该设备是培训数控机床上下料机器人操作技巧的一个工作站，通过它能够了解机床上下料机器人系统的基本构成，学习掌握机器人在机床上下料的基本功能，包括由机器人上下料搬运、原材料仓储、加工在线视觉检测、成品库仓库、通讯、多工装夹具快速切换等功能。该设备由上下料工业机器人、原材料仓库、视觉检测、成品仓库、快换装置等组成。

ASKN实验台通体采用优质冷轧钢板加工而成，表面磷化作Epoxy粉末静电喷涂防腐处理。其坚固耐用，钢构架经酸洗磷化处理后，经环氧树脂静电喷涂，使得防潮与防腐有效的结合起来。在结构上祥式上，将承重性与灵活性融合起来。全钢结构产品夺人的质感与光感使实验室显得稳重而优雅，是研究型教学型实验室的上上之选。

CS2350M双恒电位仪是基于常规单通道CS350M 型电化学工作站拓展的产品，可以实现2个通道同步测试，搭配旋转环盘电极（RRDE）使用，各通道独立，可以实现不同参数、不同电分析方法的独立使用，软件友好，可以实现组合编程功能。具体应用于： 1）电合成、电沉积（电镀）、阳极氧化等反应机理研究； 2）电分析化学研究、电化学传感器的性能研究； 3）新型能源材料、先进功能材料以及光电材料的性能研究； 4）金属材料在不同介质（水/混凝土/土壤等）中的腐蚀研究蚀性评价； 5）缓蚀剂、水质稳定剂、涂层以及阴极保护效率的快速评价。 1、硬件参数指标   2，3，4电极体系 双恒电位仪，双通道独立使用 电位仪电位控制范围：±10V 恒电流控制范围：±1.0A 电位控制精度：0.1%×满量程读数±1mV 电流控制精度：0.1%×满量程读数 电位分辨率：10mV(>100Hz), 3mV(<10Hz) 电流灵敏度：<1pA 电位上升时间：<1mS(<10mA),<10mS(<2A) 参比电极输入阻抗：1012W||20pF 电流量程：2A～2nA, 共10档 最大输出电流：1.5A 槽压：±21V   CV 和LSV扫描速度：0.001mV～10000V/s CA和CC脉冲宽度：0.0001～65000s 电流扫描增量：1mA @1A/mS 电位扫描时电位增量：0.076mV @1V/mS SWV频率：0.001～100KHz DPV和NPV脉冲宽度：0.0001～1000s AD数据采集：16bit@1MHz, 20bit @1KHz DA分辨率：16bit, 建立时间：1mS CV的最小电位增量：0.075mV 低通滤波器：8段可编程 电流与电位量程：自动设置 接口通讯模式：网口   2、电化学阻抗功能指标   信号发生器： 频率响应：10mHz~1MHz 频率精确度：0.005% 交流信号幅值：1mV~2500mV 信号分辨率：0.1mV RMS 直流偏压：-10~+10V DDS输出阻抗：50W 波形：正弦波，三角波，方波 正弦波失真：<1% 扫描方式：对数/线性，增加/下降   信号分析器： 最小积分时间：10mS 或循环的最长时间 最大积分时间：106个循环或者105S 测量时间延迟：0~105秒 直流偏置补偿： 电位自动补偿范围：-10V~+10V 电流补偿范围：-1A~+1A 带宽调整(Bandwidth) ： 自动或手动设置，共8级可调   3、CorrTest测量与控制软件主要功能 第一通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（I-t曲线)、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）#、线性循环伏安法（CV）、阶梯循环伏安法（SCV）#、方波伏安法（SWV）#、差分脉冲伏安法（DPV）#、常规脉冲伏安法（NPV）#、常规差分脉冲伏安法（DNPV）#、差分脉冲电流检测法（DPA）、双差分脉冲电流检测法（DDPA）、三脉冲电流检测法（TPA）、积分脉冲电流检测法（IPAD）、交流伏安法（ACV）#、二次谐波交流伏安（SHACV）、傅里叶变换交流伏安【标#号的方法包括相应的溶出伏安分析方法】 交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 腐蚀测量：动电位再活化法（EPR）、电化学噪声（EN）、电偶腐蚀测量（ZRA）、氢扩散测试 电池测试：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 第二通道软件功能 稳态极化：开路电位测量（OCP）、恒电位极化（i-t 曲线）、恒电流极化、动电位扫描（TAFEL 曲线）、动电流扫描（DGP） 暂态极化：任意恒电位阶梯波、任意恒电流阶梯波、恒电位阶跃（VSTEP）、恒电流阶跃 计时分析：计时电位法（CP）、计时电流法（CA）、计时电量法（CC） 伏安分析：线性扫描伏安法（LSV）、线性循环伏安法（CV） 电池测量：电池充放电测试、恒电流充放电、恒电位间歇滴定（PITT）、恒电流间歇滴定（GITT） 其他：圆盘电极测试以及转速控制、溶液电阻测量（IR降）、溶液电阻正反馈补偿（IR补偿） 通道二可选配功能：交流阻抗功能   交流阻抗：电化学阻抗～电位控制模式、电化学阻抗（EIS）～时间扫描、电化学阻抗（EIS）～电位扫描（Mott-Schottky曲线）、电化学阻抗～电流控制模式 4、仪器配置 1）仪器主机1台； 2）CorrTest测试与分析软件1套 3）电源线1条 4）网口通讯线1条 5）电极电缆线2条 6）模拟电解池2个（仪器自检器件）

