|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
SF2005SN.A 加速度计
产品详细介绍简介：测量范围：±4g 频响：0~ >1000Hz 供电电源：6~15V工作温度：-40~85℃ Colibrys公司设计和开发SiFlexTM SF2005加速度计是用于地震等“剧烈震动”状态的遥感应用。电容式的MENMS产品是最优秀的“数字检波器”之一， 被广泛地用于需要超低噪声测量和低成本情况下的地震和振动传感。具有：宽广的动态范围，优异的带宽，低失真，高抗冲击性，热稳定性好等特性，使之非常适合于建筑物监测，工业及过程控制和结构监测等应用。作为倾角传感器，它还为精密测量提供了高清晰的分辨率。 SF2005采用双极工作电源，电压为± 6V至± 15V，并且在± 6V时的典型电流消耗为12mA。全线性加速度的范围是±4g, 相应的灵敏度为0.8V /g。SF2005S和SF2005SN可在从-40°C至+85°C的温度范围内工作。可承受高达1500克冲击后而不会降低性能。在整个量程范围的频率响应是从直流电到大于1000Hz 特征 极低的噪音水平：800 ngrms /√Hz 宽广的动态范围 114 分贝（100Hz） 频率响应：从直流至 1000 赫兹范围内 ± 4G 全部测量范围 模拟加速度传感器 自我测试输入 应用 地震遥感 结构/建筑物监测 工业/过程监控 强烈震动 地球物理 铁路技术 单位 SF2005S.A / SF2005SN.A 线性输出范围 g 峰值 ±4 输出范围 g 峰值 ±4.5 灵敏度 V/g 0.8 (1.6) 频率响应（全信号） Hz DC to >1000 动态范围(100 Hz BW) dB 114 噪音 (10 to 1000 Hz) ngrms/√Hz 800 交叉轴抑制 dB > 40 冲击极限（0.5ms ½sine） g 峰值 >1500 工作温度范围 ℃ -40 to +85 灵敏度温度系数 ppm/℃ (re: ±1g) 200 直流偏移（最大值） mg ±300 热偏移系数 g/℃ (re: ±1g) ±300 线性误差 % 全量程(re: ±1g) ±0.1 输入电压 伏特DC ±6 到±15 静态电流（6VDC） 毫安（典型值） 11.6
上海维逸测控技术有限公司
2021-08-23
粒子束激发磁光谱-测试服务及设备
可以量产/n该项目来源于国家自然科学基金、科技部对俄合作专项、一带一路专项。目前测试服务用户40 多个，来自国内20 个省市、国外个别单位。投产后年产值可达600-800 万元，净利润150-200 万元。主要技术指标:（1）紫外磁光谱：提供紫外偏振光谱、磁圆二向色性、磁圆偏振荧光谱测试服务，磁场1.5T，温度12-300K，波长380-980nm。设备为自研，可生产紫外磁光谱仪。（2）深紫外磁光谱：研发100-300nm
武汉大学
2021-01-12
纳米粒子辨识系统装置及其识别方法
【发 明 人】彭国平；李红阳；郑云枫 【摘要】 纳米粒子辨识系统装置及其识别方法，包括光散射系统和数据处理系统，还包括检测池，所述光散射系统包括至少两组含有顺序平行排列设置的激光源，短焦透镜、光栅、长焦透镜、光栅滤波器和多点散射光接收器，所述的检测池设于长焦透镜和光栅滤波器之间；所述数据处理系统包括光电转换模块、数据处理模块和显示器，数据处理模块计算得到曲线相似度和粒子浓度定量数据，结果显示在显示器上。该方法通过采用激光粒径检测仪对溶液中目标粒子和干扰粒子激光照射，通过计算曲线相似度，实现对溶液中的纳米粒子特征辨识，可以对水溶液中粒径相似粒子进行针对辨识检测。
南京中医药大学
2021-04-13
粒子过程晶体产品分子组装与形态优化技术
本项目属于化学工程及制药工程领域。该专利核心技术还成功应用于药用氨基酸、盐酸大观霉素、头孢曲松钠等十余种产品，建成17条精制生产线，均通过国家验收或省部级鉴定,专家鉴定为:质量及技术经济指标(节能、降耗、减排)均达到并部分超过了国际先进水平。直接经济效益显著，近三年累计新增产值12.44亿元，新增利税2.86亿元，创收外汇3171万美元；且社会效益突出，如地塞米松磷酸钠产品已击败国际竞争对手，占有50%以上海外市场和60%以上国内市场；帕罗西汀产品打破了国际专利封锁，国内领先的产品已进入了国际规范
