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神經(jīng)元模型神經(jīng)元放大模型XM-618
XM-618神經(jīng)元放大模型
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XM-618神經(jīng)元放大模型可拆分為2部件，置于基板上，顯示神經(jīng)元、突觸、有髓及無髓神經(jīng)纖維立體超微結(jié)構(gòu)。
尺寸：放大，30×42×12cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型
XM-618A運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型
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XM-618A運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型由神經(jīng)元胞體和神經(jīng)纖維在電子顯微鏡下的放大結(jié)構(gòu)2個(gè)部件組成，并顯示神經(jīng)細(xì)胞軸丘、樹突、尼氏體、神經(jīng)絲、髓鞘板層、雪旺細(xì)胞、朗飛結(jié)以及微管等結(jié)構(gòu)。
尺寸：放大2500倍，30×42×12cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-618神經(jīng)元放大模型
XM-618神經(jīng)元放大模型
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XM-618神經(jīng)元放大模型可拆分為2部件，置于基板上，顯示神經(jīng)元、突觸、有髓及無髓神經(jīng)纖維立體超微結(jié)構(gòu)。
尺寸：放大，30×42×12cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-618神經(jīng)元放大模型
XM-618神經(jīng)元放大模型
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XM-618神經(jīng)元放大模型可拆分為2部件，置于基板上，顯示神經(jīng)元、突觸、有髓及無髓神經(jīng)纖維立體超微結(jié)構(gòu)。
尺寸：放大，30×42×12cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
XM-618A運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型
XM-618A運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型
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XM-618A運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元模型由神經(jīng)元胞體和神經(jīng)纖維在電子顯微鏡下的放大結(jié)構(gòu)2個(gè)部件組成，并顯示神經(jīng)細(xì)胞軸丘、樹突、尼氏體、神經(jīng)絲、髓鞘板層、雪旺細(xì)胞、朗飛結(jié)以及微管等結(jié)構(gòu)。
尺寸：放大2500倍，30×42×12cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
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燒結(jié)風(fēng)機(jī)模型機(jī)三元高效葉輪節(jié)能技術(shù)
燒結(jié)主抽風(fēng)機(jī)的電能消耗約占整個(gè)燒結(jié)廠電能總消耗的 50%，是能源消耗的 大戶。目前燒結(jié)風(fēng)機(jī)大多是依據(jù)二元理論設(shè)計(jì)的風(fēng)機(jī)，它制造較為簡單，成本低， 技術(shù)成熟，但是運(yùn)行效率偏低，對(duì)能源有較大浪費(fèi)。 本課題組通過對(duì)某燒結(jié)離心風(fēng)機(jī)模型機(jī)葉輪進(jìn)出口流動(dòng)狀態(tài)，子午面流動(dòng)分 離，葉片成型加載規(guī)律，以及蝸舌影響的研究，在不改變?cè)仛缀纬叽纾约?采用直線錐前盤葉輪的條件下，開發(fā)了一種高效的三元葉輪燒結(jié)風(fēng)機(jī)模型機(jī)。 該三元葉輪對(duì)工作介質(zhì)在通過葉輪時(shí)能進(jìn)行有效地控制，減少或消除葉輪內(nèi) 部的渦流，最大限度地利用葉輪結(jié)構(gòu)尺寸，形成最適合氣流通過的葉片流道形狀， 能較大幅度提升葉輪作功能力和風(fēng)機(jī)效率。因此，在目前二元葉輪燒結(jié)風(fēng)機(jī)應(yīng)用 還比較普遍的情況下，采用該三元流葉輪風(fēng)機(jī)進(jìn)行增容改造，具有比較突出的節(jié) 能減排意義。
西安交通大學(xué)
2021-04-10
程元徽
程元徽副教授 碩士生導(dǎo)師招生，招生專業(yè)：化學(xué)工程與技術(shù)，研究方向：1. 納米能源材料的設(shè)計(jì)、合成及表征技術(shù)。包括碳材料、共價(jià)有機(jī)骨架化合物、金屬有機(jī)骨架化合物。2. 電催化過程及機(jī)理研究。包括氧還原、氧析出、氫氣析出、二氧化碳電還原等。3. 能量儲(chǔ)存與轉(zhuǎn)化能技術(shù)。包括燃料電池、液流電池、超級(jí)電容器、電解水、鋰電池等。
程元徽
2021-12-31
柯媛元
柯媛元
教授、理學(xué)博士、博士生導(dǎo)師
主要研究方向：具退化性及奇異性的非線性擴(kuò)散方程。
柯媛元
2021-12-31
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一種基于元模型的智慧城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享方法
本發(fā)明公開了一種基于元模型的智慧城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理論，構(gòu) 建城市數(shù)據(jù)元模型建模框架；2：根據(jù)城市數(shù)據(jù)特征及描述需求，構(gòu)建城市數(shù)據(jù)元模型通用元素集；3： 根據(jù)城市數(shù)據(jù)基本分類和專用元素集擴(kuò)展模式，發(fā)展數(shù)據(jù)元模型專用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和專用元素集形式化方法；5：實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)，建立開放式城市 數(shù)據(jù)元模型注冊(cè)和管理平臺(tái)；6：根據(jù)用戶實(shí)際應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)城市數(shù)據(jù)細(xì)粒度發(fā)現(xiàn)接口并獲得數(shù)據(jù)。 本發(fā)明為用戶提供了一種開放式、標(biāo)準(zhǔn)化城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享的解決方案，為城市異構(gòu)數(shù)據(jù)在線訪問、后 續(xù)處理及協(xié)同應(yīng)用提供了支持，是城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享中高效實(shí)用可靠的方法。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法
本發(fā)明提供了一種基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法，建立初始有限元分析模型，測(cè)得結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)頻率和模態(tài)振型，計(jì)算待修正參數(shù)的相對(duì)靈敏度矩陣，利用分層聚類算法對(duì)待修正參數(shù)進(jìn)行參數(shù)分組，再對(duì)聚類參數(shù)進(jìn)行相對(duì)靈敏度分析，選擇各參數(shù)中相對(duì)靈敏度平均值最大的聚類參數(shù)進(jìn)行修正，構(gòu)造分析模型的模態(tài)頻率和實(shí)測(cè)模態(tài)頻率的殘差向量，建立分析模型修正所需的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化反問題對(duì)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的有限元模型進(jìn)行修正。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值模擬、試驗(yàn)和優(yōu)化技術(shù)，采用參數(shù)的相對(duì)靈敏度矩陣進(jìn)行聚類分析，減少待修正參數(shù)數(shù)量，提高修正程序穩(wěn)定性，為工程應(yīng)用提供了一種準(zhǔn)確的基于數(shù)值模擬、試驗(yàn)和優(yōu)化相結(jié)合的復(fù)合材料等效有限元模型參數(shù)修正方法。
東南大學(xué)
2021-04-11