产品详细介绍 量程：-50℃ ～ +150℃；分辨率：0.1℃；直径3mm不锈钢探针，可测量各种物体或溶液的温度.数据传输端口为智能HDMI接口，支持与采集器的有线通讯、无线通讯和独立数据显示三种工作方式。

产品详细介绍温度冲击试验箱产品编号：WDCJ产品型号：WDCJ详细说明一、高低温冲击试验箱用途 用于电子电器零组件、自动化零部件、通讯组件、汽车配件、金属、塑胶等行业，国防工业、航天、兵工业、电子芯片IC、 半导体陶瓷及高分子材料之物理性变化,测试其材料对高、低温的反复抵拉力及产品于热胀冷缩产出的化学变化或物理伤害，可确认产品的品质,从精密的IC到重机械的组件，无一不需要它的理想测试工具。二、高低温冲击试验箱结构特点:产品外形美观、结构合理、工艺先进、选材考究。 设备分为高温室、低温室、测试室三部分,采独特之断热结构及蓄热蓄冷效果，试验时待测物完全静止，应用冷热风路切换方式将冷、热温度导入测试区实现冷热冲击测试目的。 采用触控式液晶(LCD)显示人机介面专用控制器，最先进的计测装置, 操作简单, 学习容易, 稳定可靠,中，英文显示完整的系统操作状况、执行及设定程序曲线。 具96个试验规范独立设定,冲击时间999小时59最大分钟, 循环周期1~999次可设定, 可实现制冷机自动运转，最大程度上实现自动化，减轻操作人员工作量，可在任意时间自动启动﹑停止工作运行。 箱体左侧具?50mm之测试孔1个，可供外加电源负载配线测试部件。 可独立设定高温、低温及冷热冲击三种不同条件之功能，并于执行冷热冲击条件时,可选择二槽式或三槽式及冷冲、热冲进行冲击之功能，具备高低温试验机的功能。具备全自动，高精密系统回路、任一机件动作，完全有P.L.C锁定处理，全部采用P.I.D自动演算控制,温度控制精度高。 独特的空气流通循环设计，使室内温度均匀，避免任何死角;完备的安全保护装置，避免了任何可能发生安全隐患，保证设备的长期可靠性 可设定循环次数及除霜次数自动(手动) 除霜. 出风口于回风口感知器检测控制，风门机构切换时间为10秒内完成，冷热冲击温度恢复时间为5分钟内完成。 周全的安全保护装置，发生异常状况时,荧幕上即刻自动显示故障点及原因和提供排除故障的方法,并于发现输入电力不稳定时,具有紧急停机装置。 冷冻系统采用二元高效低温回路系统设计，采用欧美原装进口压缩机，并采用对臭氧系数为零的绿色环保(HFC)制冷剂R507，R23.超强安全保护功能：电源过载保护、漏电保护、控制回路过载、短路保护、压缩机保护、接地保护、超温保护、报警声讯提示等。箱体内外部材质采用不锈钢板(SUS#304)三、高低温冲击试验箱技术参数规格型号 BTS-49A BTS-80A BTS-150A BTS-49B BTS-80B BTS-150B BTS-49D BTS-80D BTS-150D 结构尺寸 W×H×D(mm) 内箱 40×35×35 50×40×40 60×50×50 40×35×35 50×40×40 60×50×50 35×35×40 50×40×40 60×50×50 外箱 150×195×145 180×200×145 190×200×155 150×195×145 180×200×145 190×200×155 150×195×145 180×200×145 190×200×155 高温槽温度范围 +80～200℃ 低温槽温度范围 -55～-10℃ -65～-10℃ -75～-10℃ 试验室冲击 温度 高温 +60～150℃ 低温 -10～-40℃ -10～-55℃ -10～-60℃ 升温时间 60～200℃约需25分钟 降温时间 +20～-55℃小于60分钟 +20～-65℃小于75分钟 +20～-75℃小于90分钟 冲击恢复时间 高温(150℃)冲击30分钟 低温(-40℃  or   -55℃ or  -60℃)冲击30分钟 冲击恢复时间5分钟 试样重量 2.5Kg 5Kg 10Kg 2.5Kg 5Kg 10Kg 2.5Kg 5Kg 10Kg 内箱材质 SUS＃304镜面不锈钢 外箱材质 SUS＃304不锈钢板 保温材质 高密度玻璃棉＋PU发泡胶 冷冻系统 复叠风冷式或水冷式欧美原装进口全封闭压缩机或半封闭压缩机、环保型雪种R23、R507 控制器 采用触控式人机介面，可程式控制 保护系统 压缩机过流、过热、超温、超压、加热干烧、马达过载、气压异常保护开关 附件 隔层架2片、测试孔1只 电源 AC 3.5W 380V±10% 50Hz  

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一种具有温度补偿的宽温度全ＭＯＳ电压基准源，设有启动电路、基准核心电路、由温度检测电路、温度逻辑开启电路和高低温温度补偿电路构成的温度补偿电路。启动电路向基准核心电路注入电流使其正常工作，基准核心电路基于阈值电压和热电压的一阶温度补偿原理，采用ＣＭＯＳ型自偏置电流产生电路产生电流并经过有源负载产生基准电压ＶＲＥＦ，温度检测电路提取ＭＯＳ器件的阈值电压进行温度检测，经温度补偿逻辑开启电路进行逻辑处理后输出给高低温温度补偿电路，高低温温度补偿电路针对对不同的工作温度范围进行补偿并将补偿结果反馈耦合到基准核心电路输出的基准电压中，实现宽温度工作条件下低温度系数和高电源抑制比的全ＭＯＳ电压基准源。

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。

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

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。