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HS300振动球磨仪
产品简介: HS300振动球磨仪是专业用于实验室少量、多种样品快速制备的仪器。不仅适用于对硬性、中硬性、脆性,软性、弹性、纤维质材料的细粉碎和精细研磨,还适用于小量样品,进行快速干磨、湿磨或者冷冻研磨。此外,高通量组织研磨仪还特别适用于生物细胞破壁以及DNA/RNA的提取。以其优越的性能和高超的灵活度而成为实验室的不可缺少的仪器。 应用: 生物学:细胞破壁提取DNA/RNA,植物的根、茎、叶、谷物、种子;人体及动物组织等 农业:种子、谷物、烟草、木材等 玻璃工业:玻璃、原材料等 陶瓷工业:烧结陶瓷、电陶瓷、黏土等 建筑行业:矿渣、石料、水泥等 环境:土壤、固废、电子废物、橡胶、塑料等等 食品药品 工作原理: 将样品研磨球放入研磨容器内(如研磨罐或离心管/适配器),在高频摆动作用下,研磨球在研磨容器内来回高速撞击及摩擦,在几秒到几分钟内轻松实现样品的研磨、粉碎、混合及细胞破壁。 冷冻研磨: 通过预冷冻样品(研磨罐、适配器可一起冷冻),HS300可以地对热敏性、粘性、弹性等样品进行研磨。研磨罐采用旋盖式密封设计,有效防止空气中的水份在冷冻样品上的冷凝,杜绝水蒸气进入样品,保证后续分析结果的准确性。   高通量研磨: HS300振动球磨仪可配多孔适配器,一次可处理多达192个动植物组织样品,适配器的使用不仅为多个样品制备提供了高重复性、高质量的结果,而且节省了时间,提高了效率。为下一步实验提供了可靠的分析基础。    技术特点: 液晶触摸屏操作方式,功能齐全,应用广泛 快速、高效的研磨,可重复实验,在几秒钟之内高效完成研磨、混合和样品均样化 多种材质和规格的配件可选,防止研磨时对样品污染 研磨时间和振动频率可连续调节,操作方便 干磨、湿磨、冷冻研磨均可 10组存储程序,实现样品的重复性  研磨结果具有高度可重复性 技术参数: 应用 粉碎、混合、均质化、细胞破碎、提取DNA,RNA、冷冻研磨 应用行业 生物、医药、农业、地质、法医、食品、冶金、化工、RoHS检测、玩具、环境、高校 样品特征 硬性、中硬性、软性、脆性、弹性、含纤维 原理                          撞击力,摩擦力 进样尺寸 ≤ 10mm 最终出料粒度 约 5µm(根据样品特质而定) 研磨平台 2个 振动频率 100-2200r/min(液晶显示,连续可调) 批次粉碎样品量 0.2-100ml 粉碎时间 5 s - 2 min 干磨/湿磨/低温研磨 是 适配器 4孔、5孔、6孔、10孔、12孔、20孔、24孔、48孔、96孔 储存程序 10组储存程序 操作方式 液晶触屏 自动中心定位锁紧装置 是 间歇模式 有 间歇时间 1s~99min59s (连续可调,液晶显示) 间歇运行时间 1s~99min59s (连续可调,液晶显示) 研磨罐类型 旋盖型研磨罐 研磨套件材料 硬质刚, 不锈钢, 碳化钨, 玛瑙, 氧化锆, 聚四氟乙烯(PTFE),特氟龙 研磨套件尺寸 0.2ml/1.5 ml /2ml/ 5 ml / 10 ml / 25 ml / 35 ml / 50ml 粉碎时间设定 1s-99min59s 电源 220V 50 Hz 净重 25 kg  
华研东升(北京)仪器有限公司 2024-05-31
一种双螺旋弹簧组合式的移动机器人悬架减震器
简介:本发明提供一种双螺旋弹簧组合式的移动机器人悬架减震器,属于减震技术领域,主要用于移动机器人的悬架与轮腿机构间的减震。该减震器包括安装支架、减震器壳体、连接套、连接轴、上螺旋弹簧、下螺旋弹簧以及轮腿支架。其减震分为两个阶段:第一阶段为垂直向上减震过程,来自轮腿支架的振动能量使得连接套上移并压缩上螺旋弹簧,借助弹簧阻尼作用减小振幅,同时下螺旋弹簧被拉伸;第二阶段为垂直向下减震过程,在上螺旋弹簧和下螺旋弹簧的弹力作用下,连接套下移使得下螺旋弹簧被压缩,借助弹簧阻尼作用减小振幅,同时上螺旋弹簧被拉伸;该减震器能够缓冲并衰减来自轮腿支架的振动能量,从而避免把较大的振动能量通过安装支架传递给移动机器人的悬架。
安徽工业大学 2021-04-11
适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人
本项目创新研发了适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人,相较于传统的装配对接系统,具有承载能力大,对接精度、效率高,系统运行稳定、可重构性好等特点,可完全替代传统由人力完成大部件装配对接过程。可广泛应用于火箭舱段装配生产、飞机武器挂载等场合,对于促进航空航天工业的发展具有重要作用。 技术特征 (1)自动对接机构采用视觉伺服技术,将双目相机、激光位移传感器和力传感器等多传感器数据融合,以六自由度并联机构作为运动执行机构,实现大部件高精度自动对接,负载达到1-50T,满载移动速度≤6m/min,满载额定滚转速度≤10°/min,调姿最小分辨率达到0.01mm; (2)运行稳定性好、环境适应能力强。移动机器人采用卫星导航与惯性导航的组合导航技术,使用4G信号进行网络差分定位,可以达到厘米级定位精度。
南京航空航天大学 2021-05-11
适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人
