产品详细介绍产品特点： ■绿色环保冷媒R134a ■国际流行自动升降防尘盖 ■带活性碳过滤网，清新室内空气 ■温度/湿度数字显示，高低风速可调 ■湿度五档可设定，微电脑数码智能自动控制 ■斜上出口式吹风口，便于吹干湿衣物 ■低温自动除霜系统，水箱满自动停机 ■底部装有万向轮，移动自如，可连接外排水管 选型方法 1、根据温湿度要求，确定含水量>9g/kg，含水量<9g/kg选用转轮除湿机。 2、按面积高度，湿负荷选择。 3、空调风量、新空量。 4、多台对角均布放置，效果更佳。   型　号 DH-168D 除湿量 16升/天 压缩机保护装置 有 电源/插头 220V～50Hz/三扁插10A 输入功率 380w 环境温度 5～38℃ 循环风量 160 m3/h 排水方式 水箱容量（4 / L）/或软管连续排水φ12 适用面积（2.6m/层高） 15 ～ 30 体积（宽深高） 390×366×572mm 净　重 16kg

     300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机主要技术参数 名称 抗压部分 抗折部分 荷载 300KN 10KN 示值相对误差 ≤±0.5% ≤±0.5% 活塞直径X最大行程 Φ125Х100mm Φ60Х50mm 压板直径 Φ160 Φ100 压板间距离 200mm 200mm 加荷速度 0-10KN/S 0-100N/S 试验力测量范围：0-300KN 施加试验力误差：±0.5% 输入电压：380V 电机功率：0.75KW 外形尺寸（mm）1220*510*1280mm 主机重量：300kg   300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机的安装      本试验机的安装地基应牢固可靠，为适应操作并使示值正确，基础可适当高出地面，高度按实际需要而定。试验机周围应留不小于0.7m的空间，以便于维修和操作。地脚螺栓（M12×300mm），应采用二次灌浆、确保螺栓埋设正确。   安装时应保持试验机的水平（水平度≤0.2/1000）,应用 0.1/1000.框式水平仪，测量下压板的平面，如横或纵水平超出规定，可在底板下面加垫铁校正，然后拧紧地脚螺母。 然后接通电源线，本机电器应有接地安全防护装置，电源电压变化不超过额定值的±10%。      300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机维修与保养 1、试验机安装在清洁、干燥、温度均匀、周围无振动、无腐蚀气体影响的环境中。 2、试验机应保持清洁，试验机无保护层的零件应经常擦油，以防锈蚀。 3、试验机使用半年至一年后应换油一次，换油时，彻底清洗油箱、滤油器。清洗油箱方法可向油箱内或入煤油，清洗后放出，中此重复几次至洗净为止，并用毛巾擦净箱底，再加入洁净液压油。如平时发现液压油混浊严重不能再用时，应立即更换，否则会加速液压各部位磨损，基至影响力值的准确度。 液压油规格，视气温不同建议如下： （1）当环境温度10-20℃时，用GB-443-84N46#（相当于30#机械油）。 （2）当环境温度20-30℃时，用GB-443-84N86#（相当于40#机械油）。 4、不使用应将机器用塑料套罩好。

       1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机机械结构原理 本设备主体部分由高度可调的支撑架[由机座、丝杆及移动横梁（下钳口座）组成]和工作框架[由工作油缸、活塞、台板、支架及上横梁（上钳口座）组成]。其工作原理为：由高压油泵向工作油缸供油，通过活塞运动，推动台板和上横梁（上钳口座）向上运动，进行试样的拉伸或压缩试验。拉伸试验在主机的上横梁与移动横梁之间进行，压缩试验在主机的台板与移动横梁之间进行。试验空间的调整通过驱动机构（升降电机、链轮、链条等）驱动双丝杆同步旋转使移动横梁升降达到。 1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机电气原理 本设备采用三相380V、两相220V 50Hz交流供电。主回路包括油泵电机和升降电机，在主回路和控制回路中分别接有熔断器以防止过大的电流，在油泵电机和升降电机前还串联了热继电器以防止电机过载。   1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机开箱验收 当您开箱后，请根据定货合同和装箱单对设备及附件的数量进行核对并检查是否完整，如发现短缺或损坏请尽快通知本公司以便及时处理。

