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產品詳細介紹BKTEM-Dx全自動熱電性能分析系統關鍵詞：熱電材料，Seebeck系數，電導率， 電阻率，V-1裝置產品介紹：     BKTEM-Dx熱電性能分析系統是一款全新的自動化熱電賽貝克系數測試儀，該儀器實現了一體化設計，無需手動，電腦軟件上可以直接抽真空，設置溫度，只要將樣品裝上之后，實現一鍵式的測量，電阻率及各個表格能夠直觀出現，其測試性能遠超越國內外熱電材料測試儀，不僅可以用于塊體材料同時也可以用于薄材料的測試，是目前國內高等院校和材料研究所的重要設備。對于熱電材料的研究，熱電性能測試是不可或缺的試驗數據。BKTEM-Dx(x=1,2,3)系列可以精確地測定半導體材料、金屬材料及其他熱電材料(Bi2Te3, PbTe, Skutterudites等)及薄膜材料的Seebeck系數及電導率。主要原理和特點如下: 該裝置由高精度，高靈敏度溫度可控的電阻爐和控制溫度用的微型加熱源構成。通過PID程序控溫，采用四點法的方式精確測定半導體材料及熱電材料的Seebeck系數及電導率、電阻率。試樣與引線的接觸是否正常V-1裝置可以自動檢出，自動出來測試數據和測試報告。一、適用范圍：1、精確地測定半導體材料、金屬材料及其他熱電(Bi2Te3,PbTe,Skutterudites康銅、鎳、鎢等金屬，Te、Bi2Te3、ZrNiSn、ZnAgSb、NiMoSb、SnTe、FeNbSb、CuGaTe2、GeTe、Ag1-xCuS、Cu2ZnSnSe4等)的Seebeck系數及電導率、電阻率。3、塊體和薄膜材料測均可以測試。4、試樣與引線的接觸是否正常V-1裝置可以自動檢出。5、擁有自身專利分析軟件，獨立分析，過程自動控制，界面友好。6、國內高等院校材料系研究或是熱電材料生產單位。7、汽車和燃油、能源利用效率、替代能源領域、熱電制冷.8、很多其他工業和研究領域-每年都會誕生新的應用領域。二、技術特點：      一體化設計，所有參數直接在電腦上操作，無須人工干預·解決高溫下溫控精度不準的問題，靜態法測量更加直觀的了解產品熱電材料的真正表征物理屬性。?溫度檢測可采用J、K型熱電偶，降低測試成本。·試樣采用獨特的焊偶機構，保證接觸電阻最小以及測量結果的高重現性。?每次可測試1-3個樣品.?采用高級數據采集技術，避免電路板數據采集技術帶來的干擾誤差，可控溫場下同步測量賽貝克系數和電阻率。 ?采用原裝進口的采集儀，測試報告自動生成。三：主要技術：測量溫度：室溫-600℃,800℃,1200℃ 可選同時測試樣品數量：1個，2個，3個 可選控溫精度：0.5K（溫度波動:≤±0.1℃）升溫速率：0.01 –100K/min，極大得提高測試時間測量原理：塞貝克系數：靜態直流電；電阻系數：四端法測量范圍：塞貝克系數：0.5μV/K_25V/K；電阻系數：0.2Ohm-2.5KOhm分辨率：塞貝克系數：10nV/K;電阻系數： 10nOhm測量精度：塞貝克系數：＜±6％；電阻系數：＜±5％樣品尺寸：塊體方條形：2-3×2-3 mm×10-23mm長，薄膜材料：≥50 nm熱電偶導距: ≥6 mm電   流: 0 to 160 Ma氣   氛：0 to 160 mA加熱電極相數/電壓：單相，220V，夾具接觸熱阻：≤0.05 m2K/W圖1 單一樣品測試系統原理示意圖

優勢 1、為了實現取制樣工藝要求，多臺機械手可不分地點、不分場合進行自由組合； 2、功能強、解決了制約傳統取制樣系統的弊端； 3、設備布置簡單、靈活性高； 4、安全性好、工作效率高，節省人員； 5、軟件編制靈活性好、多樣性強，實現友善的人機對話； 6、一次性投入成本低，投入產出比高； 7、減少人為因素的影響，提高樣品質量； 8、具有發展潛力，系統改進性強，可隨時對應系統的改造。 工藝設備布置 任何工藝中所要求的設備都可以布置在機械手系統中，最大限度的發揮設備潛能，實現設備的最有效利用。可完成粉礦、塊礦、球團礦等多種礦種的粒度組成分析，不受粒度組成及水分含量的影響。可制備所需要的各種水分樣品及化學分析樣品并進行在線分析。可進行在線水分分析、熱失重分析、各種化學元素含量分析并及時統計分析檢驗結果。 簡單可靠的熔樣系統及原料添加系統是樣品制備的必要保證，我們提供的設備充分體現了樣品制備過程中所需要的可靠、快捷、安全及正確性。 系統運行與設備維護 由于我們的設備經歷了充分的實踐檢驗，通過實際運用，使系統、設備更加適合多種工況的要求，設備布局合理、緊湊，以及集成化、標準化、模塊化結構使設備維護維修更加簡捷、方便。

