|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
像分析的道岔轉轍機狀態實時監測系統的研究
道岔作為鐵路線的咽喉，是線路最薄弱的環節，也是事故的多發點。當前，許多科研機構都在研究道岔的實時監測裝置，但仍未能有效解決監測裝置安裝及工作時的故障因素零引入的可靠監測問題。而且隨著我國鐵路不斷高速發展，列車運行速度不斷提高，鐵路道岔越發成為行車安全的關鍵，目前各種信息設備中的微機監測系統中均空缺轉轍機缺口的自動在線監測功能。如能研制出一套有效的監測設備，無論是社會效益還是市場價值都是非常明顯的。 針對這種現狀，我們將采用一種全新的處理方法： 1）從理論建模入手，具體分析各種道岔及轉轍機的工作特性，建立一套完善道岔及轉轍機的現場運用技術安全標準，建立道岔及轉轍機的“正常故障”的理論模型。 2）運用一種全新的表示桿缺口監測方法——數字圖測量法，這種非接觸式測量的方法可有效地解決安裝及工作的不安全因素的引入問題，而且測量精度高，技術指標穩定，不會因環境溫度、濕度或其它因素的變化而影響測量的精度，具有傳統電子或機械直測式方法所不能比擬的優勢。 3）采用多傳感數據融合技術，解決道岔密貼程度的實時分析、轉轍機鎖閉及解鎖力的分析、轉轍機工作噪聲的分析、轉轍機內部濕度的監測等問題，為實時分析預測轉轍機故障提供可靠的理論數據，可按第一步建立的“正常-故障”理論模型自動做出判斷，有效解決道岔設備的檢修更換頭號難題。 4）利用成熟的現場工業總線技術，用一對普通信號電纜可實現全站道岔狀態數據的可靠傳輸。 5）應用工業DSP處理技術，系統實現高度集成，解決成本及安裝體積問題。 6）按站段模式組建道岔狀態數據庫，融入電務微機監測系統，為降你電務設備故障提供有效的自動化手段。
西南交通大學
2021-04-13
產品有限元分析、動態測試與優化設計
信息化和全球化給制造業帶來了空前的挑戰。企業必須應對快速、嚴峻和多變的市場競爭，開發具有高速度、高精度和高可靠特性的產品。企業逐漸意識到設計的不可靠、高成本和高風險，缺乏相應的技術手段和測試方案來評估和分析產品設計過程與產品動態特性，企業對產品難以做到“心中有數”。 以有限元為基礎的計算機輔助工程(CAE)技術，以及動態測試與信號分析技術，能夠為產品開發、運行和維護的各個環節，即從概念設計、虛擬原型、性能確認到監測診斷和運行維護，提供集成解決方案以及快速高效的信息化、數字化開發平臺，優化產品設計，提高產品質量與動態特性，降低新產品成本并縮短上市時間， 西安交通大學機械工程學院機械工程及自動化研究所，長期從事有限元、動態分析與故障診斷的研究與應用工作，配備有高性能的計算機和完備的工程CAE軟件，并且擁有一系列先進的測試實驗設備。先后承擔了國家973計劃、863計劃、自然科學基金重點和面上、國際合作項目的研究工作。課題組多年來致力于高精度新型有限元、動態測試與故障診斷理論與技術研究，獲得多項國家級和省部級獎勵。提出了適宜奇異性求解和高精度建模的小波有限元有法，取得了原始創新成果，發表多篇國際期刊論文，獲得多項國家發明專利，在科學出版社出版《小波有限元理論及其工程應用>專著，在清華大學出版社出版《Ansysworkbench設計、仿真與優化》教材。課題組集研究、開發和服務于一體，其研究成果廣泛應用于航空航天、汽車工業、鋼鐵石化、電子通訊、自動機械、通用機械等行業，如中國航天科工集團、中國船舶工業集團、兵器部202所、江鈴汽車、柳工機械、武漢鋼鐵、濟南石化、華為電子、上海紫明、浙江南大、西安科達機器人等和理光公司等制造企業。
西安交通大學
2021-04-11
基于非線性頻譜分析的故障檢測與方法
項研究屬國家自然科學基金支持研究項目，建立了一種非線性頻譜分析方法，并用來進行狀態檢測與故障診斷。所謂非線性動態系統的頻譜分析，就是利用非線性對象的實測輸入輸出數據獲取其廣義頻率響應函數（GFRF）模型。本項研究的貢獻在于對GFRF模型的特征進行了深入研究，得出了一系列有關其零極點分布特征得結論，并在此基礎上進行了模型簡化和數據壓縮，使得算法具有較高的模型
西安交通大學
2021-01-12
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、物聯網、車 聯網中各種采樣數據（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時空相關數據）的數據管理需求， 提供一個通用的感知大數據處理平臺，對各類相關的感知采樣數據進行統一管理，并達到如下目標：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數據存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態 - 空間數據、采樣數值數據的統計分析與數據挖掘。（3）在此基礎上，為各類智慧城市、物聯網應用提供基礎軟件支撐。
北京工業大學
2021-04-13
室內PM2.5濃度分析和控制策略設計軟件