一种胡萝卜收获机用植株夹拔输送与根秧切割分离一体化装置，涉及胡萝卜收割装置领域，包括机体，设置在机体上秧叶输送组件，设置在机体上且位于秧叶输送组件的下方的根秧分离组件，设置在机体上且位于根秧分离组件的输出端的切割组件，在切割前的输送过程中秧叶输送组件和根秧分离组件的相互配合，实现胡萝卜根秧部拉齐，当输送到切割组件的位置时，在高速旋转的圆盘的作用下完成胡萝卜的齐茬切割。本实用新型的有益效果是，在窄行

光伏发电实训装置HL-SNY03太阳能光伏并网发电教学实验台  一、系统实训应用范围：  主要提供于职高、大学、研究生、企业技工以太阳能发电为主课题的研究和培训。  二、技术参数  2.1、太阳能电池板  太阳能电池板采用阵列组装形式，主要采用4块（或更多）小型太阳能电池板组建，可实现太阳能电池板的并接方式和串接方式，进而提供大电流或大电压的两种太阳能电池板组网方式。  最大输出功率：100W*4块  开路电压：35V（并联）  短路电流：4*3.25A（并联）  2.2、照度计  量程：0-225Lx、200-2250Lx、2000-22500Lx和20K-225KLx（225000Lx）自动切换量程。  2.3、环境监测模块技术指标  含有照度计、温度表、湿度表，单片机时钟系统，实现时间的显示  2.4、17寸工控一体机，带触摸功能  CPU:Intel1037U1.8GHz22nm双核处理器TDP17W超低功耗处理器  主板:IntelM11工控固态节能主板  内存:1GDDR31333超高速内存,支持1333/1066MHz内存,最大可支持8GB。  硬盘:24GSSD固态硬盘  显卡:集成IntelHDGraphics核心显卡,提供VGA、LVDS、双HDMI显示输出,LVDS支持双通道24bit,支持单独显示、双显复制、双显扩展。  声卡:集成ALC6626声道高保真音频控制器  网卡:集成1个RTL千兆网卡,支持网络唤醒、PXE功能。  电源:外置电源（100V至220V宽幅电压，全球通用）  显示屏:13寸LED工控屏分辨率：1024*600  触摸屏:台湾军工Touchkit4线触摸屏，透光率高；性能稳定，触摸灵敏  整机接口:4*USB2.0接口,其中两个可支持USB3.0(需定制)，  1*HDMI接口:1*VGA接口,1*RJ-45网络接口,1*Lineout（绿色）,1*Mic（红色)  2*COM串口,1*12VDC_JACK输入接口  系统状态：  太阳能控制器（带报警功能）：  输入电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  输出电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  蓄电池：电压数据显示及动态曲线显示  2.5并网逆变器：  并网逆变器具有DC－DC和DC－AC两级能量变换的结构。DC－DC变换环节调整光伏阵列的工作点使其跟踪最大功率点；DC－AC逆变环节主要使输出电流与电网电压同相位，同时获得单位功率因数。  系统面板设有用来测量DC、AC相关参数的多个测试端口，可测量DC-DC电压电流变化和DC-AC逆变过程中的电压电流及曲线变化和波形对比。  6级功率搜索功能  在自动调整的过程中，会看到LOW灯不停的闪烁，功率会由0作为起点，向最大功率点加大输出功率，重启最多为6次，然后进入功率锁定状态，锁定时ST灯长亮。  在进行6级功率搜索程序时，所需的时间为10分钟。  直接连接到太阳能电池板（不需要连接电池）  AC标准电压范围：90V～140V/180V～260VAC  AC频率范围：55Hz～63Hz/45Hz～53Hz  并网输出功率：300W  输出电流总谐波失真：THDIAC<5%  相位差：<1%  孤岛效应保护：VAC;fAC  输出短路保护：限流  显示方式：LED  待机功耗：<2W  夜间功耗：<1W  环境温度范围：-25℃～60℃  环境湿度：0～99%(IndoorTypeDesign)  高性能自动功率点追踪（MPPT）  强大的MPPT算法，以优化来自太阳能电池板的功率收集，可精确地捕捉及锁定最大输出功率点，使发电量大幅提高到大于25%以上。  