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    所述托板的两端分别滑动设置在滑槽内。推荐的，所述定位齿板上表面分布有定位齿，所述定位齿分布在相邻散热翅片之间。推荐的，所述托板的下表面两端固定有导杆，所述导杆活动穿过支撑板。本实用新型的技术效果和优点：将散热翅片套在需要焊接的管道上，并将管道的两端利用卡套卡紧固定，之后转动调节轮，使得螺杆带动托板向上移动，从而将托板上的定位齿板插入散热翅片之间，利用定位齿对散热翅片之间的间距进行定位，避免在焊接过程中散热翅片左右移位，有助于提高散热翅片的焊接精度，待管道上半部的散热翅片焊接固定后，松开两端的卡套，将管道转动180°后再次固定，即可对另一半的散热翅片进行焊接固定，有助于提高散热翅片的焊接效率。附图说明图1为本实用新型的结构示意图；图2为本实用新型的支架侧视结构示意图；图3为本实用新型的定位齿板结构示意图。图中：1散热翅片、2管道、3卡套、4托板、5支架、6连接座、7定位齿板、8螺杆、9调节轮、10支撑板、11滑槽、12导杆。具体实施方式下面将结合本实用新型实施例，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例。品质折叠散热翅片****

    本实用新型涉及led散热结构领域，尤其涉及一种低热阻led散热翅片结构。背景技术：led灯具的散热常采用散热翅片进行。太阳花式的散热翅片也是常见的一种散热翅片结构，太阳花式的散热器面临一个导热减少热阻的问题，将led芯片的热量尽可能高效的传输到太阳花式散热翅片上进行散热。技术实现要素：本实用新型的目的在于克服现有技术的缺陷，提供了一种低热阻led散热翅片结构，该技术方案是这样实现的：一种低热阻led散热翅片结构，包括翅片圈、翅片块、芯片座和灯罩。所述翅片圈的翅片环形分布并通过连接环连接，所述翅片圈的中部为空隙柱。所述翅片块与翅片等高，所述翅片块包括中部柱和连接于中部柱的导热翅片，所述导热翅片与翅片圈上翅片之间的间隙匹配，所述导热翅片自中部柱延伸的高度为4-10mm。翅片块通过导热胶粘接于翅片圈的翅片间，保证翅片块上的热量能高效导向翅片。所述芯片座与中部柱匹配，所述芯片座远离连接环的一端设有3-6个固定面，所述固定面上设有穿孔。led芯片粘接于固定面上，其电源线进入穿孔通过芯片座的中空连接到连接环后部的电路板。led芯片粘接于固定面上，实现多个方向的光，通过灯罩配光后实现均匀的光源。多功能折叠散热翅片生产厂家

    从而使得本实用新型的散热翅片的散热面积明显增大，在相同使用环境下，具有更加高效的散热效果。附图说明图1是本实用新型实施例散热翅片的立体结构示意图。图2是图1所示散热翅片的主视图。图3是图1所示散热翅片的翅片单元的立体结构示意图。图4是本实用新型实施例散热模组的立体结构示意图。具体实施方式为详细说明本实用新型的内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。请参阅图1至图3，本实用新型公开了一种散热翅片1，包括散热板10、第二散热板20以及若干翅片单元30，散热板10和第二散热板20相对设置，若干翅片单元30沿散热板10和第二散热板20的延伸方向依次连接在散热板10和第二散热板20之间，每一翅片单元30上分别形成有折弯部。作为推荐的实施方式，每一翅片单元30分别制成，然后再连接在散热板10和第二散热板20之间，推荐通过焊接的方式连接在散热板10和第二散热板20之间，但不应以此为限；在其他实施方式中，散热翅片1还可以是一体成型。应该注意的是，本实用新型的散热翅片1不局限于只是包含上述翅片单元30。本实用新型的散热翅片1包括相对设置的散热板10和第二散热板20以及连接在散热板10和第二散热板20之间的若干翅片单元30。

    观测样本xn可以自动归类为第k个高斯分布。本发明一实施例中，进行数据分类具体为：发电过程随着负荷等条件的变化表现为多模态特征，本发明一实施例考虑了机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度、空冷凝结水温以及背压九个参数，因此，高斯混合模型根据历史训练数据{x1,...,x9}的特征，引入潜变量结合似然函数大化理论实现高效的模态划分并完成建模，边缘概率分布p(x)表征观测量在某个高斯组分的概率值，针对历史工况数据进行分类时结合高斯混合模型给出的先验概率和贝叶斯推论计算数据所属类别，即以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据。具体为，针对实时数据，会以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据，再根据该类数据对应的理论模型计算背压。这和数据分类时针对每一个工况的分类计算过程是一样的。以历史工况数据进行gmm分类，假设分成3类(分成几类是根据数据状况确定，并不以此为限)，则后会得到这三类各自的：①概率πk；即工况数据属于属于这类的比例，例如每类数据各占总训练数据的30％/30％/40％，则π1＝，π2＝，π3＝。

    ②平均值；即各参数{x1,...,x9}的均值，x1负荷，…，x9背压；③方差矩阵；针对每一工况数据，即某个{x1,...,x9}，都会通过贝叶斯理论计算得到它属于每类的概率，例如属于类、第二类、第三类的概率分别为、、，其中，属于类的概率为，那么就将该工况数据分到类，无论是针对历史数据分类时还是实时数据分类时都是这个过程，只不过历史数据会影响每一类的总体特征，而在调用时，只是为了给实时数据选用合适的模型，并不影响已分好的数据种类。在给定训练样本的情况下，根据em算法估算不同高斯组分的均值和协方差以及每个高斯分布的混合系数，得到终的概率分布情况。模型建立。通过gmm建模得到不同的数据类，针对不用类的数据以机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度和空冷凝结水温作为输入，以理论背压作为输出，采用bp神经网络进行理论背压的建模。将80％的数据进行训练，剩余20％的数据进行验证，本实施例中，bp算法程序流程如图2所示。不断修正模型中的隐层层数以及每个隐层的节点数，反复训练相关权重将误差控制在3％以内，以符合工程实际应用。步骤(5)散热翅片清洁状况监测。得到不同类数据的理论背压模型后。福建购买折叠散热翅片

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    采取本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法及装置，能够判断空冷散热翅片脏污程度和预测冲洗后的机组背压，所以能够实现对空冷散热翅片脏污程度的预判和提前冲洗，使空冷凝汽器处于优运行工况下。另外，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照前述实施例，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。图5为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。如图5所示，该电子设备600可以包括**处理器100和存储器140；存储器140耦合到**处理器100。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。一实施例中，空冷散热翅片灰污状况监测功能可以被集成到**处理器100中。其中，**处理器100可以被配置为进行如下控制：获取空冷散热翅片的冲洗后预设时段的历史工况数据和空冷散热翅片的设计数据；将所述的历史工况数据和设计数据作为神经网络的训练数据进行建模训练，生成理论背压模型；利用所述的理论背压模型根据当前工况数据确定当前理论背压。品质折叠散热翅片****

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