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產(chǎn)品詳細(xì)介紹 全部規(guī)格的三用紫外分析儀(紫外燈)  WFH-204B WFH-203B WFH-203(ZF-1)   應(yīng)用于以下領(lǐng)域： 1、在生物化學(xué)、醫(yī)學(xué)中，可對DNA、RNA電泳凝膠樣品進(jìn)行觀察分析，檢測蛋白質(zhì)、核甘酸等。 2、在制藥工業(yè)中，可用來檢查激素生物堿、維生素等能產(chǎn)生螢光的藥品質(zhì)量，特別適宜作薄層分析、紙層分析和檢測。 3、在化工、染料工業(yè)中，可鑒別不同種類的原油和橡膠制品，測定各種螢光材料、螢光指示劑、添加劑等。 4、在紡織工業(yè)中可用于鑒別棉花、合成纖維、真絲人造纖維、羊毛等各種原料。 5、在食品工業(yè)中可用于檢驗(yàn)黃曲毒素、食品添加劑、以及糧食、蔬菜、水果、可可豆脂、糖、蛋等的質(zhì)量。 6、在公安部門可用于法醫(yī)鑒定等場合。  

本文以吉林省和河北省部分肉牛養(yǎng)殖戶為例,對影響農(nóng)戶縱向協(xié)作形式選擇的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析.研究表明,交易成本是養(yǎng)殖戶肉牛銷售渠道選擇行為的主要影響因素.價(jià)格有保證程度,市場能否及時(shí)銷售的風(fēng)險(xiǎn)程度對有一定飼養(yǎng)規(guī)模的農(nóng)戶(年出欄10頭以上)選擇銷售渠道具有不同程度的正面影響;運(yùn)輸成本及風(fēng)險(xiǎn)程度,銷售中的損失具有負(fù)影響;而農(nóng)戶飼養(yǎng)規(guī)模(在達(dá)到一定程度后)對銷售形式選擇的影響并不顯著.這在一定程度上表明交易成本較農(nóng)戶自身特征和農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營特征對農(nóng)戶縱向協(xié)作形式選擇的影響更顯著.

研究背景及挑戰(zhàn):高精度無縫位置服務(wù)是智慧生活的關(guān)鍵技術(shù)之一, 也是實(shí)現(xiàn)以人為中心的智能情境感知技術(shù)基礎(chǔ)。然而, 復(fù)雜城市峽谷(高樓、天橋、隧道)地區(qū)連續(xù)導(dǎo)航、室內(nèi)外高精度無縫定位由于衛(wèi)星信號頻繁受到阻隔、室內(nèi)布局動(dòng)態(tài)變化等因素,實(shí)現(xiàn)連續(xù)高精度全空間定位存在諸多挑戰(zhàn)。本科研團(tuán)隊(duì)研究內(nèi)容:基于團(tuán)隊(duì)在 Wi-Fi, ZigBee, INS、圖像、超聲波、聲音、RFID 等多種定位技術(shù)科研成果,研發(fā)高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平臺,提供全時(shí)空位置服務(wù)及用戶行為挖掘服務(wù)平臺。融合定位云平臺體系框架全時(shí)空定位服務(wù)平臺上下文突破彈性導(dǎo)航軟硬件架構(gòu)及理論體系基于因子圖多源融合定位算法科研基礎(chǔ):國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“自適應(yīng)導(dǎo)航軟硬件技術(shù)”、高精度高魯棒性室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)及裝置研究(863)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究(NSFC)、基于眾包和群智計(jì)算的室內(nèi)無線定位理論和方法 (NSFC)、自適應(yīng)室內(nèi)無線信號變化的低代價(jià)高精度定位技術(shù)研究(NSFC)等項(xiàng)目的支持下,已完成全時(shí)空融合定位云平臺,以及用戶行為挖掘大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。 科研成果:1中國衛(wèi)星導(dǎo)航定位科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2 獲UbiComp交通模式識別比賽冠軍3獲阿里巴巴天池世界比賽冠軍4 制定國家實(shí)時(shí)定位標(biāo)準(zhǔn)6項(xiàng)5 發(fā)表中科院一區(qū)頂級SCI期刊論文 10 篇6 獲得國家發(fā)明專利授權(quán) 20項(xiàng),申請國家發(fā)明專利 32項(xiàng)7 國際 IPIN2016 室內(nèi)定位比賽第3名 成果應(yīng)用案例:華為、三星、中國電信集成、華大電子、22所等