本项目创新研发了适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人,相较于传统的装配对接系统,具有承载能力大,对接精度、效率高,系统运行稳定、可重构性好等特点,可完全替代传统由人力完成大部件装配对接过程。可广泛应用于火箭舱段装配生产、飞机武器挂载等场合,对于促进航空航天工业的发展具有重要作用。技术特征(1)自动对接机构采用视觉伺服技术,将双目相机、激光位移传感器和力传感器等多传感器数据融合,以六自由度并联机构作为运动执行机构,实现大部件高精度自动对接,负载达到1-50T,满载移动速度≤6m/min,满载额定滚转速度≤10°/min,调姿最小分辨率达到0.01mm;(2)运行稳定性好、环境适应能力强。移动机器人采用卫星导航与惯性导航的组合导航技术,使用4G信号进行网络差分定位,可以达到厘米级定位精度。应用范围:大部件高精度装配自动对接移动机器人不仅应用于航空航天领域的飞机装配大部件自动装配对接、战机武器辅助挂载、火箭和航天器舱段自动装配对接等,还可广泛应用于工程机械、能源、海工装备、轨道交通等领域大型型设备总装、焊接等作业环境。对提升大型部件装配的效率,节省装配时间,节约装备生产成本,具有较高的战略价值及经济前景。项目负责人简介:楼佩煌教授,长期从事现代集成制造技术、柔性制造技术,智能装备技术,物流自动化装备技术,工业机器人技术等研究与开发工作。作为项目负责人和主要研究人员先后完成了国家“862”高科技计划项目、国家自然基金项目、部省联合重大科技攻关项目、国防预研项目30多项。图1 大部件高精度装配自动对接移动机器人样机
南京航空航天大学 2021-04-10
2025年我国大数据产业测算规模超3万亿元 期待大数据带来大市场
工信部日前发布《“十四五”大数据产业发展规划》,提出到2025年,我国大数据产业测算规模突破3万亿元,年均复合增长率保持25%左右,创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。
工信微报 2021-12-14
通过超构表面实现对非线性倍频光子的自旋、轨道角动量的同时调控
把具有C3旋转对称性的超构单元按照一定序构排列起来形成圆形的超构表面,超构表面携带的拓扑电荷为q,理论分析表明这类超构表面上产生的非线性谐波的自旋和轨道角动量分别为:s=±σћ;l n =(n∓1) σqћ。对应倍频谐波情况:s=-σћ;l SHG =3σqћ。因此,结合光的自旋角动量控制的非线性几何相位与拓扑电荷的概念,可以通过超构表面上实现对非线性谐波辐射过程中光的自旋、轨道角动量的同时控制。了解了相关物理机制,为如何在微纳尺度上产生并控制光的自旋、轨道角动量两个维度,设计高密度、多功能光信息处理芯片等奠定重要科学与技术基础。
南方科技大学 2021-04-13
化学与药学院裴志超教授团队在循环肿瘤细胞检测领域取得新进展
近日,化学与药学院裴志超教授团队在循环肿瘤细胞检测领域取得新进展,研究成果以“AGLUTs/GSHcascadetargeting-responsivebioprobeforthedetectionofcirculatingtumorcells”为题,发表于国际著名化学期刊ChemicalCommunications上。博士研究生王毅为论文的第一作者,裴玉新教授为通讯作者。
西北农林科技大学 2022-07-11
一种基于超晶格结构的磁性拓扑绝缘体来实现量子反常霍尔效应
研究表明,陈绝缘体可以通过磁性掺杂的拓扑绝缘体薄膜获得,但是这种方法产生稳定的长程铁磁序比较困难,而且产生的体能隙也比较小,导致可观测温度极低(30-100 mK)。刘奇航课题组及其合作者通过研究本征的层状磁性拓扑材料Mn-Bi-Te家族(MnBi
南方科技大学 2021-04-14
一种螺旋状金纳米颗粒组成的柔性超材料及其制备方法和应用
本发明公开了一种螺旋状金纳米颗粒组成的柔性超材料及其制备方法和应用,该柔性超材料是以柔性螺旋状超材料作为基底,其上有金纳米颗粒。所述柔性超材料是以螺旋状超材料ito膜作为基底,并由金纳米颗粒通过层层自组装方法组装而成,它在微波频段下有共振的特性,可以在特定频段检测出一个明显的共振峰,这为利用电磁场进行体内生物检测提供了一条可行的道路。
东南大学 2021-04-14
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法,适用于图像处理领域,包括以下步骤:对数据集进行裁剪,将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中,进行图像归一化和数据增强操作,生成预处理后的低分辨率图像;预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集,构成训练集、验证集和测试集;根据已有的失真图像块数据集,构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法;将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征,并用模型的上采样模块对特征图进行放大,生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构,在神经网络中使用视觉注意力机制,提取的特征更符合人类视觉感知特性,使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学 2021-01-12
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