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產(chǎn)品詳細介紹開啟式管式電阻爐以新型鐵-鉻-鋁高溫電阻絲或硅碳棒為發(fā)熱元件，爐溫有1000℃、1200℃、1400℃多種，測溫元件采用K、S分度熱電偶，控溫方式有自動恒溫型和程序控溫型兩種。采用新型隔熱保溫材料，具有測溫精度高、控溫準(zhǔn)確、熱導(dǎo)率低、高效節(jié)能、美觀大方等特點，供實驗室、工礦企業(yè)、科研院所等單位用于金屬、非金屬、合金、陶瓷等材料的高溫?zé)Y(jié)、熱處理及熔融、分解等。主要技術(shù)參數(shù)1、最高溫度：1200℃；2、電源及功率：AC220V/2KW； 3、爐膛尺寸：∮40×600mm；4、測溫：K分度號熱電偶+精密數(shù)顯程序控溫儀；5、控溫：可控硅移相調(diào)壓+智能PID調(diào)節(jié)+程序升降溫；6、控溫精度：±1℃；

項目成果/簡介:本服務(wù)體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質(zhì)調(diào)查局（USGS）開發(fā)的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關(guān)系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統(tǒng)計分析系統(tǒng)）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統(tǒng)計模塊可以輕松調(diào)用非線性加權(quán)最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數(shù)的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發(fā)了面向我國特點的具有空間響應(yīng)特性的水環(huán)境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環(huán)境管理需求補充可能實現(xiàn)的模塊，優(yōu)化模型功能，改善人機交互形式，使數(shù)據(jù)輸入及模型運行更加方便易學(xué)并符合中國的數(shù)據(jù)特點。利用 ArcGIS 生成河網(wǎng)、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關(guān)的輸入數(shù)據(jù)，并利用該平臺將模擬結(jié)果進行可視化表達。應(yīng)用范圍:模型已應(yīng)用于東北松花江流域、黃山新安江流域，成功完成對這些地區(qū) N、P、COD 等污染負荷的空間解析，并設(shè)置敏感斷面（松花江流域的同江斷面，新安江流域的跨省斷面--街口斷面）進行溯源分析，能夠為流域（區(qū)域）水環(huán)境管理決策的制定與實施提供技術(shù)支持。效益分析:（1）污染源空間解析：進行各子流域污染源組成比例分布預(yù)測以及各子流域的污染來源追溯等，由于監(jiān)測站點只能評價靜態(tài)的理化指標(biāo)，SPARROW 模型則綜合考慮流域內(nèi)的地質(zhì)地貌、氣象要素等，通過監(jiān)測數(shù)據(jù)追溯污染來源，分析來自不同污染源的污染量和比例，有針對性地對水質(zhì)進行控制和管理，找出污染貢獻最大的區(qū)域加以治理，實現(xiàn)投入產(chǎn)出的效益最大化； （2）面向水質(zhì)達標(biāo)的監(jiān)測站點空間布局優(yōu)化與設(shè)計：利用有限水質(zhì)監(jiān)測站點過去一段時間的監(jiān)測數(shù)據(jù)外推流域內(nèi)其他未監(jiān)測河段 的水質(zhì)情況，有效解決布設(shè)監(jiān)測站點成本高、監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)點位數(shù)量少、代表性差的問題，通過對流域整體水質(zhì)狀況的預(yù)測分析，找出水質(zhì)較差河段，進而有效優(yōu)化監(jiān)測站點的空間設(shè)置，為水環(huán)境質(zhì)量達標(biāo)提供支持。 （3）面向敏感區(qū)（達標(biāo)斷面）的削減措施優(yōu)化：例如海岸帶、湖庫、飲用水取水區(qū)、達標(biāo)考核斷面等，作為考核或評估斷面進行污染物傳輸分析，分析上游各子流域?qū)ζ湮廴矩暙I大小，甄別污染貢獻最大的區(qū)域，優(yōu)化管理措施的設(shè)置。

本發(fā)明公開了一種隨機動載荷空間分布及統(tǒng)計特征的識別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１．開展模態(tài)試驗，獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，包括固有頻率和模態(tài)振型；Ｓ２．將結(jié)構(gòu)隨機振動響應(yīng)利用模態(tài)振型展開，獲取結(jié)構(gòu)在模態(tài)空間的動響應(yīng)；Ｓ３．利用模態(tài)振型展開，將隨空間分布的隨機動載荷投影到模態(tài)空間；Ｓ４．在模態(tài)空間內(nèi)，由隨機動響應(yīng)樣本反演隨機動載荷樣本；Ｓ５．由模態(tài)空間內(nèi)隨機動載荷樣本及振型函數(shù)求解結(jié)構(gòu)上隨機動載荷的空間分布和統(tǒng)計特征。本發(fā)明能夠解決在時域內(nèi)利用實測結(jié)構(gòu)動響應(yīng)樣本識別結(jié)構(gòu)上隨機動載荷的統(tǒng)計特性和分布特征問題，為服役于分布式隨機動載荷環(huán)境下的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計與安全評估提供準(zhǔn)確可靠的動載荷信息。