01. 成果簡介 呼吸干凈的空氣是人類的基本需求。世界衛生組織（WHO）公布的“2002年世界衛生報告”現實人們受到的空氣污染主要來自室內。現代人平均90%以上的時間在室內度過，暴露時間是室外的6倍以上，室內空氣直接影響人們的生命健康和生活質量。每年由于室內空氣質量問題導致的白血病、肺結核、肺癌、哮喘及呼吸傳染病等疾病的死亡人數超過11.2萬人。準確估算室內顆粒物濃度水平對評估顆粒物對人體的健康效應，制定有效的控制手段十分重要。 本軟件主要用來模擬評估室內的PM2.5顆粒物濃度水平。軟件依據室內顆粒物質量守恒的原理，基于顆粒物源散發特征，建筑特性，以及顆粒物動力學特性，包括沉降以及再懸浮，依據一定的數學計算模型，計算得出穩態情況下室內顆粒物的濃度值。并將結果中顆粒物濃度值與相關標準進行比較。如若超標，軟件會通過計算給出建議的凈化器最小風量，合理調節設計方案，以期室內的顆粒物濃度達到標準要求，為綠色建筑室內空氣預評估方法。 在此基礎，可以開發室內裝載量預評估軟件系統。例如：以建材有機污染物散發量數據為核心基礎，在確定用量、建筑設計特性參數等邊界條件后，對裝修后的室內空氣質量進行預評估。根據預評估結果分析各類建材對于不同空氣污染物的權重關系，結合成本控制、工程定位、氣流組織等多種因素提供針對性的裝飾裝修優化方案。02. 應用前景 可用于室內各顆粒物濃度分析和控制策略，通過科學地計算評估出各房間顆粒物釋放量的可視化管理系統來改善空內設計方案進而優化空氣品質。03. 知識產權 成果涉及1項軟件著作權。04. 團隊介紹 團隊負責人現為清華大學建筑學院建筑技術科學系長聘教授、博士生導師，主要從事室內顆粒及其復合污染動力學、建筑通風以及空氣潔凈技術研究。在包括EHP、Epidemiology和ES&T等在內的國際知名期刊發表SCI論文80余篇，被SCI他引1000余次，其中2篇入選ESI高被引論文。入選教育部新世紀優秀人才支持計劃（2007）、清華大學基礎研究青年人才計劃（2013）等，曾獲教育部自然科學二等獎（2013；排名第1）和Building and Environment最佳論文獎（2012）以及清華大學學術新人獎等榮譽，于2016年當選國際室內空氣科學院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 郵箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn
清華大學
2021-04-13
物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺
北京工業大學
2021-04-14
多用途高精度摩擦特性智能檢測分析系統
該系統能提供一種模擬汽車離合器的工作環境，對離合器的摩擦片的性能進行檢測。該系統是一機多用設備，除可在各種條件下對汽車用濕式離合器摩擦片的摩擦特性進行測試外，還可對制動片、同步環、潤滑油等的摩擦要素進行解析，是一種與 SAE J286規格相當的高精度 SAE#2 試驗裝置，可進行 JASO M 348-2002 規格試驗。
揚州大學
2021-04-14
基于虛擬機的惡意程序檢測分析平臺
“基于虛擬機的惡意程序檢測分析平臺”利用在QEMU虛擬機環境中運行PE文件獲取的API調用序列及參數等動態信息，通過虛擬機提供的模擬主機環境觸發PE文件的行為，進而根據虛擬機監控器層得到的信息抽象出PE文件的各種文件、注冊表、進程、網絡等行為，利用增強學習AdaBoost算法作為集成框架，選擇決策樹算法C4.5作為子分類器生成算法對PE文件的惡意性進行判決。
西安電子科技大學
2021-04-14
天眼情報--隱匿網絡空間情報監測與溯源分析
1. 強大的隱匿網絡空間偵測能力 在大規模高速網絡環境下加密混淆協議識別、網絡流分析和挖掘方面，研發基于全球分布式探針技術的隱匿網絡空間偵測技術，可覆蓋90%的暗網節點和服務，支持40Tb級別骨干網流量的實時監測和內容采集，可將網絡空間情報監測范圍從開放的互聯網拓展到暗網、特種通信工具、區塊鏈等隱匿網絡空間，同時，在隱匿網絡空間偵測方面布局了4項核心專利”。2. 獨有的弱信號關聯算法 通過獨有的弱信號關聯算法從海量碎片化信息中快速實現隱
廣州大學
2021-04-14
滑雪運動員運動信息采集與分析系統
該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。
關鍵核心技術突破
二、技術分析
2022年北京冬季奧運會召開在即，在國家重點研發計劃“科技冬奧”項目支持下，在雪上項目三維場景獲取及重建的基礎上，為進一步提升雪上項目運動員的訓練效率，需要獲取雪上項目運動員實時位置、速度、加速度、滑行姿態等信息，本團隊開發了以高精度實時定位、運動參數解算、運動姿態顯示、5G高速傳輸鏈路、云計算為特色的滑雪運動員運動信息采集與分析系統。
該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。該系統填補了國內外針對運動員高精度信息采集與分析的技術空白，以厘米級定位精度為冬奧訓練保駕護航。
滑雪運動員運動信息采集與分析系統突破傳統單一方式定位技術局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導輔助定位的方式進行高精度定位。采用高精度機載三維掃描LiDAR系統對雪場及周邊環境進行掃描與重建，獲取雪場的的真實三維場景，通過5G高速數據鏈路和云計算平臺，將滑行軌跡和滑行數據在真實三維場景中進行顯示。同時，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機跟拍或定點拍攝的視頻進行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時觀察運動員的滑行姿態。
現階段，滑雪運動員運動信息采集與分析系統已在國家高山滑雪運動隊、自由式滑雪運動隊測試使用，并初見成效，獲得好評。
北京理工大學
2022-08-17