采用伺服电机直驱式主传动，保留了机械式主传动结构简单成熟可靠的优点，同时兼具比液压主传动更好的特性，其特点显著、功能强大。 特点介绍   采用伺服电机直驱式主传动，保留了机械式主传动结构简单成熟可靠的优点，同时兼具比液压主传动更好的特性，其特点显著、功能强大。   1、可实现冲切、成型、滚筋、刻字等多种工艺   2、全电伺服智能打击头   3、德国力土乐导轨丝杠   4、德国力士乐数控系统

产品详细介绍EPT-90电熔拉伸剥离试样制样机关键词：拉伸剥离，电熔管，GB/T 19808一.用途：本机用于从整根电熔管材取样，采用双刀一次性切好我们想要的拉伸剥离样条，切片尺寸可调、快速、表面光滑，满足氧化诱导实验要求，目前是各大管材厂家和特检所的必备设备。二.原理：从整根电熔管材上取样，采用双刀一次性切好我们想要的拉伸剥离样条的取样。把管子放到工加位上，通过手摇手柄调节夹紧电熔管子，调好位置，再调节双锯的高度，《但一次不能切太多，电机负载太大会烧电机》。按双刀开关起动后，再按前进开关，观察切的速度，会不会夹刀，如有夹刀调节双锯高度。切到位后升高双锯，按后退开关，等双锯回到原位，再重复前面的动做，直到完全切开我们想要的试样。在切下一个样品时按点动转圈开关，调节好电熔管件位置。三.依据标准:本机满足于GB/T 19808-2005《塑料管材和管件 公称外径大于或等于90mm的聚乙烯电熔组件的拉伸剥离试验》规定的电熔承插焊接接头拉伸剥离试样制备要求四.技术性能指标1、切割管径范围：不小于90mm～630mm。2、夹持管长范围：不小于300mm～1000mm。3、两平行切刀间距：不小于150mm～800mm，可调。5、切割试样宽度范围：不小于25mm～100mm，可调。6、切割试样宽度最大偏差：不超过0～5mm。7、试样规格：通过双切刀模式，试样一次切割形成，符合GB/T 19808-2005要求，两侧面相互平行且与圆弧中轴面对称。8、X轴行程：0mm～1000 mm。9、Z轴行程：0mm～1200 mm。10、切割宽度：任意可调。12、切割长度：任意可调。13、外观材质：由型材和A3板烤漆而成。14、由二个切割刀，多个传动系统组成，使用步电机、丝杆等。

执行标准:GB/T 50082-2009，JTG 3420-2020 本品采用2020版最新数字电源支持的稳压稳流技术，集RCM两种方法加电通量法三种试验，各级电压及反馈电流皆具有很高精度，8寸嵌入式Linux工业平板电脑触摸屏操作，试验的同时在线计算扩散系数值，测量精度优于国家标准。

本发明涉及的领域为高通量筛选领域，特别涉及一种具有皮升级精度的自动化微液滴阵列筛选系统的使用方法。本发明通过将液体驱动系统和毛细管中充满低热膨胀系数的液体作为载流，并完全排空毛细管内的气泡，然后将毛细管取样端浸入与水相样品不互溶的油相中抽取一段油相至毛细管中，用于隔离水相样品和载流，再将毛细管取样端浸入样品/试剂储存管中抽取一定体积的水相样品溶液进入毛细管，最后将毛细管取样端移入微孔阵列芯片的微孔上方的油相中，将毛细管中的样品溶液推出至微孔中形成样品的液滴。本发明液体的定量量取和液滴生成具有皮升级的体积精度，有效降低了高通量筛选中的样品/试剂消耗，节省了实验成本。

