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振动样品磁强计 VSM磁性材料磁学参数测试 磁滞曲线测量系统
        VSM(也叫做M-H磁滞曲线测量系统)测量磁性材料的基本磁性能(如磁化曲线,磁滞回线,退磁曲线,升温曲线、升/降温曲线、降温曲线、温度随时间的变化等),得到相应的各种磁学参数(如饱和磁化强度,剩余磁化强度,矫顽力,最大磁能积,居里温度,磁导率(包括初始磁导率)等),可测量粉末、颗粒、片状、块状等磁性材料,VSM可以测量从-196℃到900℃的温度变化的磁性变化。   主要参数: 测量磁矩范围:10-3emu-300emu(灵敏度:5*10-5emu) 相对精度(30emu):优于±1% 重复性(30emu):优于±1% 稳定性(30emu):预热24小时,24小时连续工作优于±1% 温度范围:从-196℃到900℃ 固定磁极间距35mm,极面直径60mm 磁场:由电磁铁提供,从0-3.5T   主要参数: 抗磁,顺磁,铁磁,亚铁磁,反铁磁材料和各向异性材料 颗粒状和连续磁记录材料以及GMR,CMR,交换偏置和旋转阀材料 磁光材料 容易容纳散装材料,粉末,薄膜,单晶和液体     VSM的组成:   型号 DXV-550 电磁铁 √ 稳流电源 √ 振动头,振动架 √ 振动杆,样品室 √ 振动源 √ 锁定放大器 √ 高斯计 √ 探测线圈 √ 电脑 √ 打印机 √ VSM可以单独准备高温和低温设备。     主要设备:   电磁铁 电磁铁应为可调式双共轭或固定间隙的。 45°放置 型号 高低温磁场,磁极间距:35mm(T) 冷水方式 DXV-550 3.4 水冷 DXV-400 3.0 水冷 DXV-380 2.7 水冷 DXV-300 2.4 水冷 DXV-250 2.2 水冷 DXV-220 2.0 水冷 DXV-175 1.6 水冷 DXV-130 1.2 自然冷却 DXV-100 0.8 自然冷却 DXV-60 0.5 自然冷却   稳流源 电源为可调式高稳定度稳压稳流自动转换直流电源,功率为2~30KW 。在稳流状态时,稳流输出电流能在额定范围内连续可调 (一)主要功能   (1)输出功率:额定功率从1-12kw。   (2)保护:缺相保护、过流保护、短路自动保护。   (二)技术指标   (1)电源为稳流输出:电流值可从0-额定值连续可调。   (2)显示方式: 电流表4位半LCD数字显示。   (3)显示精度:±(1%+2个字)   (4)当负载为电磁铁,且输出电流大于最大电流一半时,电源输出的电流稳定度优于5*10-4   (5)工作时间:连续8小时工作(环境温度20±5℃)   (6)输入电压:单相220V/三相380V±10%        (7)输入频率:50Hz   振动系统 包括振动杆、机械振动头支架、样品室及探测线圈   磁测单元 (1)量程分300emu、150emu、80emu、40emu、30emu、15emu、8emu、4emu、3emu、1.5emu、800memu、400memu、300memu、150memu、80memu、40memu、30memu和15memu (2)磁场量程:0.5kOe”、“1kOe”、“2kOe”、“4kOe”、“8kOe”、“16kOe” 和 “32 kOe” 显示在4位半LCD数字表头。.分辩率0.1mT,相对精度优于±1%。 (3)振动源输出频率180Hz,频率稳定度优于10-5,输出功率大于50W。   联想电脑 打印机:hp-1018 高温炉和温度控制设备: 加热功率是100W. 炉子的温度范围是室温到900℃ 通过4位半LED数字控制。分辨率:0.1℃ 低温杜瓦和温度控制装置 样品室的温度与控制范围是 77K-273K 通过4位半LED数字控制,分辨率:0.1K  
厦门盈德兴磁电科技有限公司 2026-04-07
青汉客户评价系统 电子评价器 LED窗口显示屏触摸查询系统 青汉发号机 北京排队机壁挂式排队机 排队机系统软件
