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计算机仿真与试验检测的减振降噪研究及其在工程机械上的应用
科研团队经过3年多研究,形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法,为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 科研团队经过3年多研究,形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法,为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 研究成果早期应用与宁波大学与玉柴动力的发动机减振降噪、方太叶轮异音减振项目,并在山东巨明集团的452、688等玉米机械上进行了减振降噪的优化改进上,使其发动机、驾驶室的传递率分别从156%降低至75%、157%降低至78%,驾驶室舒适性也得以大幅度改善,有效地提升了该款产品市场竞争力。2019年该两款产品的销售量为22500万元,年增长约20%。 2019年宁波大学与柳工集团所签订的TC800起重机减振降噪技术合同是本项目技术的进一步推广应用。
宁波大学 2022-08-16
基于注入种子光的光学微腔光频梳产生装置及产生方法
本发明公开了一种基于注入种子光的光学微腔光频梳产生装置 及产生方法,包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纤环、 光滤波器、合束器和光学微腔;第一放大器的输入端连接泵浦激光, 分束器的输入端连接至第一放大器的输出端;光纤环的一端连接至分 束器的第二输出端,光滤波器的输入端连接至光纤环的另一端,合束 器的第一输入端连接至分束器的第一输出端,合束器的第二输入端连 接至光滤波器的输出端,光学微腔的输入端连接至所述合束器
华中科技大学 2021-04-14
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法,准确识别患病部位,准备诊断患病类型,可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试,算法和程序代码完整,
中国人民大学 2021-04-10
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法,准确识别患病部位,准备诊断患病类型,可以显著提高临床效益。自主独立开发。
中国人民大学 2021-05-11
高含盐废水零排放(ZLD)与分质结晶资源化处理关键技术
小试阶段/n随着经济的飞速发展,国内工业高含盐废水的减排压力日益增大,不少废水中所含无机盐还具有回收利用的价值,直接排放不仅导致水环境污染,而且还造成盐资源的浪费。针对目前工业高含盐废水零排放(ZLD)处理过程中存在的回收盐产品纯度低、重金属和有机物杂质含量高、过程能耗高和稳定运转周期短等问题,研究开发了高含盐废水分质结晶及资源化提取关键技术,通过石灰乳化学沉淀+改性生物炭吸附+膜分离(或多效蒸发或蒸汽再压缩MVR)浓缩+分质结晶等耦合处理技术,实现工业高含盐废水“零排放(ZLD)”,回收得到的水可
武汉科技大学 2021-01-12
复杂环境下分布式多源信号实时获取与处理关键技术及应用
1998.9--2002.7 
电子科技大学 2021-04-14
用于大数据处理系统的内存数据集置换系统与置换方法
本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统, 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析,得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合;信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测,并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块;决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序,判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换,在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并
华中科技大学 2021-04-14
镀锌板彩涂预处理用水性表面处理剂
简介:本发明提供一种镀锌板彩涂预处理用水性表面处理剂,属于彩涂镀锌板的表面处理技术领域。本发明所提供的镀锌板彩涂预处理用水性表面处理剂组分及质量百分比如下:水性树脂,20~60%;有机硅烷,1~5%;无机缓蚀剂,0.5~2.5%,封闭剂,0.5~3%;促进剂,1~3%,去离子水,余量。本发明将无机缓蚀剂、纳米粒子、有机硅烷和水性树脂有机地结合形成复合钝化膜,不仅改善钝化膜与镀锌层的结合力,且提高镀锌板表面处理后的涂装性能。作为封闭剂的纳米二氧化硅经改性后能均匀地分布在钝化膜中,提高膜层的致密性,从而提高其耐腐蚀性能。本发明水性表面处理剂中不含任何价态的铬,是一种环保型表面处理剂,本发明预处理工艺简单,能够满足彩涂工艺的需求。  
安徽工业大学 2021-04-13
考虑时空关联与数据隐私性的有源配电网分布式光伏功率预测技术
(一)成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳,减少因长距离输送带来的线路损耗问题,在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月,国家能源局综合司发布了《关于报送整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》,用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下,分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底,国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW,约占光伏总装机容量的三分之一,且其增长速度已经超过了集中式光伏。 (二)痛点问题 对于配电网来说,光伏出力易受天气因素影响,具有极强的随机波动特性,大规模分布式光伏接入,一方面加剧了配电网负荷短时波动,影响电力实时平衡,制约负荷预测精度提升;另一方面,分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳,为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说,随着新一轮电力体制改革的持续深入,分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性,使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同,面临严重的市场风险。 因此,亟需精准的分布式光伏功率预测,为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳,分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 (三)技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列,以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后,基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑,利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间,而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系,由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性,有效实现子序列动态图结构的构建。最终,基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络,将其与动态图结构结合,建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型,针对不同频率下出力子序列分别预测,而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先,基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型,该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征,而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测,自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后,利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题,且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此,利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上,开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架,在该框架中,本地用户仅需将本地模型进行共享,无需数据的传输,而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练;在中央服务器,基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 (四)竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征,实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时,考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下,可以取得较好的预测效果。然而,易受天气因素的影响,分布式光伏出力极易发生短时波动,因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列,显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化,难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法,利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上,考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性,将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量,减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性,且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量,因此大多以一种集中的训练方式实现,即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而,这种集中训练的方式会期限数据隐私,使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外,在竞争激烈的电力市场中,分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法,利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测,实现对本地功率时域特征的有效挖掘;利用分散式训练的联邦学习框架,实现各场站预测模型信息共享,有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏,虽然场站数量众多、分布广泛,但是其位置临近,由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征,实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力;利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征,以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上,利用联邦学习框架聚合各本地模型,实现各站点信息聚合,实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进,分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中,为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行,维持电力平衡等工作提供重要参考。同时,随着分布式光伏逐步参与到电力市场,所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略,签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述,所研成果市场前景广阔。
华北电力大学 2023-08-10
电脑邮件处理机
传统的邮件处理过程是:称重——查单价——计算邮资——手工开单。为从根本上解决手工操作效率低、易出错的问题,研制了该产品,并通过了海南省技厅组织的产品鉴定。    电脑邮件处理机集称重、根据邮件类型和到达地区查询单价、计算资费、打印收据为一体。工作人员只需将邮件放于称重盘上并操作仪器面板上的按键选择邮件类型及达到地点,即可自动完成邮件的收寄工作。该产品适用于各类城市及农村的邮局营业网点,根据用户需要可以增加联网功能。 单机成本约1200元(不含打印机),预计售价3000元。
武汉工程大学 2021-04-11
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