面向工程机械机电液一体化系统的动态性能匹配方法与分析软件（以下简称为软件）， 能够根据用户对工程机械整机动力配件的选型，自动组成整机系统模型，并预测工程机 械整机运行时的性能以及各配件的功率输出和发热情况。该软件可应用于工程机械产品 开发的各个阶段如参数选型，性能匹配、故障诊断、实验辅助等，并已成功应用于山推 工程机械股份有限公司的新产品开发中。 技术特点： (1) 机电液热融合建模，理论定位高级。软件以预制的机电液零部件模块模型为基 础，可快速地、精细化地实现极端工况条件下机电液融合模型。 (2) 一体化的系统分析，问题覆盖面广。软件综合多种软件资源，对特定工程机械 机型的核心动力系统，可实现任意节点输出的、图解化的、基于机械系统实验结 果的系统分析。 (3) 机型软件快速开发，面向用户需求。软件可针对牵引底盘和非牵引底盘，快速 开发出面向特定工程机械机型的机电液一体化性能分析软件。 (4) 功能契合实际需要，适用范围广泛。适用于工程机械各个技术阶段的参数选型、 性能匹配、故障诊断、以及实验辅助。

大气污染的日益严重，雾霾天气逐渐增多，对传感器的性能提出了更高的要求，然而对于气体传感器的研究却缺乏大型的、一体化、同时实现多种气体在线检测的设备作为支撑。本课题组经过多年探索，自主研发了具有领先水平的一体化混合配气和气体传感器在线检测系统SJTUGDS-919。该套设备硬件经精心设计和严格验证，具备气体传感研究过程中常用到的所有功能，且所有控制都能在上位机软件上完成，实现了完全的自动化。 本套设备可以实现对气体传感器的快速在线检测,支持自动采集、自动计算、自动标定。该系统可以实现多组分复杂气体的精确稀释和配比，为传感器的多组分定性、定量识别和测量提供保障，并且集动态检测、静态检测、探针检测于一体。同时，该套设备还可以调节气氛的压力和湿度，并首次实现气体温度和传感器温度的协同调控，精准模拟了真实大气环境。应用此套设备，可大幅度缩短研发时间，降低实验成本，极大的提高工作效率，保证气体传感器研发工作的顺利推进。 本项目研发依托于“微米/纳米加工技术”国家级重点实验室和“薄膜与微细技术”教育部重点实验室等先进平台，本套系统现已申请八项发明专利，两项软件著作权。应用此套系统已开展科研项目十余项，发表高水平论文50余篇。SJTUGDS-919是首创的高度集成化的国内一流的气体传感器检测系统，是气敏研究和传感器器件研发的必备利器，是治理大气污染的开山斧！目前正在寻求将此系统设备产业化，推向市场。

 大气污染的日益严重，雾霾天气逐渐增多，对传感器的性能提出了更高的要求，然而对于气体传感器的研究却缺乏大型的、一体化、同时实现多种气体在线检测的设备作为支撑。本课题组经过多年探索，自主研发了具有领先水平的一体化混合配气和气体传感器在线检测系统SJTUGDS-919。该套设备硬件经精心设计和严格验证，具备气体传感研究过程中常用到的所有功能，且所有控制都能在上位机软件上完成，实现了完全的自动化。  本套设备可以实现对气体传感器的快速在线检测,支持自动采集、自动计算、自动标定。该系统可以实现多组分复杂气体的精确稀释和配比，为传感器的多组分定性、定量识别和测量提供保障，并且集动态检测、静态检测、探针检测于一体。同时，该套设备还可以调节气氛的压力和湿度，并首次实现气体温度和传感器温度的协同调控，精准模拟了真实大气环境。应用此套设备，可大幅度缩短研发时间，降低实验成本，极大的提高工作效率，保证气体传感器研发工作的顺利推进。  本项目研发依托于“微米/纳米加工技术”国家级重点实验室和“薄膜与微细技术”教育部重点实验室等先进平台，本套系统现已申请八项发明专利，两项软件著作权。应用此套系统已开展科研项目十余项，发表高水平论文50余篇。SJTUGDS-919是首创的高度集成化的国内一流的气体传感器检测系统，是气敏研究和传感器器件研发的必备利器，是治理大气污染的开山斧！目前正在寻求将此系统设备产业化，推向市场。

房树人心理测验系统

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。