|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
XM-402M四階段動(dòng)脈粥樣硬化血管阻塞模型
XM-402M四階段動(dòng)脈粥樣硬化血管阻塞模型
?
XM-402M四階段動(dòng)脈粥樣硬化血管阻塞模型展示動(dòng)脈粥樣硬化的四個(gè)時(shí)期：
1、無(wú)癥狀期或稱亞臨床期：其過(guò)程長(zhǎng)短不一，包括從較早的病理變化開始，直到動(dòng)脈粥樣硬化已經(jīng)形成，但尚無(wú)器官或組織受累的臨床表現(xiàn)。
2、缺血期：由于血管狹窄而產(chǎn)生器官缺血的癥狀。
3、壞死期：由于血管內(nèi)急性血栓形成使管腔閉塞而產(chǎn)生器官組織壞死的表現(xiàn)。
4、纖維化期：長(zhǎng)期缺血，器官組織纖維化萎縮而引起癥狀。
尺寸：放大
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
腦神經(jīng)在頭頸部分布模型十二對(duì)腦神經(jīng)XM-639
XM-639腦神經(jīng)在頭頸部分布模型（十二對(duì)腦神經(jīng)）
?
XM-639腦神經(jīng)在頭頸部分布模型（十二對(duì)腦神經(jīng)模型）上帶部分顱底，眶的上壁和外側(cè)壁已剖掉，暴露出眼球、眼球外肌和眶內(nèi)神經(jīng)、下頜支及部分顳骨、頸部淺層肌除去暴露出腦神經(jīng)在頸部的分布；顱底內(nèi)面可見十二對(duì)腦神經(jīng)出入顱底孔裂的情況，在正中面上，上鼻甲粘膜內(nèi)可見嗅神經(jīng)絲穿篩孔進(jìn)入嗅球，切開鼻腔外側(cè)壁暴露翼腭神經(jīng)節(jié)及其分支；眶內(nèi)顯示眼球、眼球外肌，
動(dòng)眼神經(jīng)、滑車神經(jīng)、展神經(jīng)、三叉神經(jīng)眼支和睫狀神經(jīng)節(jié)的位置的分布；下頜支及顳骨一部已切去，顯露三叉神經(jīng)的上頜神經(jīng)，下頜神經(jīng)的走行、分支、分布和下頜下神經(jīng)節(jié)；面神經(jīng)在面神經(jīng)管內(nèi)分出巖大淺神經(jīng)和鼓索的情況，舌咽神經(jīng)、迷走神經(jīng)在頸部走行、分布情況，副神經(jīng)支配胸鎖乳突肌和斜方肌，舌下神經(jīng)進(jìn)入舌內(nèi)等情況。
尺寸：放大2倍，42.5×15×40cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-702-2男女兩性泌尿生殖系統(tǒng)解剖模型
XM- 702-2男女兩性泌尿生殖系統(tǒng)解剖模型
?
XM-702-2男女兩性泌尿生殖系統(tǒng)解剖模型整合了男性盆腔正矢狀切面和女性盆腔正中矢狀切面的解剖結(jié)構(gòu)，增加了人體泌尿系統(tǒng)，展示了男性泌尿生殖和女性泌尿生殖的解剖結(jié)構(gòu)形態(tài)，共有多個(gè)部位數(shù)字指示標(biāo)志和對(duì)應(yīng)的文字說(shuō)明。
尺寸：53×38×6cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
頭針灸穴位模型XM-20頭部四功能針灸腧穴模
XM-20頭部四功能針灸腧穴模型
?
XM-20頭部四功能針灸腧穴模型標(biāo)明了頭部和頸部的所有重要的針灸經(jīng)絡(luò)線和穴位，也標(biāo)明了中國(guó)頭皮針插入孔，以及在主要針灸經(jīng)絡(luò)線上沒有標(biāo)明的經(jīng)外穴位如魚腰、印堂、太陽(yáng)和面部微系統(tǒng)的針灸穴位。
尺寸：20cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-660人體男女性頭頸軀干橫斷斷層解剖模型
XM-660人體男女性頭頸軀干橫斷斷層解剖模型
?
