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Système de Pile à Combustible 1,2 kW pour Dimensionnement et Hybridation de Système
Le Nexa® Training System allie un savoir-faire approfondi dans le dimensionnement et l’hybridation de systèmes d’énergie de piles à combustible et peut ainsi être utilisé comme système de puissance pour la recherche.
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Système de Pile à Combustible 50 W pour l’Enseignement des Principes d’Ingénierie
Le Fuel Cell Trainer est idéal pour l’enseignement des principes d’ingénierie des systèmes de piles à combustible PEM. Possibilités d’expérimentation étendues et manuel d’utilisation détaillé avec des expériences prédéfinies en font un banc d’enseignement complet.
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Transducteur de force d’appui vertical et horizontal pour arbres de 1/2 « à 1 » M-FTVH
le kit du transducteur permet de
- Mesurer les forces exercées sur les roulements en raison de l’accouplement désalignement, déséquilibre du rotor, désalignement de la courroie et courroie tension.
- Établir des tensions quantitatives pour les études sur les courroies d’entraînement.
- Apprenez à relier la signature vibratoire aux forces associées avec des dysfonctionnements courants tels que la résonance et le roulement défauts. Apprendre la relation de phase entre la force et la vibration spectre.
- Apprenez la nature des forces dynamiques du rotor dues aux défauts courants.
- Observez un déphasage de 180 degrés entre les points lourds et les points hauts lorsque le rotor traverse une phase critique la vitesse. Démontrer comment la force de déséquilibre de masse quadruple lorsque la vitesse est doublée, mais les vibrations l’amplitude ne suit pas la même tendance.
- Vérifiez et affinez vos modèles dynamiques de rotor et améliorez vos compétences en modélisation.
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Véhicule autonome riche en capteurs
Caractéristique Technique:
Le QCar est alimenté par le supercalculateur NVIDIA® Jetson ™ TX2 et équipé d’une large gamme de capteurs, y compris le LIDAR, la vision à 360 degrés, le capteur de profondeur, l’IMU, les encodeurs, ainsi que les E / S extensibles par l’utilisateur. Utilisez-le pour démarrer votre recherche et faire évoluer votre parc de véhicules existant, tout en tirant parti de plusieurs environnements logiciels, notamment Simulink®, Python ™, C / C ++, TensorFlow et ROS.
Fiche Technique Click ici
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