本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

近日，我实验室邱让建副教授在《Agricultural and Forest Meteorology》（农林科学I区top期刊，2020年影响因子4.651）上发表题为“An improved method to estimate actual vapor pressure without relative humidity data”的研究论文，该论文第一作者是我校邱让建副教授，硕士研究生李隆安为第二作者，合作作者为中国农业大学康绍忠院士等。这是邱让建副教授近期在该期刊发表的第二篇文章。 实际水汽压是评估大气中水汽含量的一个间接指标，是气象、水文、农业等相关学科中经常使用的重要参数，可反映地表与大气间的水分传递，以及局部到区域尺度的水平衡。虽然大多数国家对最高和最低气温的有较高的观测精度，但相对湿度或和露点温度数据通常不易获得，或无法获取长期高质量的观测数据，造成较难计算实际水汽压。因此无相对湿度数据条件下估算实际水汽压成为气象、水文、农业等相关学科的研究热点。 当缺乏相对湿度数据时，前人主要采用最低温度替代露点温度或基于最低气温静态修正最低温度以估算实际水汽压。该文通过评估886个气象站点的数据发现上述两种方法在干旱区大大高估了实际水汽压。而基于最低气温修正露点温度的修正因子与干旱指数间存在极显著的对数函数关系。基于该关系可动态修正露点温度，进而准确估算不同气候区的实际水汽压。提出的动态校正露点温度的方法较文献中的不修正或静态修正露点温度的方法在所有气候区均大幅提高了估算精度。该方法适用于日尺度以上的实际水汽压的估算。

为了解决高精度模具表面强化处理变形和高温技术在工业大规模推广应用中的瓶颈问题，本项目提出利用低温流动层法进行碳氮化物涂层制备的方法，应用于高精密模具表面强化处理。通过气流与粉末在600℃左右形成左右的流动层的热辐射特性，在高精密模具表面制备高耐磨高耐蚀的碳氮化物涂层，是由碳化物和氮化物复合而成，兼具碳化物和氮化物的优点，具有高熔点、高硬度、耐磨、耐氧化、耐腐蚀等特性，并具有良好的导热性、导电性和化学稳定性，适用于要求较低的摩擦系数和较高硬度高精密模

本发明属于上气道阻塞手术领域，具体的说是一种基于计算流体力学模拟上气道阻塞手术方案的方法，排查确诊患者上气道解剖异常，涉及多部位病症；首先使用CT扫描图像经处理构建原始三维模型；接着划分三维网格和使用计算流体力学软件进行气流模拟，通过模拟结果判断气流受阻部位与程度以确定手术针对的部位；然后针对该部位用数字模拟雕刻获得术后模型；最后在术后模型重复模拟气流场，通过对比气流场数值选出理想方案，本发明通过模拟手术前后的气流场使医师精准确定手术针对的部位、模拟不同手术方案、提高手术的个体化、精细化；使患者症状得到最理想的改善，并降低术后并发症发生的风险。

产品详细介绍上四下四回流焊,回流焊接机QS-F830   http://www.qinsidianzi.com/

一种对可改善铝基复合材料润湿性的Al-Si-Ti系三元活性钎料；其成分为：7~14%Si，0.1~1.2%Ti，余Al；施焊时，预置后适当加压，再加热至约610℃。对体积分数为30%的氧化铝短纤维强化的纯铝基复合材料采用Al-12Si-0.5Ti钎料可获得接头有效系数达99%以上的优质接头，远远优于现有各文献报道的焊接效果。 

本发明公开了一种考虑局部轴向压力的沥青混合料水平抗剪性能试验装置及方法，装置包括：沥青混合料圆柱体试件、圆形钢垫块、钢套筒、半圆环形压头、凹形底座、螺栓和剪式千斤顶；方法具体为采用万能材料试验机，通过半圆环形压头对作用有轴向局部荷载的沥青混合料圆柱体试件进行匀速加载，由试件变形测定装置LVDT及数据采集系统自动绘制和记录试件的荷载?变形曲线，根据读取

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。