产品详细介绍  SDY-MAF01现代化矿井通风系统设计综合模型装置 该装置是一个典型的技术含量高的现代化矿井通风系统的缩影，可直观显示出全矿整体通风系统、通风设备、通风设施、隔爆设施、煤层注水系统、综合防尘系统。并通过声光电系统显示出矿井安全监测监控系统运行实况。传感器监测瓦斯浓度、氧气浓度、风速、一氧化碳、负压等参数。利用反风措施通风时，矿井反风系统运作实况等。     主要结构：     主井、副井、刀把式井底车场，水平运输大巷、运输上山、轨道上山、专用回风上山，一个普通综采工作面（上、下巷），三个掘进工作面，一条运输大巷，一条回风大巷。 本系列产品还提供：     SDY-MAC01现代化矿井开采设计综合模型（A型）     SDY-MAC02现代化矿井开采综合仿真模型（B型）     SDY-MAC04综采开采生产系统及演示装置     SDY-MAC05综采工作面及顶板管理安全演示装置     SDY-MAC06综放开采生产系统及安全演示装置     SDY-MAC07普采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC08炮采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC09回采工作面初次放顶及周期来压演示装置     SDY-MAC10巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（A型）     SDY-MAC11巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（B型）     SDY-MAC12矿井开拓方式立体模型（A型）     SDY-MAC13矿井开拓方式立体模型（B型）     SDY-MAC14井底车场巷道布置模型     SDY-MAC15走向长壁采煤法采区巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向长壁采煤法采区巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17倾斜长壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18倾斜长壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各种地质构造立体模型及岩石标本、岩层产状模型     SDY-MAC22煤矿井下支护实验演习装置     SDY-MAF02现代化矿井通风系统设计综合模型装置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤尘）爆炸实训演示装置     SDY-MAF05煤尘爆炸实训演示装置     SDY-MAF06矿井环境安全监测控实训演示装置     SDY-MAF07现代化矿井通风系统与安全实训装置     SDY-MAF09矿井灾变、风流逆转实训装置     SDY-MAF10掘进与通风工作面生产安全演示装置     SDY-MAF13双风机、双电源、自动切换、三专二闭锁演示装置     SDY-MAF14矿井避灾路线演示装置     SDY-MAF15矿井避灾路线演示板     SDY-MAF16预防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各种风门演示装置     SDY-MAF18煤与瓦斯突出实训演示装置     SDY-MAF19轴流式通风机     SDY-MAF20离心式通风机     SDY-MAY01立井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY02斜井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY03胶带输送机及安全保护实训演示装置     SDY-MAY04各类型可弯曲刮板运输机电动模型

产品详细介绍  SDY-MAC03综采工作面仿真配套设备系统装置     该设备是井下综合机械化采煤工作面的生动再现，在地面就可以达到现场教学效果，是各类煤炭院校和培训中心必不可少的实验设备。     仿真支架有多种类型，支撑式、掩护式、支撑掩护式、放顶煤等多种架型：采煤机有多种规格，可根据用户的实际需要而定。各设备表面处理均彩喷涂金属烤漆。 本系列产品还提供：     SDY-MAC01现代化矿井开采设计综合模型（A型）     SDY-MAC02现代化矿井开采综合仿真模型（B型）     SDY-MAC04综采开采生产系统及演示装置     SDY-MAC05综采工作面及顶板管理安全演示装置     SDY-MAC06综放开采生产系统及安全演示装置     SDY-MAC07普采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC08炮采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC09回采工作面初次放顶及周期来压演示装置     SDY-MAC10巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（A型）     SDY-MAC11巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（B型）     SDY-MAC12矿井开拓方式立体模型（A型）     SDY-MAC13矿井开拓方式立体模型（B型）     SDY-MAC14井底车场巷道布置模型     SDY-MAC15走向长壁采煤法采区巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向长壁采煤法采区巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17倾斜长壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18倾斜长壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各种地质构造立体模型及岩石标本、岩层产状模型     SDY-MAC22煤矿井下支护实验演习装置     SDY-MAF02现代化矿井通风系统设计综合模型装置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤尘）爆炸实训演示装置     SDY-MAF05煤尘爆炸实训演示装置     SDY-MAF06矿井环境安全监测控实训演示装置     SDY-MAF07现代化矿井通风系统与安全实训装置     SDY-MAF09矿井灾变、风流逆转实训装置     SDY-MAF10掘进与通风工作面生产安全演示装置     SDY-MAF13双风机、双电源、自动切换、三专二闭锁演示装置     SDY-MAF14矿井避灾路线演示装置     SDY-MAF15矿井避灾路线演示板     SDY-MAF16预防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各种风门演示装置     SDY-MAF18煤与瓦斯突出实训演示装置     SDY-MAF19轴流式通风机     SDY-MAF20离心式通风机     SDY-MAY01立井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY02斜井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY03胶带输送机及安全保护实训演示装置     SDY-MAY04各类型可弯曲刮板运输机电动模型