针对矿井恶劣环境中绝对定位信息缺失，利用多源融合感知技术，构建可行驶区域两侧边缘，利用中心参考轨迹种子点生成拟合跟踪轨迹。建立势场态势图，实现智能矿用掘进机井下动态避障，并设计了自适应变参数的轨迹跟踪导航控制方法，突破了智能矿用掘进机矿井下自主导航规划的技术瓶颈。 提供了一种矿井下智能驾驶的局部路径规划方法及系统，自适应调整轨迹，实现路口前矿车的横向校正，保证矿车安全的通过路口，提高下无人矿车在分岔路口的安全性；提供了一种智能掘进机横向优化控制方法及系统，在粉尘碎石恶劣环境下，并缺乏绝对定位信息时，实现智能矿用掘进机井下精确横向轨迹跟踪控制技术；提供了一种智能驾驶的自底向上平滑轨迹生成方法及系统，保证在直线路线参考点处于道路中间，在弯道路段参考点处于弯道内侧，提高掘进机行驶过程中的安全性。

针对矿井恶劣环境中绝对定位信息缺失，利用多源融合感知技术，构建可行驶区域两侧边缘，利用中心参考轨迹种子点生成拟合跟踪轨迹。建立势场态势图，实现智能矿用掘进机井下动态避障，并设计了自适应变参数的轨迹跟踪导航控制方法，突破了智能矿用掘进机矿井下自主导航规划的技术瓶颈。 提供了一种矿井下智能驾驶的局部路径规划方法及系统，自适应调整轨迹，实现路口前矿车的横向校正，保证矿车安全的通过路口，提高下无人矿车在分岔路口的安全性；提供了一种智能掘进机横向优化控制方法及系统，在粉尘碎石恶劣环境下，并缺乏绝对定位信息时，实现智能矿用掘进机井下精确横向轨迹跟踪控制技术；提供了一种智能驾驶的自底向上平滑轨迹生成方法及系统，保证在直线路线参考点处于道路中间，在弯道路段参考点处于弯道内侧，提高掘进机行驶过程中的安全性。 智能矿用掘进机井下导航控制技术

井下变电所内开关分布很多，加之声音小，很难及时分辨出哪台开关跳闸，尤其是夜班期间，值班人员大都精神不好，微小的声响根本引不起注意。这样一来就耽误了送电时间，扩大了事故影响范围.因此在多台馈电开关配电点处安装一套开关跳闸监视报警系统很有必要。 （1）该系统为基于防爆兼本质安全型 PLC 控制的井下多路馈电开关故障监视系统。将各馈电开关（可达 20 个）的故障跳闸信号送入 PLC 控制器，由 PLC 进行分析判断后，显示馈电开关位置号，并发出声光报警信号。 （2）该系统能实现馈电开关沿线的语音、声光、文字相配合的显示报警系统，既可以显示各开关的启停工作状态或故障报警状态等，还可以设置汉字显示条屏用来显示安全警示用语等。 （3）采用工业现场总线技术，PLC 采用级联控制。当馈电开关路线较多时，可以设置PLC 分站，PLC 主/分站之间采用总线连接，以实现控制命令和通信信号的快速传输。PLC 主/分站均采用防爆 PLC 控制箱，能准确显示馈电开关位置号和该开关的工作状态。 （4）具有设备故障准确识别、故障预警提示，设备启停状态显示等功能。提高了多路馈电开关监视的直观性和可靠性。

本项目产品应用于换热器中(如空调中冷凝器、蒸发器或表冷器)，可用于能源、动力、石油、化工、制冷和空调等国民经济支柱产业。本成果是换热器中空气侧的传热强化技术。本项目从传热学基本原理出发，并结合传热与流动的数值模拟方法，通过对影响翅片性能的参数进行优化设计获得近似优化参数组合，在保证换热能力的条件下，可节省换热器的管材和翅片材料。 该成果发展了强化传热的原理，在翅片侧强化传热的设计原理和准则上有所改进突破，已形成的具有完全自主知识产权的新型换热技术，具有广泛的工程应用前景。

项目背景：随着国家政策的引导，城市的发展，各种建 设工程规模不断扩大，如何搞好现场施工现场管理，降低事 故发生频率，杜绝各种违规操作和不文明施工现象一直是施 工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技，AI 识别 技术，优化监控手段，实现对工地现场的各类问题实现实时 的、全过程的、不间断的监管。目前在工地智慧监管方面， 已经实现了对人员安全帽、危险区域的入侵等方面的视频监 控及 AI 分析，但是在对施工周边围挡监控、施工现场地面 硬化监控、施工现场物料堆放覆盖监控、施工现场出入车辆 清洗状况监控，AI 分析系统无法到达准确及有效的分析。需 要通过建立有效的数据模型，应用 AI 分析算法，实现对以 上问题的准确分析。 所需技术需求简要描述：1.AI 人工智能机器视觉分析 “深度学习”技术，实现视频分析、视频编解码等技术。2. 采用深度学习，高效识别准确率超 99.5%，支持目标大小阈 值设定，对光线、极端天气等不同应用场景环境适应性强， 检测速度快，运算成本低。  对技术提供方的要求:1.具有成功的 AI 识别、深度学习 方面的成功案例。2.对人工智能、大数据分析具有深入的研 究。3.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权 侵犯。