實(shí)時(shí)把握生產(chǎn)、庫存等數(shù)據(jù)，是企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營管理的基礎(chǔ)。本項(xiàng)目以制造執(zhí)行管理系統(tǒng)（MES）數(shù)據(jù)庫為核心，采用Web瀏覽器/服務(wù)器（B/S）的方式，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析，為管理者決策提供科學(xué)的依據(jù)。本軟件系統(tǒng)的主要功能如下： 基于瀏覽器的有關(guān)生產(chǎn)訂單、生產(chǎn)計(jì)劃、作業(yè)計(jì)劃、生產(chǎn)過程、生產(chǎn)實(shí)績、質(zhì)量、庫存等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢功能； 基于瀏覽器的多種數(shù)據(jù)分析方法； 針對多種用戶角色的權(quán)限控制功能、數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)安全保護(hù)功能。

所分析研究的尾礦壩壩址區(qū)為一峽谷段，兩岸山頂高程可達(dá)500m左右，土壩于1978年施工后并投入使用。壩底高程為425m，壩頂高程為455m，壩高30m，壩頂寬5m，壩頂長90m。分設(shè)三個(gè)馬道，設(shè)計(jì)邊坡比自上至下分別為1:2.0、1:2.5、1:3.0，下游坡的變坡處設(shè)馬道寬2m，下游坡腳設(shè)排水棱體，排水棱體高7.5m，壩址堆石棱體坡比為1:1.5。相應(yīng)設(shè)計(jì)總庫容77萬m3，有效庫容62萬m3，服務(wù)年限20年。壩體材料由人工填土、殘積土組成。尾砂壩運(yùn)行以來，隨著尾砂的堆積和水位上升，整個(gè)壩體逐漸處于飽和狀態(tài)，壩面多處有水滲出。1998年2月13日，當(dāng)時(shí)水位距壩頂約2m，右壩坡約447m高程處滲漏產(chǎn)生流土而失穩(wěn)破壞。 該研究項(xiàng)目分析了土壩塌潰的原因和影響土壩穩(wěn)定性的機(jī)理；對重建后壩體的安全穩(wěn)定性進(jìn)行了分析計(jì)算，并針對相應(yīng)影響因素提出了綜合治理對策；對類似工程土壩的設(shè)計(jì)施工及運(yùn)行管理提出了相應(yīng)的注意事項(xiàng)和預(yù)防措施。有相應(yīng)的分析軟件。

本系統(tǒng)針對絡(luò)筒機(jī)車間的特點(diǎn)，提供一個(gè)運(yùn)行在局域網(wǎng)的數(shù)字通信網(wǎng)絡(luò)軟硬件系統(tǒng)，將各分散的絡(luò)筒機(jī)設(shè)備有機(jī)結(jié)合在一起，并從絡(luò)筒機(jī)生產(chǎn)過程與全車間等不同層面進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計(jì)、處理分析、故障檢測與狀態(tài)估計(jì)及預(yù)測。系統(tǒng)功能： 對絡(luò)筒機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)故障檢測；采集絡(luò)筒機(jī)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)：紗織、批號、長度、班產(chǎn)量速度等；質(zhì)量監(jiān)控：清紗器切除次數(shù)、機(jī)械效率＼錠、最低效率；提供報(bào)表自動(dòng)生成系統(tǒng)，顯示供紗管情況：供應(yīng)管數(shù)、失誤數(shù)；結(jié)合外部市場和本地運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)成本監(jiān)控；根據(jù)生產(chǎn)情況進(jìn)行資源狀態(tài)計(jì)量管理；絡(luò)筒機(jī)的性能分析。將實(shí)際制造過程測定的結(jié)果與過去的歷史記錄和企業(yè)制定的目標(biāo)以及客戶要求進(jìn)行比較。