产品详细介绍 整体功能特点 结构化安装：安装更加高效、简便，连接处采用防松螺母。 布线美观：布线更加整齐、方便，整体美观度大大提升。 固件升级：主控器支持固件升级、伺服马达支持内部固件升级。   基本参数 自由度数量：16 尺寸：489x356x 66mm(横高x身高x 体宽) 材质（结构件）：铝合金 直流供电：7.4V高倍率锂电池组（推荐7 V-9V DC） 控制方式：用户自主编程控制（可无线遥控、多机同步启动等） 调试与下载端口：Mini USB 保护设计: 短路保护、电量检测与报警 内部传感器: 声音传感器、2.4G高速通讯模块、3D加速度传感器   伺服马达 控制范围：0-359度控制（带数字反馈） 输入电压：4-9V DC 电流：0-2.2 A 力矩：12Kgf·cm 减速比：1：307 齿轮：高强度金属齿、传动效率高 外壳：高硬度环保材料 寿命:>10万Cycle(5kgf·cm下测得) 信号模式：串行命令模式和传统PWM模式 保护功能：过流、短路保护、过压保护、过热保护 特色功能：伺服马达支持内部固件升级 应用方式：舵机控制方式、减速电机控制方式、编码电机控制方式 接线方式：两边侧面各有一个输入/输出口，用于连接上一级与下一级伺服马达（串行连接方式）   3D人型伺服软件 基于微软.net平台+NXA3.1(微软3D开发平台)开发； 图形化编程与代码编程方式相结合，满足不同层次使用者的需求； 支持在线调试与仿真、支持三维与实体同步仿真、支持与传感器结合编程，扩展功能强大； 带偏差修正功能与常用动作库、程序一致性好、调试方便快捷。 通过调整机器人的动作，可以同时在虚拟和实体中仿真机器人动作，调整伺服马达角度的同时，软件会根据马达调整的角度来进行相应的矫正。

分布式小型光伏电站系统施工建设仿真实训让学员以现场施工工程师的身份根据提供的项目说明书、施工图纸和材料到现场进行小型电站的模拟施工，提高学员的实践能力和动手能力。 1.1. 场景设计 虚拟场景主要由厂户楼顶施工场景组成； 场景模型主要包括：厂户建筑模型、支架基础桩、支架前后立柱、横梁、侧梁、接地扁钢、晶硅光伏组件、边压块、中间压块、接线盒、连接线、直流汇流箱、进线、出线、熔断器盒、断路器、避雷器、逆变器、PVC保护线管、五金螺丝螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互动设计 在施工场景看懂图纸，检查施工物料 根据提示到指定位置使用工具把支架、光伏组件、汇流箱、逆变器一一安装起来 进行组件阵列间串联和并联接线 进行防雷焊接 施工完成后进行投切并网操作 场景植入VR太阳模块，精准计算该项目所在位置的太阳位置，太阳高度角和方位角，在虚拟场景中全时仿真太阳产生的阴影。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

武汉大学无线数码显微互动系统采购项目竞争性磋商

“火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统”从火电厂全厂整体综合优化运行的角度出发，通过对其所属多台机组的运行状态进行连续监视、经济分析、在线诊断以及优化控制，达到稳定、节能的目的。本项目由西安热工研究院和华北电力大学共同协作完成并获2005中国电力科学技术一等奖。 本项目创建了一套完整的技术体系，包括从全厂整体综合优化运行系统的概念、定位、理论方法、关键技术到应用软件开发、系统集成、示范和推广应用。研制成功具有自主知识产权的"火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统"（SIS）。