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高精度 计算机辅助孔型设计、模拟和优化（CAE)
在棒材、线材、型材及管材等轧制工艺制度制定中，首要任务之一是进行科学的孔型设计。孔型设计合理与否直接影响到轧制效率、产品质量和实际操作条件等。棒、线、型材及管材等轧机的经济效益可以通过提高孔型设计质量和优化轧制工艺制度（包括速度制度等）来实现。传统孔型设计主要是依据经验试（凑）错法，往往需要经过多次试轧和修正才能轧出合格产品，研发周期长、成本大。
本项目《高精度计算机辅助孔型设计、模拟和优化（CAE）技术》针对各类棒线型材及管材产品以现代计算机辅助工程 CAE 为核心技术进行孔型设计，采用反映轧制过程多阶段、多影响因素的精确数学模型，在满足咬入及变形条件、孔型中稳定条件以及设备能力和电机负荷等限制条件下，进行孔型优化设计,既获得满足要求的轧材几何形状、尺寸精度、表面质量和组织性能等，又达到高效率生产的目的。其设计系统的核心是应用计算机优化获得最佳孔型系统、轧辊及孔型配置以及最优工艺控制方案和工艺控制模型，还可以对孔型设计结果进行计算机模拟，根据模拟结果再对孔型设计方案进行必要的修改，用计算机模拟和优化加速孔型设计进程、提高孔型设计质量（包括安全性、可靠性、共用性等），减少或代替试轧过程。
该技术可应用于各类棒、线、型材及管材等轧制过程的孔型设计,其中包括：螺纹钢筋（包括切分轧制）、圆钢、方钢、角钢、槽钢、工字钢、 轻轨、重轨、扁钢、球扁钢、H 型钢、T 型钢等各类简单断面、复杂或异形断面型材等；热弯或冷弯型材等；管材孔型设计（包括穿孔机孔型、连轧管孔型以及周期式冷轧管机组）等。连续式轧机、半连轧、万能轧制法以及横列式轧机等；环件轧制等特种轧制工艺。钢种：各类碳素钢、碳结、优质碳结、各类合金钢和特殊钢等。
北京科技大学
2021-04-13
基于固定翼无人机能耗最小的优化方法
本发明涉及通信感知一体化技术领域，具体为一种基于固定翼无人机能耗最小的优化方法。本发明中，固定翼无人机和基站共同构成了双基地合成孔径雷达，无人机依次收集感知目标反射的基站下行信号，并回传至基站端进行目标识别与成像。通过对系统模型的分析，构建了相应的优化问题。提出的方法采用了连续凸近似、引入辅助变量和凸差规划等技术手段，将原本难以求解的非凸问题转化成易于求解的凸问题，实现了无人机三维飞行轨迹和回传通信功率的联合设计与优化。与现有方法相比，本发明显著降低了无人机执行通信感知一体化任务的能量消耗，提升了系统能效。同时，对不同距离的目标均能得到良好的成像质量，充分体现了该方法的普适性与实用性。
复旦大学
2021-01-12
槽式光热发电多模型预测函数控制及其优化
针对太阳能集热系统扰动多、大滞后和大惯性等控制难点，建立了适合控制器设计的简化分段非线性模型，并设计了基于预测函数控制策略的集热系统出口导热油温度控制系统。该预测函数控制策略在调节速度、超调量以及稳定性方面的控制效果均明显优于传统PID控制策略；与未简化的多模型预测控制相比，简化后的多模型预测函数控制的最大动态偏差增大了13%,但计算量大大降低，控制器的实时性也得到增强。
南京工程学院
2021-01-12
基于反应热风险特性的重氮化工艺优化
本研究基于重氮工艺反应热危险性，利用先进的热分析设备（反应量热仪RC1、绝热量热仪ARC、差示扫描量热仪DSC）对重氮工艺进行分析，通过测量获得重氮工艺的目标工艺温度、失控后体系能够达到的最高温度、失控体系最大反应速率到达时间为24小时对应的温度、技术最高温度等数据，改进工艺参数，降低工艺的热危险性，防止失控反应，提高化工工艺的本质安全性。
南京工业大学
2021-01-12
多尺度参数相关的工业发酵过程优化与放大技术
项目来源于国家科技部 “973”重大基础研究、“863”重点项目和上海市重点项目，旨在解决工业发酵过程优化与放大中的科学问题和生产实践推广，此技术可广泛应用到生物制药、食品工业、化工、农业等多个应用领域，开发的技术及工艺、工程和装备均处于国际先进水平。
项目技术特点：
（1）提出了工业发酵过程工程的多尺度优化理论，建立了基于细胞代谢的宏观代谢流检测与控制和参数相关分析的优化研究方法，建立了基于细胞生理代谢特性和反应器流场特性相结合的工业发酵放大方法；
（2）研制了专门用于发酵过程优化与放大研究用的装备，并应用到工业发酵过程中；
（3）建立了基于工业发酵过程数据处理与实时远程诊断的工业发酵过程信息处理系统；
（4）开发了专门用于过程优化与放大研究用软件包；
（5）已应用到十余个产品的过程优化中，产品产量大幅度提高；
（6）实现生物过程工艺、工程、装备一体化研究。
曾三次获得国家科技进步二等奖，近年申请专利十余项。
华东理工大学
2021-04-13
基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写
本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写，适用于图像隐写领域，包括以下步骤：使用封面图像C获取其对应的增强图像E后，分别对其进行特征提取，后引入多尺度空洞融合的注意力机制；再将两个图像的特征融合得到图像X；之后与秘密连接形成载密张量M；编码器接收三个输入：图像M的特征、当前的扰动，以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入；通过反复应用编码器，最终生成的隐写图像；解码器接收编码器生成的隐写图像，经过一系列卷积，从隐写图像中恢复原始的隐藏信息；批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性，并提供反馈；重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来，在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制，从而找到图像中更适合隐藏信息的部分，使生成的隐写图像更加隐蔽。
南京工业大学
2021-01-12
一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法
本发明公开了一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法。输入电力系统的初始信息；利用遗传算法进行初始化种群，设置染色体个数和最大遗传代数；判断多个网络拓扑是否均满足数值可观性，若满足则计算多个网络拓扑下的停电损失，并得到最小的停损系数，否则将目标函数值设为上限值；将最小停损系数与系统要求的停损系数作比较，若小于则计算目标函数值；否则将目标函数值设为上限值；
计算个体适应度并进行排序，选出最优个体及其目标函数值，用赌轮盘算法产生下一代个体；根据最大遗传代数选择进行下一轮迭代或输出最优解。本发明不但能够保证电力系统在正常情况下的完全可观性，而且能够在线路N?1故障下满足相应的停损系数要求。
东南大学
2021-04-11
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12
优化组织方式 充分发挥国家战略科技力量突出作用
国家战略科技力量并非相关领域国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业等不同主体的简单组合，关键是要切实产生协同效应，形成科研攻关的体系化能力。
科技日报
2022-04-18
邬大光 | 面向2035：高校学科优化调整布局的思考
当以“面向2035”为逻辑起点，遵循“现实与未来相关照”“学科内外部发展逻辑相统一”“多元主体、多种因素相协调”的逻辑理路，对面向2035的高校学科优化调整布局进行系统性、全局性和前瞻性的战略思考。
光明日报
2022-10-14