2020年3月8日，安徽師范大學(xué)在bioRxiv上上傳了一篇題為Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10個(gè)新測序的SARS-CoV-2基因組，并結(jié)合GISAID數(shù)據(jù)庫中的136個(gè)基因組，通過不同的分析方法（如EBSP、錯(cuò)配和中性檢測等）研究前三個(gè)月數(shù)據(jù)的遺傳變異和統(tǒng)計(jì)。 結(jié)果顯示80個(gè)單倍型共有183個(gè)突變位點(diǎn)，包括27個(gè)簡約性信息位點(diǎn)和156個(gè)單一位點(diǎn)。對遺傳多樣性的滑動(dòng)窗口分析表明，SARS-CoV-2基因組豐度的變化有一定范圍，這可以解釋目前這種病毒的廣泛和高適應(yīng)性。遺傳學(xué)分析不支持穿山甲是中間宿主。在最初的單倍型（H14）中，一個(gè)患者樣本居住在華南海鮮市場附近（約2公里），這表明患者有無意識接觸該市場史的可能性很高。然而，基于這個(gè)線索，也無法準(zhǔn)確斷定這個(gè)市場是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，從這個(gè)市場收集的16個(gè)基因組，包含10個(gè)單倍型，表明市場在短期內(nèi)出現(xiàn)循環(huán)感染，這可能導(dǎo)致武漢和其他地區(qū)爆發(fā)SARS-CoV-2。EBSP結(jié)果顯示，第一個(gè)估計(jì)的擴(kuò)展日期從2019年12月7日開始，這表明SARS-CoV-2的傳染可能在11月中下旬開始。

