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1. 財(cái)務(wù)管理：熟悉現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理方法并能熟練應(yīng)用，梳理財(cái)務(wù)內(nèi)部管理制度，建立并完善成本管理、預(yù)算管理，協(xié)調(diào)公司財(cái)務(wù)資源和業(yè)務(wù)規(guī)劃等；2. 銷售管理：建設(shè)強(qiáng)有力的業(yè)務(wù)銷售團(tuán)隊(duì)，制定年度銷售目標(biāo)并組織分解落實(shí)。，可獨(dú)立分析市場行情和行業(yè)動(dòng)向，及時(shí)掌握最新的銷售動(dòng)態(tài)，為公司營銷策略及新產(chǎn)品研發(fā)提供依據(jù)。3.生產(chǎn)管理：制定生產(chǎn)部各個(gè)科室合理有效的人員結(jié)構(gòu)，使每個(gè)科室每個(gè)人員的潛能都能得到最大化的發(fā)揮；根據(jù)業(yè)務(wù)需求作出合理產(chǎn)能規(guī)劃并合理安排生產(chǎn)，確保計(jì)劃達(dá)成；制定作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，確保工人按標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)；改善工藝，并在內(nèi)部形成獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，以提高作業(yè)效率；做好生產(chǎn)成本管理。4.技術(shù)研發(fā)管理在線材制品領(lǐng)域具有一定的理論基礎(chǔ)和技術(shù)工作經(jīng)驗(yàn)。

本實(shí)用新型公開了一種單目三維實(shí)時(shí)在線跟蹤與定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括激光測距裝置、望遠(yuǎn)鏡、CCD、 三角架、標(biāo)靶及計(jì)算機(jī)。激光測距裝置固定在望遠(yuǎn)鏡的上方，望遠(yuǎn)鏡被固定在三角架上，CCD 安裝在望 遠(yuǎn)鏡成像面上，用于獲取標(biāo)靶的二維圖像，與激光測距裝置一起通過 USB 數(shù)據(jù)線將獲取的圖像傳輸?shù)?計(jì)算機(jī)中，并將測量的結(jié)果在計(jì)算機(jī)上顯示出來。本實(shí)用新型能對(duì)目標(biāo)進(jìn)行在線跟蹤，實(shí)時(shí)監(jiān)測目標(biāo)的 三維微小移動(dòng)，系統(tǒng)組成簡單，應(yīng)用成本不高，適合在工程建筑變形觀測領(lǐng)域推

構(gòu)建了一個(gè)可靠的鞘翅目昆蟲科級(jí)分類單元間的系統(tǒng)進(jìn)化關(guān)系樹，在分類單元覆蓋度、系統(tǒng)樹解析度等方面均大幅度超越之前的研究成果。更為重要的是，該研究發(fā)現(xiàn)：（1）鞘翅目昆蟲起源于2億9千萬年前的二疊紀(jì)早期，隨后物種數(shù)量不斷增加，其物種多樣性的產(chǎn)生的確與長期的進(jìn)化相關(guān)；（2）然而，占甲蟲物種數(shù)量一半以上的植食性甲蟲出現(xiàn)于1億4千萬至8千萬年前的白堊紀(jì)時(shí)期，這與被子植物的出現(xiàn)與繁盛時(shí)間完全一致，說明白堊紀(jì)時(shí)期被子植物的繁盛對(duì)植食性甲蟲的物種多樣性增長起到了“進(jìn)化推進(jìn)器”的作用。研究基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建了鞘翅目穩(wěn)健的系統(tǒng)發(fā)育時(shí)間樹，為鞘翅目昆蟲的系統(tǒng)分類學(xué)研究奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)揭示了鞘翅目昆蟲驚人的物種數(shù)量產(chǎn)生的進(jìn)化機(jī)制，豐富了我們對(duì)生物進(jìn)化過程復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴。 在競爭優(yōu)勢方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等對(duì)安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲(chǔ)能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