MPPT追踪图  电力输出:（逆向电力传输）  高效的电力逆向传输技术，专利技术之一，逆变器在并网输出模式时电力以反方向电力传输，自动检测电路中的负载并优先进行使用，用不完的电力才向电网逆方向传输供应到其他地方使用，电力传输率可达99.9%。在光伏发电应用系统中使输出效率更高。  三、教学及研究实训项目  2、1、光伏能量变换实验  实验1、光伏阵列单元组成原理。  实验2、太阳能光电池能量转换组合原理。  实验3、阵列电子最大功率跟踪器原理。  实验4、阵列汇流与防雷接地原理。  实验5、阵列结构件、防腐安装原理。  实验6、最大功率跟踪器与光伏转换提效实验。  实验7、在不同天气和日照强度下光波对光伏转换效率的影响实验。  实验8、在不同季节太阳运轨变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验9、在不同季节环境温度变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验10、阵列低、中、高通过开关组合后能量变换实验。  实验11、光感仪和风速传感仪各自作用实效实验。  2、2、同步逆变电源实验  实验1、逆变电源单元组成原理。  实验2、逆变电源MPPT的最大功率跟踪控制方法的实验。  实验3、逆变电源输出功率与光伏能量变换的实验。  实验4、MPPT与电子跟踪器有效结合和分离控制方面的比较实验。  实验5、晴天，多云，阴雨天情况下逆变电源输出交流电的波形、谐波含有率、功率因素的比较实验。  实验6、逆变器并入的电网供电中断，逆变器应在2s内停止向电网供电，同时发出警示信号的防孤岛效应保护试验。  实验7、逆变电源直流输入欠电压控制实验。  实验8、输入电压为额定值，负荷满载时距离设备水平位置1m处，的噪声测试实验。  2、3、光伏并网发电系统软件实验  实验1、在上位软件里查看单站监控项目：  ◆直流电压VDC、直流电流A、输入功率KW  ◆交流电压VDC、交流电流A、输出功率KW  ◆日发电量KWh、日运行时数hmin、总发电量KWh、总运行时数h、Co2减排量Kg  ◆系统运行状态正常/不正常  ◆系统运行温度正常/不正常  ◆系统监控PC机状态正常/不正常  ◆系统功率测试曲线  实验2、在上位软件里查看单站电量记录项目：  ◆设备编号1号机:  日发电度数、日运行时数hmin、总发电量度数、总运行时数h  实验3、在上位软件里查看单站故障记录项目：  ◆设备编号1号机:  直流过压、直流欠压、直流过流  交流过压、交流欠压、交流过流  系统过载、频率异常、孤岛保护、ADC异常（快速检测并网电压，电流）、IPM故障、过流保护、过温保护、温度异常、DSP异常（数字信号处理器，将模拟信号转为数字信号）

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

浙江财经大学何华珍等编著的《俗字在域外的传播研究》2018年5月由中国社会科学出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”二等奖（基础理论研究类）。 该书是教育部人文社科规划基金项目“俗字在域外的传播研究”（批准号：12YJA740020）最终成果。著作以日本、朝-韩、越南等域外文献为语料，拓展俗字在汉字文化圈的域外传播研究，展示俗字在周边国家的传承和变异，再现汉字文化对海外国家的辐射和影响，同时从域外俗字反观汉字变异，形成汉字文化圈的整体俗字视域。主要内容包括：国际俗字与国别俗字研究；日本、朝-韩俗字研究的综合考察，越南汉字资源整理研究的现状分析；日本、朝-韩、越南等汉字文献的俗字专书研究；日本现行俗字溯源，朝-韩、越南的文献俗字汇编 ；域外汉籍与近代汉字研究。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

汽车关键零部件及系统建模；汽车参数匹配设计与优化；汽车控制策略开发与验证（整车控制策略、部件控制策略）；模型的车用总线通讯网络设计与验证