天津大学
2021-04-14
配电网柔性接地补偿技术装置及应用
国内电网的10kV/35kV系统普遍采用经消弧线圈接地方式，随着城市配网线路逐渐转入地下，电缆的应用越来越多，系统的电容电流越来越大，再加上传统的补偿方式对故障电流中基波有功分量和高次谐波分量的补偿不明显，导致系统单相接地时，灭弧效果越来越差，对于人身、电网的危害日益严重。自2018年起，本项目围绕柔性接地补偿系统的主回路拓扑、系统建模与特性分析、系统建模与特性分析、软硬件研制等核心关键技术展开了系统性的研究。
东南大学
2021-04-11
矿热炉高低压联合无功补偿控制系统
西安科技大学机械工程学院自 2008 年开始对冶金系统高低压联合无功补偿技术和控制方法进行研究，目前此项技术已经成熟并在全国开始推广应用。该项目授权发明专利 1 项，实用新型专利 1 项，软件著作权 1 项。成果及开发装备在云南文山斗南锰业股份有限公司的 25000kVA 硅锰炉、湖南耒阳中达铁合金有限公司的 16500kVA 硅锰炉上应用并取得良好效果。
西安科技大学
2021-04-11
中、低压配电网无功优化补偿软件
《中、低压配电网无功优化补偿软件》主要用途是用于计算某一地区近期及 3~5 年内 中低压配电网无功补偿的初步方案，主要内容包括：公用低压配变集中补偿的配变名称，补 偿方式与补偿容量； 10kV 馈线无功补偿方式、补偿点和补偿容量。根据相关经济指标如投 资总额，回收周期、补偿效果、可操作性、工程的难易程度等多方面对优化方案进行可行性 研究与技术经济比较，如经多方论证找不出合适方案或在讨论过程中出现新的问题，可通过 修正参数（包括已投入补偿装置的参数）及相应约束条件，重新利用无功优化软件计算以获 得优化方案。最终确定优化方案。 特点： 该软件为独立运行的应用程序，与县供电公司的调度自动化、配网自动化系统配合使 用，性能良好。国内外同类产品中，主要有中国电力科学院农电所/配电所研制的《110kV 及以上农网全网无功优化及管理系统》；国电自动化研究院研制的《基于 ON2000 的调配一 体自动化系统的电压无功控制软件》；国外的专业软件产品如美国 Operation Technology , Inc. （OTI）公司的电力系统分析商业软件——PowerStation®软件等。通过技术性能比较，得出 结果如下表所示。
南京工程学院
2021-04-13
一种用于损伤识别的拉力补偿方法
本发明公开了一种用于损伤识别的拉力补偿方法，包括以下步 骤：(1)将扫频频率及不同的受力状态作为输入层，导纳信息作为输出 层，形成 RBF 神经网络结构；(2)采用包含频率、拉力及导纳的样本数据对该 RBF 神经网络进行训练；(3)将训练完成后的测试数据的频率及 拉力作为输入，通过仿真输出相应的导纳数据，并对实测的导纳数据 与仿真所得的导纳数据进行对比，根据 RMSD 损伤指标衡量补偿的效 果；补偿外部拉力对导纳数据的影响；该方法通过一个无损受拉钢梁 试验和一个有损受拉钢梁得到验证；通过本发明提供的
华中科技大学
2021-04-14
电力系统智能无功补偿器TSC
随着电力电子技术的发展，晶闸管投切电容器(Thyristor Switch Capacitor-TSC)逐步取代了机械式开关投切电容器。●项目技术特色和创新性： 1）TSC的开、关无触点，对投切时刻也可以精确的控制，可以无冲击的快速将电容器接入电网，在很大度上减少了投切时的冲击电流和操作过电压。 2）装置动态响应速度快，结构紧凑，设备投资小，运行能耗小，可频繁的动作，分相调节，对电压波动起到抑制的作用，而且它自身不产生谐波
南京工业大学
2021-04-14
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10