本发明公开了一种智能光伏电站模拟仪的汇流箱电路.本发明包括控制电路,供电电路,接口电路,通信电路和外围电路.本发明可以用于光伏发电系统与阵列板,采集板的通信,使得主控板可以控制采集板及阵列板.本发明可以实现8块太阳能电池板的电压以及电流汇总输出.

石油钻井模拟教学平台以顶部驱动钻机为制作蓝本，钻井井场模型按1:24比例微缩制作，平台由钻井井场教学平台、压力调节站柜、ZSC-Ⅱ钻井司钻操作台、钻井模拟教学平台控制软件、虚拟仿真系统等组成；适用于大中专院校、职工培训等多层次教学，培养复合型、交叉型人才，它集演示和操作于一体，实现了泥浆大循环、司钻操作、远程监控、动力驱动等模拟功能。 石油钻井模拟教学平台通过虚实结合，搭建实物平台，运用三维软件虚拟仿真表现培训内容，能实不虚，虚实结合，相互补充。在使学员对石油钻井的井场布局、钻机主要部件、井控装备、固控设备及管汇安装进行初步了解的同时，还可通过演示操作来加深学员对钻井六大系统的认识。将高危险高能耗的现场作业通过动画模拟的方式在实验室中实现，使教学安全绿色无污染，节省了现场培训的成本。而且通过动画模拟操作训练，使岗前基础知识的学习更加生动牢固。 演示钻井作业六大系统： ①动力驱动系统：演示为钻机各大系统提供动力的各种设备的布局设置和传输路径等。 ②起升系统：演示钻机钻进、起下钻及钻头钻进的过程。 ③旋转系统：演示由顶部驱动装置驱动电机的旋转运动带动钻杆旋转钻进的过程。 ④循环系统：演示固控设备布局、井控及泥浆循环过程等。 ⑤井控系统：演示井控设备的布局及结构组成讲解； ⑥控制系统和监测显示仪表：演示通过司钻操作台的仪表对钻进参数如大钩负载、转速、泵压、地压、钻速等进行测量和记录，并对钻井过程进行控制 虚拟仿真主要训练科目有： 1 司钻台仪表操作 2 顶驱开机操作 3 顶驱钻进操作 4 顶驱起钻操作 5 顶驱下钻操作 6 电动钻机转盘下钻操作 7 电动钻机转盘钻进操作 8 电动钻机起钻操作 9 顶驱钻机倒划眼操作 10 活动解卡操作 11 正常起下钻关井认知训练 12 钻进关井认知训练 13 空井关井认知训练 14 司钻法压井认知训练 15 工程师法压井认知训练 16 边循环边加重法压井认知训练      

电子模拟功率负载是一种利用电力电子技术、计算机控制技术及电力系统技术设计实现的。用于对各种直流电源进行考核实验的实验装置，主要作用是替代传统的实际耗电方式运行的电阻型功率负载进行相关的功率实验，与电阻型负载相比它有以下的优点：在完成测试功率实验的前提下，将待试设备的输出能量反馈到电网，节约了能源，不产生大量的热能，避免了试验场所温度升高。并且具有如下几项特点： 1.不需体积庞大的电阻箱及冷却设备，节约了安装空间。体积小，重量轻。 2.模拟的功率连续可调，使用范围增加。 3.采用能量回馈方式，试验场所不必配备大容量的电源，降低了供电容量的开支。 4.反馈的电能可设为超前无功的形式，对电力系统进行功率因数补偿。 应用范围与市场前景： 该电子模拟功率负载可普遍应用于通讯电源出厂试验、各种整流柜出厂试验、牵引动力试验、大功率充电电源试验、蓄电池放电试验、电机出厂试验、柴油机汽油机出厂试验、汽车动力性能试验、电解电镀电源出厂试验等场合。 随着国民经济的发展，人们对能源的要求及试验自动化的要求越来越高，工业、交通等场合越来越需要大功率试验手段，能源的紧缺使得能耗的费用也越来越高，基于节约能源减少开支和试验自动化的要求，该装置将有广泛的应用前景。 经济效益分析： 设备投资用所节约的电费在一至两年内收回；若考虑使用该设备后节省了供电容量、减少了安装空间的费用，设备的投资将在一年内收回。 以50kVA的试验设备为例，通讯电源的出厂试验要求有72小时的连续运行，若该设备在全年内用足80%的时间，该机效率为90%，可节电50（kW）×360（天）×24（小时）×80%×90%=311040度，以每度0.5元计，一年节约电费15.5520万元，若以每台设备25万元计，大约一年半的时间可收回设备投资，若再综合考虑到电网容量的节约及安装场地的减少，则可在一年内收回设备投资。

本实用新型提供了一种磁共振模拟机，属于医用模拟设备领域。它解决了现有技术设计不够合理等问题。本磁共振模拟机包括顶部设有工作平台的机架，机架一端连有检测座，检测座内设有检测通道，工作平台与检测通道水平相连,其特征在于：活动床板上设有可供活动床板纵向移动于工作平台和检测通道之间的移动机构，工作平台上横向设有限制移动机构纵向移动的限位结构。本磁共振模拟机的优点在于：活动床板上的移动机构和工作平台上的限位结构的设置使活动床板移动省力、移动时平稳性好，方便控制活动床板的位置，使模拟人员能更加真实的体验到核磁共振检测时的真实场景、提高其适应能力、减轻其恐惧感，进而提高检测速度。

研究团队成员具有丰富的绿色建筑认证服务经验和 LEED 认证服务经验（LEED-AP 资质）。根据《绿色建筑评价标准》GB50378-2014 和各省级标准评价绿色建筑星级达标水平（一星级、二星级和三星级），帮助业主向住房和城乡建设部申请绿色建筑星级认证；评审过程中，需要对建筑项目的性能进行全面模拟，以确定各项得分值。研究团队通过专业绿色建筑模拟软件，为业主、设计和咨询单位提供全方位的绿色建筑模拟评价服务并出具全套模拟报告，如： （1）室外风环境模拟报告 （2）自然通风模

本项目中的视频模拟前端（AFE）芯片是一个完整的200MSPS、10位单片模拟视频接口芯片，用于将YPbPr或RGB计算机视频等格式的模拟视频信号转换为数字视频信号。芯片可支持高达1080p的HDTV电视，以及高达1600X1200的UXGA计算机视频。 芯

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