由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

（专利号：ZL 201410284167.5） 简介：本发明公开了一种基于超声波振动式结晶器的不锈钢生产方法，属于钢铁冶金技术领域。本发明的步骤为：步骤一、高炉炼铁；步骤二、转炉冶炼并进行精炼；步骤三、超声波连铸，经过步骤二精炼之后的钢水在连铸过程中采用水平连铸结晶器，在水平连铸结晶器上产生超声波振动。本发明中无需依靠结晶器的机械振动，而仅仅依靠超声波振动力使初生坯壳与结晶器内壁自动“脱模”，从而消除或减少不锈钢铸坯表面缺陷的产生；结晶器

本课题在重庆市工业发展资金的资助下，开展了片上可信嵌入式系统的研 究。采用S0PC将TPM标准安全处理模块、外围接口与处理器整合在单个集成电路芯片上，为解决特殊领域嵌入式系统的安全问题提供有效和实用化的解决方 案。可以直接在国防、金融等领域推广应用，以提高智能化产品的安全性能。 系统特色： 1.  芯片化可信安全机制牢固 2.  应用范围宽 3.  可以不改变原有产品系统的硬件结构 4.  拥有核心技术与国家发明专利5.市场需求面广、量大。

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

针对生态浮床种植装置简单、植物难以越冬、管理麻烦、难以持久、影响技术推广的问题，开发了装配式、淹没式、耐久的生态浮床种植技术，用于湖泊河道水质改善。其装置由网格种植架、仿生浮子、种植蓝及种植填料、耐寒植物组成，形成装配式种植装置。种植网格淹没于水中，浮子浮于水面。种植装置均采用抗老化塑料制成，种植可靠耐久，引种耐寒植物能在 0℃以下自然越冬，管理方便。浮床载体不遮蔽水面，不影响水面自然复氧，不产生白色污染，景观效果好。耐寒植物生长期长，对氮磷吸收能力强。

1.本公司研发生产的筒式不锈钢油箱总成由燃油箱本体和集成传感器组成燃油箱本体由隔板和端板组成，隔板采用压紧+点焊工艺，端板采用压紧+滚焊工艺。2.由于不锈钢油箱在设计初期仅用 Hypermesh 软件+Nastran 软件+Hyperview 软件等软件对油箱结构进行模态、刚强度等常规分析。但设计前期暂时还未能运用流体CAE技术对油箱进行刚度和强度耐久分析，同时，整车耐久和台架试验也不能完全反映出油箱的设计缺陷，需要收集售后出现的问题来完善设计方案。3.迫切需要在设计初期运用流体CAE技术针对油箱中不同体积的油液以及不同加速工况下对不锈钢油箱结构进行刚强度分析并依次为依据不断优化和完善产品结构和生产工艺。

公司现在都是由人工进行数控车床及加工中心的操作，每人可以操作两台或三台机床，公司自2019年起就着力考察能够合作的企业或学校，致力打造由机器人替代人的数控车床及加工中心的操作，但多方寻找，还未有能够针对我公司的高端装备产品的机器人，我公司的产品，品种多，需要较频繁的更换要加工的工件，所以较其他企业的流水线式的机器较为复杂。

产品详细介绍 一、功能概述： 密闭式静脉输血技术虚拟仿真实训软件是为医学护理教育研发的新兴产品，软件模拟医院输血流程，设立仿真情景，分为受血者血样采集，接收血液，输血三大部分，为密闭式静脉输血技术的虚拟教学和培训提供了重要的教学工具。虚拟环境使学生们脱离了实训中的风险和制约，从实训中获得感性认知和实际经验，增强学生的临床思维能力和专业知识技能。 二 特点介绍： 1、3D模拟实体场景： 运用Unity 3D技术，实现全数字建模，还原医院真实场景，立体直观，高度仿真； 2、灵活定制多样病例： 使用教师客户端访问软件，对病例和实训流程进行形式多样的编辑设定，包括皮肤状况、体温状况和不良反应状况等； 3、实景流程高度还原：  软件模拟医院输血环节，设立仿真情景，按流程操作，分为受血者血样采集，接收血液，输血三大部分； 4、虚拟空间情景漫游： 系统用户在软件内拥有高度自由，可以在场景内随意走动，查看场景布局，还可以对物品进行放大缩小，方便观察物品细节； 5、操作过程分步记录： 系统能够记录实训者的每一步操作，方便查漏补缺。在多次重置操作时，默认计入最后一次的操作得分； 6、实训结果即时查询  操作完成后，软件会生成一份可供下载的成绩报告单，学生可以通过成绩报告单上的分数及错误点汇总，对自己的实际操作能力和知识掌握程度有直观的认识。

团队研究方向：（1）XR与沉浸场景设计研究；（2）中国风格创新设计研究；（3）基于文化和设计驱动力的品牌战略研究。科研项目：承担国家科技部、文旅部、中宣部、教育部等国家课题多项。承担企事业横向课题几十余项。 1、痛点问题：当前，传统文化产业面临数字化转型挑战。随着时代发展，传统文化元素现代转化存在障碍，品牌力不足，市场潜力未充分挖掘。同时，互联网经济下，时尚节奏加快，传统设计样式及产品迭代效率难以快速响应市场变化和消费者需求。 2、解决方案：成果开发了“文化符号多层次数据调取系统”软件算法，实现文化符号的数字化提取和二次开发。该技术能快速生成多元化设计原型，辅助设计和样品观赏。 3、竞争优势分析：成果在文化符号快速调取和应用方面具显著优势，可降低创新成本，提高生产效率。 4、AI对文化产业作用及市场应用前景：AI技术推动文化产业创新升级，满足消费者对个性化、时尚化产品需求。项目成果应用前景广阔，文旅行业市场规模逐年提升。成果已经在辽宁朝阳喀左的紫砂产业落地应用。 5、知识产权情况：《文化符号多层次数据调取系统》等2项软件著作权，法律状态已登记。