性能特點：      1. 細胞信號全數字化處理技術，成熟的液路設計，保證檢測運行的測量結果的可靠性      2. 浮動界標算法，配合完善的異常血樣專家識別系統，對異常樣本做出篩選提示      3. 血紅蛋白測量系統，具有的體積計量管直接定量技術，消除干擾源，提高準確性      4. 粒子向導技術：細胞粒子以直線運動，產生真實脈沖，確保WBC、RBC、PLT計數準確      5. 雙向立體后旋流技術：避免流體對PLT計數的干擾      6. 白細胞三分類      7. 雙通道，60測試/小時      8. 全新高精密度微量血液處理技術      9. 電阻抗法，不含氰化物的SFT法測血紅蛋白，試劑安全無毒環保      10.大屏幕8.4寸TFT觸摸屏。

NA7682A矢量網絡分析儀，吸取了前幾代網絡分析儀應用客戶的大量反饋，采用更合理的面板布局，是德力儀器推出的新一代矢量網絡分析儀產品。隨著 5G 通信的快速商用，NA768x 能夠針對 5G 通信鏈路中關鍵器件：濾波器、放大器、隔離器、天線、饋線等進行快速的功能性能測試，加速產業推進。

VNA1000A是一款高性能的矢量網絡分析儀,具有優良的測試動態范圍、分析帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；該設備提供單端口、響應隔離、增強型響應、全雙端口等多種校準方式，內設對數幅度、線性幅度、駐波、相位、群時延、Smith圓圖、極坐標等多種顯示格式，外配USB、LAN、GPIB、VGA等多種標準接口，具有傳統矢量網絡分析儀的全部測量功能，能精確測量微波網絡的幅頻特性、相頻特性和群時延特性。該產品可廣泛應用于發射/接收（T/R）模塊測量等領域，是雷達、通信、導航等系統的科研、生產過程中必不可少的測試設備。 功能特點 頻率范圍：10MHz~50GHz 四個內部相位相參信號源，八個真正并行測量的接收機 高動態范圍大：120dB（典型值），跡線噪聲優于0.001dB，測量精度高 校準類型靈活可選，兼容多種校準件 支持多窗口、多通道測量，快速執行復雜測試方案 外設接口豐富，靈活實用 應用領域 微波射頻器件研發與設計 TR組件測試 自動化測試及校準 雷達、通信等電子裝備測試

VNA5000A是一款高性能的矢量網絡分析儀，具有優良的測試動態范圍、分析帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；該設備提供單端口、響應隔離、增強型響應、全雙端口等多種校準方式，內設對數幅度、線性幅度、駐波、相位、群時延,Smith圓圖、極坐標等多種顯示格式，外配USB、LAN、GPIB、VGA等多種標準接口，具有傳統矢量網絡分析儀的全部測量功能，能精確測量微波網絡的幅頻特性、相頻特性和群時延特性。該產品可廣泛應用于發射/接收(T/R)模塊測量等領域，是雷達、通信、導航等系統的科研、生產過程中必不可少的測試設備。 功能特點 頻率范圍：10 MHz~50 GHz 四個內部相位相參信號源，八個真正并行測量的接收機 高動態范圍：130 dB（典型值），跡線噪聲優于0.001 dB，測量精度高 支持多窗口、多通道測量，快速執行復雜測試方案 校準類型靈活可選，兼容多種校準件 外設接口豐富，靈活實用 應用領域 微波射頻器件研發與設計 TR組件測試 自動化測試及校準 雷達、通信等電子裝備測試

主要研究APT 網絡攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內核數據實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術的高效數據解析、基于 語義恢復技術的關鍵字段填充；研究多源異構內核數據的重 構方法；研究保持全局依賴的數據壓縮方法，實現實時、高 效、普適的數據壓縮；研究面向APT網絡攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網絡攻 擊的演化模式，實現APT網絡攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網絡關鍵節點可視化分析系統提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節點的直接影響力強弱。 節點的Degree中心性值越高，該節點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節點之間的通信程度和節點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網絡中某些“流量”非常大的重要節點；本算法可用于設計網絡的通信協議、 優化網絡部署和檢測網絡瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節點在網絡中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節點不依靠其它節點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節點鄰居數量還考慮了其質量對節點重要性的影響， 這是從網絡中節點的地位和名望角度考慮，適用于網頁排序。HITS是一種重要的網頁重要性排序算法，主要適用于網絡信息檢索領域。 PageRank是網頁排序領域中最著名的算法；該算法基于網頁的鏈接結構給網頁排序；它認為萬維網中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數量和質量；本算法適用于網頁排序。 在本系統中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數據，選擇中心性算法，系統會快速展現算法分析結果；結果中越重要的節點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節點表示節點的重要性越低；在系統右側欄目中節點以重要性程度降序排序，前五個節點名字用紅色突出標記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數據。市場前景分析：發掘網絡中重要性節點 （邊）一直是圖論領域 的一個基本問題。隨著 近年來復雜網絡研究熱 潮的興起，特別是很多 實際網絡所抽象出來的 復雜網絡，表現出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復雜網 絡環境下，發掘重要性 節點已經成為復雜網絡 研究的一個基本問題， 同時網絡中節點的重要 性進行評估具有重要的 實用價值。尤其對各種 各樣具體的網絡，更可 以有針對性地分析其性 質，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優勢分析：本系統提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統上從多角度 分析數據，從而得出更 為準確的分析結果； 本系統提供了數據可視 化的展示方式，并且將 重要的節點突出展示； 本系統提供了不同算法 的對比分析表，方便分 析人員對比分析； 本系統提供重要節點的 進一步分析思路，提供 節點的詳細分析頁面。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。