VSM振动样品磁强计 产品概述： 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ VSM振动样品磁强计可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，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。 可原位测量磁性材料从液氮温区至室温或室温至500℃温区的磁性能随温度的变化曲线。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 技术指标： 1、测量磁矩范围(磁极间距30mm时)：1*10-3emu—300emu(灵敏度：5×10-5emu) 2、相对精度(量程30emu时)：优于±1% 3、重复性(量程30emu时)：优于±1% 4、稳定性(量程30emu时)：连续4小时工作优于1% 5、温度范围：室温到500摄氏度以及室温到液氮温区 6、磁场强度：0—±3.8T之间 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 电磁铁直流稳流电源： ※ 双极性恒流输出 ① 电源输出电流可在正负额定上等高电流之间连续变化 ② 电流可以平滑过零点，非开关换向 ③ 输出电流、电压四象限工作（适合感性负载） ④ 电流变化速率可设置范围为 0.0007～0.3 F.S./s(F.S.为额定输出极大电流） ※ 电流稳定度高，纹波低 ①电流稳定度：优于±25ppm/h（标准型）；优 于±5ppm/h（高稳型） ② 电流准确度：±（0.01%设定值+1mA） ③ 电流分辨率：20 bit，例 15A 电源，电流分辨率为 0.03mA ④ 源效应：≤ 2.0×10-5 F.S.（在供电电压变化 10%时，输出电流变化量） ⑤ 负载效应：≤ 2.0×10-5 F.S.（在负载变化 10%时，输出电流变化量） ⑥ 电流纹波（RMS）：小于 1mA ※ 两种输出模式 ① 电流模式：直接设定磁铁或者线圈中的电流 ② 磁场模式：直接设定磁铁或者线圈中的磁场大小 注意：磁场模式需配合本公司的高精度高斯计和探头 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ ※ 两种操作方式 ① 本地控制采用高清触摸屏显示和操作 ② 远程可通过 RS232 接口由计算机控制，RS485、LAN 可选 ※ 多种保护功能 ①输入电源掉电保护（输入电源掉电时，内部保护吸收感性负载反灌能量） ②过流保护（自动降流，不可控过流则关断电源输出并报警） ③过热保护（模块过热，关断电源输出并报警） ④水流保护（检测冷却水，一旦水流太小或断水，关断电源输出并报警。适用水冷电源） ⑤结露保护（检测散热管上是否有冷凝水，一旦结露，关断电源输出并报警。适用水冷电源） ⑥外部连锁保护（常开或常闭输入） 振动系统： 包括振动杆、机械振动头支架、样品室及探测线圈。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 磁矩测量单元： 磁矩量程分300emu、150emu、80emu、40emu、30emu、15emu、8emu、4emu、3emu、1.5emu、800memu、400memu、300memu、150memu、80memu、40memu、30memu和15memu(即0.015emu)共18档，灵敏度优于5×10-5emu;当磁矩量程为30emu 时，测量磁矩的相对精度和重复性均优于±1%，预热24小时，连续24小时工作的稳定性优于1%。 磁场量程3.8T—0—-3.8T连续测量，分辩率0.1mT，相对精度优于±1%。 振动源输出频率180Hz,频率稳定度优于10-5，输出功率大于50W。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 高温炉及温控装置： 加热功率500W,炉温范围：室温—1000℃; 分辨率0.1℃ 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 低温装置： 样品室的温度变化范围：80-500K 可选，分辨率0.1K。 测量系统软件： *可直接设置系统参数，直观显示数据 *原始数据文件后缀为13D，直接存储于计算机之中，方便后续处理，可以使用Excel和Origin直接对数据进行处理； *测量的多种曲线和特性参数即可在微机屏幕上显示，软件可对数据进行任意选取，局部放大，平移，可对曲线进行平滑处理，也可在激光打印机上输出打印；还可由其它通用绘图软件上进行处理。 *可自动测量磁化曲线，磁滞回线，快速MH回线，升温曲线，降温曲线，升降温曲线，控温曲线，设定温度下的磁化曲线、磁滞回线、快速MH回线，及背底曲线；在已知退磁因子和样品密度的情况下，能将VSM的开路样品磁特性曲线自动转化为物质本身（即闭路样品）磁性测量曲线 *软件可同时算出国际单位制和高斯单位制下的曲线参数（饱和磁矩/饱和磁化强度/比饱和磁化强度，剩余磁矩/剩余磁化强度，矫顽力，内禀矫顽力，矩形系数，磁能积极大值，回线面积，居里温度）  

定制液氮低温恒温器/光学 温区65K~500K 定制液氮低温恒温器/光学 温区65K~500K     注：产品为定制，不同规格价位不同，实际价格以沟通为准！ 作为北京高科技企业，锦正茂科技以现代高科技产业和传统产业为核心业务，对内承接科研生产任务，对外以商务平台方式实现军民两用技术成果转换，形成了科学管理的现代化经营模式，专门从事物理、化学和材料等领域的科学仪器研发、销售各类型超低温测试设备（液氮、液氦）制冷机系统集成 ，定制 ，高低温真空磁场发生系统，Helmholtz线圈（全套解决方案），电磁铁（全系列支持定制），螺线管，电子枪（高稳定性双极性磁铁恒流电源1ppm），高低温磁场真空探针台，霍尔测试系统，电输运测量解决方案，磁光克尔效应测量系统等产品种类齐全，性能可靠，至今已有近10余年的历史，是国内（较早）生产探针台，电输运，电磁铁的厂家之一。 锦正茂始终秉承“诚信、合作、创造、共赢”的经营理念，将现代化管理技术引入到产品生产与管理中，通过新的军民融合平台建设，形成具有一定市场竞争优势的高科技企业；其次，公司逐步形成以现代化高科技产业化带动企业价值增张的商业模式，坚持“与时俱进，科技创新”的思路，彰显业务的核心优势，共创新的战略制高点。 公司目前拥有各类技术人员30余名，其中产品研发工程师10余名（高级工程师4名）、工艺工程师3名、检测工程师2名，售后服务工程师3名。已形成完整的设计、生产、安装、调试、维修及相关配套服务的专业化的人才队伍。承接大、中、小型仪器仪表的设计、生产、安装、调试、维修业务。      

产品详细介绍本公司专业生产电工电子实验室设备,电工实验室设备,电子实验室设备

近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

项目成果/简介:近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

近日，机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者，王绍金教授为论文通讯作者。

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。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。