本服務(wù)體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質(zhì)調(diào)查局（USGS）開發(fā)的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關(guān)系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統(tǒng)計分析系統(tǒng)）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統(tǒng)計模塊可以輕松調(diào)用非線性加權(quán)最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數(shù)的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發(fā)了面向我國特點的具有空間響應(yīng)特性的水環(huán)境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環(huán)境管理需求補充可能實現(xiàn)的模塊，優(yōu)化模型功能，改善人機交互形式，使數(shù)據(jù)輸入及模型運行更加方便易學(xué)并符合中國的數(shù)據(jù)特點。利用 ArcGIS 生成河網(wǎng)、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關(guān)的輸入數(shù)據(jù)，并利用該平臺將模擬結(jié)果進行可視化表達。

本發(fā)明公開了一種負載蛋白、多肽類藥物微球立體形態(tài)及分布的測定方法，屬于微球測定技術(shù)領(lǐng)域。

本實用新型公開了一種電樞各相繞組線圈拆分布置的永磁同步直線電機，包括次級和初級，初級電樞繞組多相供電，相數(shù)為 q，每相采用單一線圈和獨立鐵芯，各鐵芯按其繞組電相位分開布置在次級上，然后用非導(dǎo)磁材料剛性聯(lián)接形成一個整體初級。不同相繞組線圈分開布置，在空間上形成了與旋轉(zhuǎn)電機相似的各相繞組對稱特性，能有效減小邊端磁阻力和電磁脈動等推力波動成分。本實用新型直線電機除具有一般直線電機具有的傳動結(jié)構(gòu)簡單、系統(tǒng)加減速響應(yīng)快、定位精確等優(yōu)點外，還能大幅減少直線電機中各推力波動成分，是一種尺寸小、推力大而波動小的高性

一種基于 LED 混光呈色模型的光譜功率分布提取方法及系統(tǒng)，包括進行 LED 智能光源控制信號空 間全局采樣，利用預(yù)設(shè)的 LED 發(fā)光控制方式根據(jù)全局采樣樣本集中各信號值驅(qū)動 LED 光源發(fā)光，組成 發(fā)光樣本集；分別測量所得各發(fā)光樣本對應(yīng)光譜功率分及照度，生成發(fā)光數(shù)據(jù)集；根據(jù)預(yù)設(shè)的照度閾值 進行篩選，得到最終發(fā)光數(shù)據(jù)集，并從全局采樣樣本集中選取對應(yīng)信號樣本，組成最終信號空間采樣樣 本集；構(gòu)建 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的 LED 混光

本發(fā)明公開了一種多角度動態(tài)光散射粒徑分布測量裝置及方法， 該裝置包括激光器、比色皿、旋轉(zhuǎn)位移臺、接收模塊、光子計數(shù)器和 計算處理模塊，比色皿用于容納待測量的納米顆粒懸浮液；旋轉(zhuǎn)位移 臺具有外圓盤和內(nèi)圓盤；接收模塊位于外圓盤上，并隨外圓盤繞旋轉(zhuǎn) 軸旋轉(zhuǎn)，用于從不同角度接收經(jīng)待測量的納米顆粒懸浮液散射的散射 光；光子計數(shù)器用于記錄該接收模塊從不同角度接收的散射光光強隨 時間變化的信息；計算處理模塊用于根據(jù)接收到的散射光、

本發(fā)明提供基于訪問日志信息的空間小文件數(shù)據(jù)分布存儲方法及系統(tǒng)，包括將空間小文件數(shù)據(jù)集分 成頻繁訪問的子集和非頻繁訪問的子集，提取頻繁訪問的空間小文件數(shù)據(jù)子集的訪問序列，分段計算各 頻繁訪問的空間小文件數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度，并將各頻繁訪問的空間小文件數(shù)據(jù)相互之間的關(guān)聯(lián)度數(shù)值組成關(guān) 聯(lián)矩陣；對關(guān)聯(lián)矩陣中各元素數(shù)值進行大小轉(zhuǎn)換后利用 RCM 排序算法重排后輸出，對重排后的關(guān)聯(lián)矩 陣?yán)镁植勘平阉鞣▽ふ易罴呀M合，利用最佳組合對頻繁訪問的空間小文件數(shù)據(jù)進行分布