強(qiáng)度和韌性的“倒置關(guān)系”是材料研究領(lǐng)域長期存在的難題。大量的實(shí)驗(yàn)表明，隨著金屬材料內(nèi)部晶粒尺寸的降低，在強(qiáng)度獲得提升的同時(shí)，韌性將大打折扣。目前，廣泛采用的高強(qiáng)材料韌化策略有：（1）改變組分，通過引入和調(diào)整材料的多種主要元素，同時(shí)激活多種塑性變形機(jī)制，高熵合金材料就是采用這種思路；（2）改變微結(jié)構(gòu)，在材料內(nèi)部引入一種或多種梯度分布的微結(jié)構(gòu)，避免由于特征長度突變帶來的性能突變，有效克服金屬材料強(qiáng)度和韌性的失配問題，這種材料被稱為梯度納米結(jié)構(gòu)材料。 圖1 梯度結(jié)構(gòu)金屬材料的類型（摘自：李毅，梯度結(jié)構(gòu)金屬材料研究進(jìn)展，中國材料進(jìn)展，2016, 35: 658-665）人工制備的梯度納米金屬結(jié)構(gòu)主要包括以下幾種：梯度晶粒，梯度位錯(cuò)，梯度孿晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含兩種以上的梯度混合結(jié)構(gòu)。在已經(jīng)發(fā)展成熟的金屬材料內(nèi)部引入梯度納米結(jié)構(gòu)，可以進(jìn)一步提高其強(qiáng)韌性匹配能力。例如，通過表面研磨處理（SMAT）在孿晶誘發(fā)塑性（TWIP）鋼表面引入大量的塑性變形，使其表面晶粒細(xì)化，隨著深度的增加，晶粒細(xì)化的程度逐漸降低，同時(shí)塑性變形也會導(dǎo)致位錯(cuò)演化和孿晶的產(chǎn)生，因此在TWIP鋼內(nèi)部形成了包含梯度晶粒，梯度位錯(cuò)和梯度孿晶的梯度混合結(jié)構(gòu)。這種梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的強(qiáng)度可以提升50%，斷裂應(yīng)變僅從60%下降到52%，具有更高的強(qiáng)韌性匹配能力。目前，關(guān)于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的研究集中于實(shí)驗(yàn)，反映物理機(jī)制的本構(gòu)模型研究還鮮見報(bào)道。西南交通大學(xué)力學(xué)與工程學(xué)院張旭教授與德國馬普鋼鐵所、中國鋼鐵研究總院等機(jī)構(gòu)開展合作，指導(dǎo)博士生陸曉翀發(fā)展出考慮位錯(cuò)滑移和變形孿晶等物理機(jī)制的微結(jié)構(gòu)尺寸相關(guān)晶體塑性本構(gòu)模型。依托DAMASK平臺將該模型移植有限元，并對梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單軸拉伸變形行為展開模擬，揭示了其微結(jié)構(gòu)演化與宏觀性能之間的關(guān)系，量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強(qiáng)韌性的貢獻(xiàn)。相關(guān)研究工作已在金屬材料與固體力學(xué)交叉領(lǐng)域頂級期刊《International Journal of Plasticity》上在線發(fā)表，論文題目為Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 論文鏈接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP鋼的單拉實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模型的合理性，結(jié)果表明該模型對不同尺寸下的應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)和應(yīng)變強(qiáng)化行為都可以較好地描述，特別是細(xì)晶TWIP鋼硬化率曲線中的up-turn效應(yīng)。通過對內(nèi)變量演化的分析及對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)這種up-turn效應(yīng)源自于細(xì)晶中顯著的背應(yīng)力。 圖2 對比不同晶粒尺寸TWIP鋼的單拉實(shí)驗(yàn)和模擬結(jié)果由于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的微結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，晶粒數(shù)目眾多，通過采用三維均勻化方法，建立了宏觀試樣尺寸的有限元模型。通過對每層單元賦予不同的晶粒尺寸，初始位錯(cuò)密度和孿晶體積分?jǐn)?shù)，離散地描述材料內(nèi)部微結(jié)構(gòu)的梯度分布，并通過梯度網(wǎng)格劃分方法進(jìn)一步減少單元數(shù)目。對于材料表層微結(jié)構(gòu)變化劇烈的區(qū)域，采用密度較高的網(wǎng)格，以保證更加精確地描述微結(jié)構(gòu)的梯度變化。 圖3三維均勻化方法示意圖作者利用發(fā)展的晶體塑性模型，對均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP鋼的單拉變形行為進(jìn)行模擬。結(jié)果表明，在合理描述均勻結(jié)構(gòu)TWIP鋼應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)的基礎(chǔ)上，通過引入微結(jié)構(gòu)的梯度分布，無需修改任何參數(shù)就可以較好地描述梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單拉力學(xué)行為。通過對比變形云圖，作者發(fā)現(xiàn)均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的表面都會變的粗糙不平，但梯度納米結(jié)構(gòu)的表面粗糙度更加明顯，產(chǎn)生的應(yīng)變局域化形成了兩個(gè)凹陷區(qū)，且凹陷區(qū)在垂直于平面方向也會發(fā)生收縮。隨著深度的增加，收縮程度逐漸降低。通過對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)就是梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼韌性略微下降的原因。而應(yīng)變局域化的產(chǎn)生與表面納米層晶粒的應(yīng)變強(qiáng)化能力有關(guān)，提高表面納米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)和韌性的下降。此外，作者通過分析不同層位錯(cuò)密度的演化，進(jìn)一步證實(shí)了上述觀點(diǎn)。作者還通過對比性模擬量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強(qiáng)韌性的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明：強(qiáng)度的提升源于梯度位錯(cuò)結(jié)構(gòu)，梯度晶粒和梯度孿晶結(jié)構(gòu)有助于保持材料的應(yīng)變強(qiáng)化能力。 圖4 均勻結(jié)構(gòu)和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的模擬結(jié)果對比分析。

本發(fā)明公開了一種數(shù)控機(jī)床實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機(jī)值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺試件，使得試件表面生成的斷續(xù)切削寬度符合上述隨機(jī)值序列，從而得到對數(shù)控機(jī)床產(chǎn)生結(jié)構(gòu)隨機(jī)沖擊的激勵(lì)；3)在數(shù)控機(jī)床的各部件上布置傳感器，以獲取機(jī)床結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號；4)切削凸臺試件，完成結(jié)構(gòu)模態(tài)激勵(lì)；5)選定振動(dòng)響應(yīng)幅值較大的測點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，按基于多參考最小二乘復(fù)頻域法(LSCF)辨識得到機(jī)床結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。本發(fā)明可以在無需外加激勵(lì)條件下，通過加工特定試件完成對數(shù)控機(jī)床激振，完成模態(tài)測試，大大降低模態(tài)實(shí)驗(yàn)的激振成本和減小激振所造成的損失。