2000KN/200吨数显水泥混凝土压力试验机主要用途 该试验机用于测定砖、石、砼等建筑材料的抗压强度。 本机为电动液压加荷、传感器测力、数字显示力值、打印机打印力值数据、并换算抗压强度。本试验机符合国家标准《普通混凝土力学性能实验方法标准》，应手动控制加载速度，并具有加荷速度指示装置、峰值保持、过载保护功能，是建筑、建材、公路桥梁等工程单位试验检测设备。   2000KN/200吨数显水泥混凝土压力试验机主要技术参数 1、    载荷:                    2000KN 2、示值准确度：              一级 3、         分辨值：           0.1KN 4、承压板间     距离：   320mm 5、上下压力板规格：    220×250mm 6、活塞直径*   行程： 直径250×40㎜ 7、电机功率：               0.75KW 8、输入电压：                 380V 9、外型尺寸：      880×480×1400㎜ 10、净重：                     600kg   2000KN/200吨数显水泥混凝土压力试验机结构简介 试验机主要有机体、液压操纵箱、测力仪表等三部分组成。 机体部分 试验机机体由四根立柱将缸体与上梁连接在一起     在试验机的上横梁上装有调节丝杠，大手轮及螺母丝杠可调整试验机的空载高度，丝杠下端装有球座与上压板。下压板置与油缸的活塞上，当试件与上压板接触时，上压板球座能自调正平衡、使试件与上下压板保持水平。下压板上刻有试件定位用的刻线，做试验时试件要对准刻线，下压板下面设有防尘罩壳，防止或减少活塞升降时粉尘进入油缸，损坏缸体或油封。活塞与油缸间设有密封装置，可以防油外泄，但使用时活塞仍有微量油外泄时，在缸体有环型油槽，并有泄油通道排出，流回大油箱。 液压部分     本试验机的箱主要有油箱、油泵、滤油器、电动机、速度阀、回油阀等组成，油泵为直转式轴向五柱泵，试验机在加荷时，应手动控制加载速度阀使活塞上升速度得到恢复控制（该速度与安全阀为一体式），卸荷时，可转动回油阀，油缸会慢慢下降。试验机在出厂时已将安全阀调至适当位置，在正常使用时用户不可对安全阀进行调整。

     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。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

北京大学现代农业研究院是北京大学与山东省人民政府共建的省属公益二类事业单位，是北京大学在京外设立的首个高端农业类研究院。先后获批山东省新型研发机构、国家自然科学基金依托单位、博士后科研工作站，参与共建山东省农业生物技术国际联合实验室、小麦育种全国重点实验室、山东省作物精准分子设计育种重点实验室、国家盐碱地综合利用技术创新中心。聚力攻坚关键领域和核心技术，不断强化基础研究人才培养，加速成果转化。已组建42个独立课题组，人员规模约760人，形成院士领衔，杰青、长江为两翼，中青年骨干为主体的雁阵人才团队。目前已在多个主粮、油料及经济作物开展精准设计育种，取得了原创性理论及技术突破，也在智慧农业、农业经济政策、数字乡村建设等领域进行开创性研究，争取国家、省级科研项目72项，累计发表论文333篇，已授权国际专利6项、国内专利31项，申请24个植物新品种权，完成6项技术合同认定登记，8项科技成果实现转化。

针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。

氢是元素周期表中的第一个元素，亦是宇宙中丰度最高的元素。其在宇宙演化、生命起源、分子构成、生物大分子组装、化工生产等扮演着极其重要的角色。在单个团簇中成功揭示3个“金属氢”的存在不仅深化了对含有“金属氢”纳米材料结构化学的认识，而且更为重要的是，这为我们从多维度认识氢元素的本质提供了巨大的可能。