产品详细介绍青汉排队机发号机功能 · 青汉排队机系统可支持百种业务 · 青汉排队机系统支持多台以上联机统一发号 · 青汉排队机系统支持多个等候区提示等候信息,各等候区语音及显示可独立 · 个性化语音可呼叫客户所办理的业务名称(医院版可呼叫病人姓名)等信息 · 青汉排队机发号机界面的图片客户完全可以按个性化自主设计更换 · 各项业务的按键客户完全可以按个性化自主设计更换 · 各项业务队列客户完全可以自主按需任意增减 · 各项业务的等待人数客户完全可以自主设定在界面上显示并可任意排版 · 各项业务的工作时段及暂停时段客户完全可以自主设定 · 操作员工的增减及登陆账号客户完全可以自主更改 · 语音呼叫的信息客户完全可以自主按个性化更改 · 显示屏的任何显示信息客户完全可以自主按个性化更改 · 顾客办理各项业务的序号客户完全可以自主设置,如:贵宾业务或理财金业务可 · 设为1-200号内、外币业务可设为201-500号内、人民币业务设501-9999号内 · 工作员工所办理的业务队列客户完全可以自主任意设置优先级 · 号票上的文字内容、图案、业务名称、时间格式、更改字体及大小、纸张长短等 · 客户完全可以自主按个性化设置 · 青汉排队机系统支持播放背景音乐,音乐曲目完全由客户自主选择 · 青汉排队机系统支持在值班经理处增设监控软件,处理各种特殊状况 · 青汉排队机系统支持高清晰度等离子显示器、大屏幕、电视墙等多种显示设备,显示丰富的排队信息 · 青汉排队机系统具有强大的统计管理功能,并可实现远程监控 · 青汉排队机系统可根据需要配置客户评价器及排队信息(短信)提示功能 "青汉排队"现诚挚邀您合作!!!!!! 全国统一免费热线: 4006-222-119 青汉排队机第三代超薄壁挂式排队机全国招商 招商热线:13488858092   联系人:肖霞 QQ:352616191       http://www.qhkjbj.com   
青汉顺达(北京)科技有限公司 2021-08-23
新型人工电磁材料的开发与应用 (左右手复合材料)
围绕新型人工电磁材料传输特性、对称及非对称人工电磁材料、人工电磁材料对天线及其现代通信各频段天线性能改进等现代应用,申报相关国家发明专利40多项,其中20多项已经获得授权,可以针对不同应用解决新型人工电磁材料系列核心技术问题,达到微细结构设计、特性精确控制(调控)。主要合作单位有福建星海通信科技有限公司和中国船舶重工集团公司第七二五研究所厦门分部等。
厦门大学 2021-04-11
基于人工智能的抗衰老天然化合物的发现与评价技术
浙江大学 2021-05-10
玄武岩智能材料监测系统
结合光纤传感技术,开发出具有自监测自传感功能的玄武岩纤维智能筋。将这种智能筋埋入结构,可实现结构长期性能的有效监测和评价,提高结构安全性。结合应用场景和数学模型建立桥梁、隧道、大坝、道路、管廊、建筑物的结构完好状态的连续监测、损坏和险情评估等长期健康监测系统。
东南大学 2021-04-11
玄武岩智能材料监测系统
结合光纤传感技术,开发出具有自监测自传感功能的玄武岩纤维智能筋。将这种智能筋埋入结构,可实现结构长期性能的有效监测和评价,提高结构安全性。结合应用场景和数学模型建立桥梁、隧道、大坝、道路、管廊、建筑物的结构完好状态的连续监测、损坏和险情评估等长期健康监测系统。
东南大学 2021-04-13
分层检测空移键控传输系统接收端数据检测
包括以下步骤:第一步、确立接收端模型;第二步、化简接收端模型;第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其误码(BER)性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法(ML),当搜索半径为发送端天线数目时,本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能,因此本发明能在获得较好性能的同时,大幅度降低接收端算法的复杂度。
电子科技大学 2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
一种甜菜收获机具状态数据采集系统
本实用新型公开一种甜菜收获机具状态数据采集系统,包括电源模块、传感器模块、信号处理模块和数据采集模块;所述电源模块包括稳压降压电路和驱动电路,为传感器模块提供稳定驱动电源;传感器模块包括扭矩传感器、拉力传感器与旋转编码器;信号处理模块包括微弱电压信号放大电路与滤波电路,控制传感器输出0~5V的电压信号并输入进数据采集模块;数据采集模块将采集的数据上传上位机平台。本实用新型能够实现甜菜收获机状态参数
青岛农业大学 2021-01-12
基于大数据技术的患者医疗健康信息服务系统
北京工业大学 2021-04-14
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