XM-660人體男女性頭頸軀干橫斷斷層解剖模型共92部件，顯示人體男女性水平斷面解剖結(jié)構(gòu)和形態(tài)，將人體從頭頸部到盆部整個(gè)軀干分解成92片典型部分的結(jié)構(gòu)，由頭頂部至坐骨結(jié)節(jié)作厚約1cm橫切片，男女盆腔部可互換。
尺寸：自然大，42×20×85cm
材質(zhì)：玻璃鋼材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
.jpg){kind=logo}
一種基于格子?玻爾茲曼模型的油層流體模擬方法
本發(fā)明公開了一種基于格子?玻爾茲曼模型的流體模擬方法。所述模擬方法包括，將多孔介質(zhì)的圖像網(wǎng)格化，用 fi(x,y,t)表示網(wǎng)格點(diǎn) I(x,y)處，運(yùn)動(dòng)速度為 ci 的粒子所對(duì)應(yīng)的粒子分布；判斷粒子運(yùn)動(dòng)方向 ci 是否朝向固壁邊界，是則令粒子分布fi(x,y,t)執(zhí)行反向函數(shù)，否則對(duì)fi(x,y,t)執(zhí)行格子?玻爾茲曼模型的碰撞函數(shù)，然后根據(jù)演化后的粒子分布fi(x,y,t)獲得流體密度ρ’(x,y)和流體速度 u’(x,y)；直至滿足演化結(jié)束條件。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
一種基于譜隨機(jī)有限元模型的隨機(jī)動(dòng)載荷識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種基于譜隨機(jī)有限元模型的隨機(jī)動(dòng)載荷識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１、對(duì)含不確定性參數(shù)的結(jié)構(gòu)開展同工況下多次模態(tài)試驗(yàn)，建立不確定性系統(tǒng)的譜隨機(jī)有限元模型；Ｓ２、測(cè)量隨機(jī)動(dòng)載荷作用下含不確定性參數(shù)結(jié)構(gòu)的隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本；Ｓ３、利用隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本均值識(shí)別結(jié)構(gòu)上所受隨機(jī)動(dòng)載荷的均值；Ｓ４、利用識(shí)別的隨機(jī)動(dòng)載荷均值求解僅考慮系統(tǒng)參數(shù)不確定性時(shí)的結(jié)構(gòu)隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)協(xié)方差；Ｓ５、計(jì)算僅考慮動(dòng)載荷隨機(jī)性引起的隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)協(xié)方差的近似值；Ｓ６、識(shí)別獲取隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特征。本發(fā)明能夠同時(shí)考慮了動(dòng)載荷和系統(tǒng)參數(shù)的不確定性，利用實(shí)測(cè)結(jié)構(gòu)動(dòng)響應(yīng)樣本，識(shí)別結(jié)構(gòu)系統(tǒng)上作用隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特征。
東南大學(xué)
2021-04-11
.jpg){kind=logo}
煉油主體裝置分餾塔頂離子平衡模型及中和劑評(píng)選技術(shù)研究
技術(shù)成熟度1)通過(guò)中和劑評(píng)選技術(shù)優(yōu)選得到的中和劑復(fù)配配方，與煉廠中現(xiàn)行的配方 比較后發(fā)現(xiàn)，新配方可以獲得綜合性能更為優(yōu)越的中和劑。2)依據(jù)離子平衡模型技術(shù)開發(fā)的軟件，針對(duì)裝置污水罐 pH 的計(jì)算與實(shí)際值 誤差大部分在 3%以下，最大誤差不超過(guò) 10%.3)由預(yù)測(cè)模型中獲得的銨鹽結(jié)晶趨勢(shì)預(yù)估情況，與實(shí)際生產(chǎn)中塔頂?shù)膶?shí)際 腐蝕情況基本吻合。
西安交通大學(xué)
2021-04-11
.jpg){kind=logo}
一種鋰電池分?jǐn)?shù)階變階等效電路模型及其辨識(shí)方法
本發(fā)明公開了一種鋰電池分?jǐn)?shù)階變階等效電路模型及其辨識(shí)方法,包括運(yùn)行時(shí)間電路及電池IV特性電路,電池IV特性電路中的電容采用變階的分?jǐn)?shù)階電容.本發(fā)明將二階RC電路模型推廣到非整數(shù)階,并基于最小二乘法辨識(shí)不同SOC處的模型參數(shù)和分?jǐn)?shù)階階數(shù),從而獲得一個(gè)根據(jù)SOC變階的分?jǐn)?shù)階等效電路模型.分?jǐn)?shù)階的引入實(shí)現(xiàn)了模型階數(shù)的連續(xù)變化,使得模型更加穩(wěn)定,動(dòng)態(tài)性能更優(yōu),精度更高;分?jǐn)?shù)階的變階實(shí)現(xiàn)了模型更多的自由度,更大的柔性和新意.由于未增加RC網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù),本發(fā)明的分?jǐn)?shù)階模型有效解決了模型準(zhǔn)確性和實(shí)用性之間的矛盾,適用于電池的各種工況,具有較高的實(shí)用價(jià)值,為SOC的精確估計(jì)提供了一個(gè)精確且易實(shí)現(xiàn)的電池模型。
山東大學(xué)
2021-04-13
一種適用于多道次壓縮的本構(gòu)模型的建立方法
本發(fā)明公開了一種適用于多道次壓縮的本構(gòu)模型的建立方法， 目的在于提供一種測(cè)定多道次壓縮過(guò)程中的本構(gòu)模型的方法，解決現(xiàn) 有技術(shù)存在的多道次壓縮帶來(lái)再結(jié)晶引起的應(yīng)力軟化原有本構(gòu)模型的 影響問(wèn)題。本發(fā)明既能反應(yīng)材料在多道次壓縮過(guò)程中的微觀組織演變， 也能描述宏觀的材料流動(dòng)行為，適用于多道次壓縮過(guò)程的物理基和唯 像型結(jié)合的本構(gòu)模型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，使用本發(fā)明得到的本構(gòu)模型 與實(shí)際的工藝過(guò)程相符。通過(guò)實(shí)際檢測(cè)證明，該方法不僅適
華中科技大學(xué)
2021-04-14