本項(xiàng)目提供壓縮機(jī)全生命周期管理系統(tǒng)，建立模塊化、集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，面向于往復(fù)壓縮機(jī)、隔膜壓縮機(jī)，服務(wù)于石油化工、加氫站、儲(chǔ)氣庫、船舶動(dòng)力等行業(yè)主要包括： 設(shè)計(jì)規(guī)劃階段——壓縮機(jī)整體方案設(shè)計(jì)，壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)形式設(shè)計(jì)，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設(shè)計(jì)，安全控制策略設(shè)計(jì)等； 運(yùn)行工作階段——壓縮機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)展示，核心部件狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，監(jiān)測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統(tǒng)開發(fā)； 檢修維護(hù)階段——零部件維修預(yù)警、壽命預(yù)測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機(jī)及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺(tái)。 關(guān)鍵技術(shù)一：壓縮機(jī)性能計(jì)算技術(shù)與選型設(shè)計(jì)技術(shù) 基于 Windows 平臺(tái)，遵循結(jié)構(gòu)化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設(shè)計(jì)軟件，可實(shí)現(xiàn)往復(fù)壓縮機(jī)物性計(jì)算、熱力計(jì)算、動(dòng)力計(jì)算、設(shè)計(jì)校核復(fù)算、平衡計(jì)算、產(chǎn)品系列化自動(dòng)匹配、多工況計(jì)算七項(xiàng)功能于一體，可實(shí)現(xiàn)往復(fù)壓縮機(jī)機(jī)組設(shè)計(jì)計(jì)算、選型、零部件管理一體化功能。現(xiàn)階段已授權(quán)發(fā)明專利 1 項(xiàng)，軟件著作權(quán) 1 項(xiàng)。 關(guān)鍵技術(shù)二：壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)及設(shè)備 針對(duì)壓縮機(jī)核心零部件構(gòu)建相應(yīng)狀態(tài)監(jiān)測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內(nèi)熱力過程特征和閥片聲發(fā)射信號(hào)的診斷方法，基于氣閥聲發(fā)射信號(hào)獲得氣閥故障的特征參數(shù)和反映故障程度的量化指標(biāo)，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應(yīng)變重構(gòu) pV 圖方法的往復(fù)壓縮機(jī)氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應(yīng)變重構(gòu)壓力-容積圖（p-V圖）的無損監(jiān)測方法，為傳統(tǒng)侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動(dòng)的故障診斷方法，對(duì)不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動(dòng)故障進(jìn)行模擬試驗(yàn)，對(duì)比時(shí)頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動(dòng)的故障機(jī)理、聲發(fā)射信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)特征，提取故障特征識(shí)別故障程度；④基于壓縮機(jī)內(nèi)油-氣壓力“伴隨”關(guān)系，國內(nèi)外首次提出了集成聲發(fā)射與油-氣壓無損監(jiān)測的隔膜壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測新方法，進(jìn)一步根據(jù)油-氣壓力“伴隨”關(guān)系的失調(diào)追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復(fù)壓縮機(jī)軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構(gòu)建了往復(fù)式壓縮機(jī)扭振測試系統(tǒng)，為傳統(tǒng)方法在現(xiàn)場實(shí)際應(yīng)用時(shí)難于實(shí)施提出解決方案；⑥壓縮機(jī)氣流脈動(dòng)和振動(dòng)模態(tài)分析技術(shù)，隔振結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、管路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提供機(jī)組振動(dòng)測試、診斷以及改進(jìn)方案。 本項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)階段已授權(quán)國內(nèi)發(fā)明專利 4 項(xiàng)，申請(qǐng)國際專利 2 項(xiàng)、國內(nèi)發(fā)明專利10 項(xiàng)；應(yīng)用于中海油海洋平臺(tái)天然氣壓縮機(jī)；開發(fā)壓縮機(jī)故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機(jī)調(diào)試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運(yùn)動(dòng)失效、活塞環(huán)磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴(yán)重故障。 關(guān)鍵技術(shù)三：壓縮機(jī)數(shù)據(jù)共享與健康管理云平臺(tái) 構(gòu)建壓縮機(jī)及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺(tái)；構(gòu)建壓縮機(jī)熱力-動(dòng)力-應(yīng)力-壽命分析模塊，集成監(jiān)測數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)；基于故障診斷技術(shù)，建立機(jī)組現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)與健康/故障狀態(tài)信息實(shí)時(shí)共享平臺(tái)，打破機(jī)組現(xiàn)場與遠(yuǎn)程管理者之間的技術(shù)壁壘；實(shí)現(xiàn)壓縮機(jī)核心部件維修預(yù)警、壽命預(yù)測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機(jī)維修維保手冊(cè)、指導(dǎo)視頻、三維模型；壓縮機(jī)全生命周期管理，顯著提高運(yùn)維效率和管理水平。