的自谱、互谱分析等功能。(4)模态识别:不仅能用于输入输出可测情况的传统试验模态分析(EMA),而且还具有环境激励、仅有响应测量的运行模态分析(OMA)功能。(5)时域ODS和频域ODS:时域ODS用于观察机械结构在各时间点上的振动状态;频域ODS用于观测机械结构在各频率点上的运行状态振型,还可用于区分同一频率点在不同模态空间上的强迫振动振型。(6)模态参数列表和振型动画显示。(7)可方便地生成报告:识别所得模态参数输出方便,各种曲线存储为BMP或JPG文件,振型动画也可直接输出成AVI文件,方便生成多媒体试验报告。扬州晶明科技有限公司扬州晶明测试技术有限公司地址: 江苏扬州市维扬路25号公司主页 http://www.yzjmtest.com公司邮箱 sale@yzjmtest.com电话     0514-878504160514-8785041687867922,82960507传真     0514-82960507 0514-82960507联系人   唐先生手机     15952768463QQ       1225605447MSN      Dynamictestor@hotmail.com个人邮箱 tcb@yzjmtest.com 或 yztcb@sohu.com 
扬州晶明科技有限公司 2021-08-23
我国科学家开发出智能育种新技术
粮食供应是攸关国计民生的重大问题,不断优化升级育种技术促进作物产量和性状的可持续提升具有重要意义。
科技部生物中心 2022-04-01
生成式人工智能服务管理暂行办法
《生成式人工智能服务管理暂行办法》已经2023年5月23日国家互联网信息办公室2023年第12次室务会会议审议通过,并经国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局同意,现予公布,自2023年8月15日起施行。
中国网信网 2023-07-13
镍基高温合金组织结构超声智能评价方法
航空发动机机匣是一种复杂薄壁零件,其加工变形问题是我国航空发动机制造的关键技术瓶颈。机匣毛坯组织结构的均匀性是影响机匣加工变形的主要原因之一。镍基高温合金具有优异的高温强度,良好的抗氧化和抗热腐蚀性能,是航空发动机机匣的主要原料。镍基高温合金铸、锻件组织结构的无损检测与定量评价是实现组织结构均匀性检测与评价的基础,有助于准确判断毛坯制造质量,表征制造工艺改进的有效性,降低机匣加工变形概率。 超声检测具有穿透能力强,灵敏度和分辨率高、可定位和定量检测等优点,在航空发动机大规格高温合金构件制造质量检测领域得到了广泛应用。超声检测信号特征值与材料组织结构变化、二次相或沉淀物的形成相关,具备有效评价镍基高温合金的组织结构的能力。现有镍基高温合金铸、锻件组织结构的超声检测以噪声波高为主要判据,指标简单、阈值设置严格、误判率高,无法适应不断改进的制造工艺。 组织结构超声定量评价技术的核心是确定微观组织特征参数与超声检测特征参数之间的定量关系模型,其本质是以模型待定系数为决策变量,以评价准确性为目标函数的优化问题。超声波在镍基高温合金中传播时,受到晶界、相界、孪晶等复杂组织结构的综合作用,若采用声速、衰减系数、非线性系数等单一超声检测参数对组织结构进行建模与评价,会因信息量的缺失而导致评价误差大;若增加检测参数规模,则会导致所对应优化问题的困难性大幅增加。 本研究以镍基高温合金组织结构定量评价为主要研究对象,围绕如何利用协同进化算法求解定量评价的大规模优化问题、以及如何同时利用多种微观组织特征参数对镍基高温合金进行综合表征展开研究。科研成果为航空发动机机匣镍基高温合金毛坯制造质量检测、评价、性能预测提供技术支持,为制造工艺改进提供数据支持,也可进一步推广至其它高温合金、钛合金等材料中。
南昌航空大学 2021-05-04
MU611 多用途GPS车载智能终端
该系统是一个GPS车载智能终端平台,能实现对不同层次用户对车辆定位、调度、追踪、安全运输等管理的需求。为客户提供一套便于功能升级、模块可互换、适应不同车辆环境下的高性价比的模块式GPS车载智能终端的解决方案,满足不同客户的个性化需求。该系统具有车辆定位跟踪功能,车辆监视功能,报警功能,拍照功能,调度功能,车辆控制功能,对讲监听功能,碰撞检测功能,黑匣子记录功能,业务及增值业务功能。随着我国经济的发展,一旦各城市的公交车和出租车项目启动,特别是长途运输车辆的应用实施,车载导航市场将出现爆发性增长的势头其应用市场需求迫切,潜力巨大。本系统先后在北京市、浙江省、江苏省、广东省等全国各地区30余家用户的推广使用,已经销售了4204台,营业额达到了1217万元,产生巨大的经济社会效益。本产品的主要客户有:江西长运股份有限公司、广东省江门市汽运集团,苏州双牛电子有限公司,扬州中兴通讯设备有限公司,金华青年汽车制造有限公司,东美实业有限公司抚州公司,东风汽车公司抚州销售技术服务站,赣州新世纪汽运有限公司,赣州车圣导航科技有限公司等。2007年该项目荣获江西省科技进步贰等奖。
江西师范大学 2021-05-05
基于智能环境感知的车辆安全辅助驾驶系统
该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域,可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息,减少或避免可能发生的交通事故,也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征,运用群智能算法实现对道路边界的快速识别,最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果,利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征,运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型,车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入,根据系统的采样频率将连续模型离散化,运用Kalman滤波理论设计状态观察器,实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度,从而获得车辆运动轨迹,为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别,其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中,该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设,采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性,同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后,有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性,保障车辆行驶安全,取得了良好的社会效益。
燕山大学 2021-05-04
智能感温太阳能汽车换气降温系统
成果描述:本发明公开了一种智能感温太阳能汽车换气降温系统,由太阳能板及其伸缩收纳机构构成,底盘(12)通过真空吸盘(11)与汽车顶部联接,底盘上通过电机底座(3)连接有电机(2),丝杠(5)通过联轴器(4)与电机主轴联接;丝杠(5)上设置有一对互为反向丝扣的螺母对(6)。通过中控台上的总开关控制开启控制盒内部的温控开关,温控开关检测车内温度,由含有温控开关的逻辑电路控制电机动作,电机带动丝杆螺母运动将“M”形的太阳能电池板机构撑开,将太阳能转换成电能,给移动空调和整个电路供电,通过移动空调实现降温换气。该系统实现了夏季高温时候,车辆停放时车内的降温换气,操作简单,安装方便,能量转换效率高。市场前景分析:新能源科技领域。与同类成果相比的优势分析:技术先进,性价比较高。
西南交通大学 2021-04-10
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大,给临床一线诊疗带来巨大压力,疫情波及地域广泛,基层医院缺乏经验,面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试,进入临床试用阶段,有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍,新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块,其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析,使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征,实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息,实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数,“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到,该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析,显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能,有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学 2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
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