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成果簡介：增壓器試驗在新產品的開發和產品質量的控制方面發揮著非常重要的作用。國際知名的增壓器生產企業都會根據自己的生產情況配有較完善的增壓器測試設備，先進的測試系統和現代化試驗臺的結合為甚至最小的發展步驟都提供了可靠的檢驗，保證了產品的高質量。對國內增壓器制造企業來說，對生產設備的重視程度要遠遠超過了對試驗測試的重視程度，這也使得國產增壓器在應用過程中增壓器本身的故障以及由增壓器故障誘發的發動機故障時常發生，嚴重影響了國內產品在國內外市場上的競爭能力。 項目來源：自行開發 

TY-800天雁牌高中圖形計算器的主要功能有高級中學專用，常規計算、函數圖像的繪制與表格，算法語句的輸入與運行，統計運算，用二分法求方程的似解，定積分與微分，概率、方程組求解，矩陣、復數、數列與遞規，USB接口可與電腦相連升級同步歡迎來電洽談： 15323758534 QQ：2793177994 韋先生

由于航空發動機和燃氣輪機葉片型面是空間異型曲面，因而其設計、制造及維修都面臨巨大挑戰。為了在設計加工層面提高葉片加工質量，同時在修復層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測量研究至關重要。 本項目面向葉片制造研發了一套基于四軸運動平臺與線激光掃描相結合的葉片型面檢測裝置，并開發了集運動控制、數據采集與處理、精度評估等多功能于一體的軟件系統，可實現多類型葉片的二維截面高精度測量與三維型面自動化高效重構,有效克服因葉片復雜結構特征帶來的掃描數據密度差異性大、重疊區不足等因素對重構精度的影響。本項目面向葉片3D打印修復，研發了一套高效高精度的葉片檢測方法與集成系統，可實現批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動化測量、數據重構和葉片配準，為葉片修復工藝流程中的3D打印和后續機加工等工藝環節提供關鍵的數字化測量、加工工藝數據，有效提升修復精度與效率，并降低成本。 本項目的開發成果可應用于航空發動機、燃氣輪機等葉片制造、修復全生命周期的測評、重構、反求等場景，市場規模大。 圖 面向葉片3D打印修復的檢測方法與集成系統硬件平臺

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

人工智能應用創新實訓平臺是一款專為人工智能領域專業學生設計的多功能教學工具，它集科研教學、實驗實訓和項目實踐于一體，提供了一個全面的學習環境。該平臺以國產高性能芯片RK3588作為其邊緣計算的核心，支持本地化編程開發，使得學習者能夠深入掌握人工智能技術。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學習框架，便于學生進行模型訓練和推理實踐。 平臺內置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學生提供了實際操作和學習深度學習模型的機會。這些內置模型不僅有助于學生理解深度學習算法的實際應用，也為他們的創新項目提供了堅實的基礎。通過這樣的實訓平臺，學生能夠在實踐中深化理論知識，提升解決實際問題的能力。 本平臺融合了先進的多模態大模型智能體，并配備了一系列場景化實體組件，包括深度相機、雙軸云臺、多軸機械臂、微型輸送帶、工業級相機以及麥克風陣列等。這些尖端設備使得我們能夠快速構建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應用場景。

成 果 簡 介 電伴熱廣泛應用于石油、化工、地鐵等領域，本研究成果設計了一種新型的電伴熱控制器。系統采    用六管設計，每管采用一主一備方式；可采集 32 路溫度 、12 路回路電流、6 路漏電電流；具有主輸出 12 路， 報警輸出 11 路；具有RS485、CAN、以太網通訊接口。采用物聯網和云服務技術，設計了基于物聯網云平臺的WEB 服務器，可實現PC 端遠程監控與移動互聯網微信客戶端綁定設備、實現人與設備的實時交互， 設備監控、智能數據分析、消息分發、遠程升級等服務。

本發明涉及直流配電網技術領域，具體涉及智能型直流斷路器電弧能量抑制系統及其方法，包括高頻信號注入模塊，產生并注入高頻載波信號至電弧通路；電弧特征識別模塊采集電弧電壓電流信號，利用VMD?HHT算法識別電弧類型并生成特征信息；磁通擾動觀測模塊檢測電流磁通量，計算磁通擾動值及相位差；深度學習控制模塊接收電弧特征信息和相位差，通過深度強化學習算法生成IGBT控制時序信號；多端口換流控制模塊接收該信號，控制多級IGBT并聯子模塊的開關頻率，基于PWM控制方法高效抑制電弧能量。雙啟發式算法控制模塊結合遺傳算法和粒子群算法，自適應分配各端口驅動電流，實現IGBT模塊并聯均衡。

電力變壓器是電網能量傳輸的樞紐和核心，其安全運行是保障電網安全 的第一道防御系統。本項目針對電力變壓器運行安全持續開展變壓器智能化關 鍵技術反應用研究： （1） 深入研究并揭示了電力變壓器運行故障機理及特征，創新性地提出了 新的電力變壓器故障智能檢測及診斷方法，形成了電力變壓器智能化系統架構, 發明了變壓器智能化系統核心的一體化智能監測技術及分布式診斷方法，研 發出感知運行狀態信息的變壓器傳感網絡，解決了變壓器信息感知、數據傳輸、 信號處理、故障診斷等硬件的一體化設計技術難題。 （2） 提出了變壓器多種信息智能感知新方法，研制了局部放電超高頻信號、 油中溶解氣體、繞組暫態電壓與套管絕緣參數等多種狀態參數的無線智能傳感 器。發明了變壓器冷卻與濾油系統的在線智能控制技術。 （3） 提出了提高變壓器狀態信息可信度的方法，開發了融合狀態信息、統 計數據和老化程度等多源信息的電力變壓器健康指數綜合評估系統，如電氣設 備狀態在線監測與故障診斷分析系統、電氣設備絕緣綜合在線監測系統、電 力設備智能綜合處理裝置等，解決了多源信息無法進行關聯分析和融合評估的 技術難題，提高了運行變壓器狀態準確評估的可靠性、有效性及實用性。 市場及經濟效益分析： 本項目研發的智能變壓器監測參量全面，同時具有冷卻系統、在線濾油 系統智能控制和負荷調度輔助決策功能，系統維護工作量小。同類技術對比 結果如表4所示。相關統計表明：中國境內已安裝110 kV及以上電壓等級變 壓器近5萬臺套，市場需求巨大。 團隊介紹： 自2003年至2017年，重慶大學采用“應用基礎研究與工程技術攻關" 相結合的研究方法，針對變壓器智能化面臨的監測傳感器不具智能化處理能 力和一體化水平低、缺乏融合多源信息的狀態評估統一建模方法、變壓器狀 態評估無法支撐變壓器運行控制等三方面復雜科學技術難題、尚不存在穩定 可靠的智能化變壓器的現狀，經過13年的研究，實現了變壓器智能化4項 關鍵技術的突破，研制了智能化變壓器及其狀態監測裝置與故障診斷系統。 團隊由教授、副教授、高級工程師、工程師、講師等構成，年齡結構合理，具 有較強的創新能力及成果轉換能力，發展潛力較大。

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