由西安交通大学智能检测与仪器研究所开发的《太阳能与热泵联合集热计算机控制系统》样机在多处现场已经运行数年。几年来该系统运行效果良好。 该系统将太阳能与热泵联合起来由计算机进行控制，解决了其中的关键技术问题，该控制系统能根据环境温度、水温、水量等参数，自动对联合集热系统设置最佳控制参数，实现最佳控制。可以进行多路信号的数据采集，多路被控对象的控制输出。能对整个集热系统的热泵机组、太阳能集热器循环泵、进水电磁阀、用户供水泵、辅助电加热器等设备进行可靠的控制，从而使系统最大限度的利用太阳能，最大限度的节约电能。整个系统的运行费用仅为天然气热水的20%，为电加热的15%。

“球磨机寻优节能计算机集散控制系统”是西安交通大学的最新研制的科研成果，以保护和节能为两大目标，在总体方案上提出并实现了对发电厂球磨机的计算机集散控制，针对磨机的运行特点，提出自寻优――模糊控制相结合的控制算法，解决了长期以来球磨机不易控制的难点，同时为磨机料位的测量提供灵敏、准确、标准化的检测仪器。该系统总体性能处于国内领先水平。通过音频信号传感――变送

浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的

采用独立一体化模式，将各种控制实验专用测量仪器集成在实验箱中，一个实验箱就能支持自动控制原理的全部实验，测量分析手段全面升级，全新信号源，升级控制计算机及其接口电路，更加符合现代主流系统应用的需求。

目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 锐锋智锂（陕西）科技有限公司 企业法人 张志杰 注册时间 2022.5.16 注册所在省市 陕西省西安市 组织机构代码 91610113MABLKTJR6C 经营范围 技术服务、技术开发、技术咨询、转让及推广 企业地址 陕西省西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场C座1401 获投资情况 海沃能量盒子1000万投资意向 三、负责人及成员 姓名 学院 入学时间 张志杰 能源与动力工程学院 2021 陈博 能源与动力工程学院 2019 董梓竣 管理学院 2019 宋自远 电气学院 2019 陈昊煊 能源与动力工程学院 2019 黄嘉慧 人文社会科学学院 2019 罗寒非 化学学院 2019 陈楷林 能源与动力工程学院 2019 师鸣遥 生命科学与技术学院 2019 四、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 丁书江 化学学院 教授/院长 电化学储能 杨国锐 化学学院 副教授 锂电回收 延卫 能源与动力工程学院 教授 污染控制 五、项目简介 随着新能源汽车产销量逐年爆发时增长，大量退役动力锂电池涌入报废市场。一方面，镍钴锂元素作为电池极粉生产的关键性材料，而我国长期以来严重依赖进口，面临巨大的材料供给缺口；另一方面，退役电池因含有余能，在堆积、运输及拆解过程易发生起火爆炸（相当于1/8同质量TNT的爆炸威力），危害操作人员安全，同时造成不可逆的镍钴锂产物损失。 因此，预放电步骤是传统工艺中的必经之路，而在预放电过程中又存在严重的环境污染问题，致使传统拆解企业难以进驻工业园区，大大压缩了行业的发展空间。针对上述痛点，本团队研发的项目： （1）首创性实现了对退役动力锂电池的带电拆解，避免了传统拆解高浓盐水预放电工艺，降低拆解成本，单条产线可年减少20万吨高浓盐水的排放； （2）通过自研高效吸附剂与先进的废水处理工艺，实现生产线三废零排放，年减少超百万元的治污成本，获得准入工业园区的资格； （3）内置余热回收系统回收电池残余电能，年减少超1万吨标准煤燃烧，减少超4万吨的CO2排放。 经过学生团队技术攻关和基础实验研究，我司已获得了成套的动力锂电池破解分选技术，已申技术专利20余项。其中负责人已获5项核心授权专利，实审专利11项，对技术、产品形成全方位保护。经过多次技术升级，已成功调试安装了退役动力锂电池破解分选成套设备生产线，该生产线完全达到工业生产要求，锂电池年处理量提升到5000吨，处理能力里超同行10%，产品回收率超同行20%，产品价值率领跑同行30%，并可入驻工业园区。 此外，团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。公司已获得海沃能量盒子1000万投资意向，并与多家智能化设备供应商达成代工生产合作，研发的生产线已在云南云天化集团、陕西全通集团完成中试验收，即将投入大规模生产使用。 

车载微型计算机运用 Linux 嵌入式操作系统，具备 CANBUS 网络多种信号控制与数据 采集接入功能；通过 GPS、GPRS、Internet（Intranet）、移动数字电视“四网合一”以 及与 CANBUS 网络集成，充分利用网络资源，集成融合本地与远程数据，实现数据、消 息、文件、流媒体双向互动。 功能特性： 具备丰富的功能扩展接口，支持行车记录、实时信息接收与发送以及显示、语音合 成、移动媒体播放、考勤与调度、车辆跟踪定位、防劫报警及地图查询、车辆导航、监 控指挥、紧急救援以及自动报站等功能，为公共交通、剧毒品特种物流以及国防移动作 战指挥等行业领域提供成套设备和解决方案。 

在棒、线、型、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。型材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（Trial & Error），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《计算机辅助孔型设计、模拟和优化技术》以现代计算机辅助工程（CAE）技术为核心进行孔型设计，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。 可应用于下列各类棒、线、型、管材等轧制过程的孔型设计： 简单断面、复杂或异形断面型材等。 棒、线、型材及管材等孔型设计，包括：螺纹钢筋、圆钢、方钢、角钢、槽钢、工字钢、轻轨、重轨、扁钢、球扁钢、H型钢、T型钢等各类型材；热弯或冷弯型材等；管材孔型设计等。 连续式轧机、半连轧、万能轧制法以及横列式轧机等。 钢种：各类碳素钢、碳结、优质碳结、各类合金钢和特殊钢等。

先后承担多项可穿戴计算机相关的国家863计划、自然科学基金和总装预研项目，积累了丰富的研究成果和系列产品系统，主要包括：1） 面向军事、工业、娱乐以及教育科研等不同应用领域的多款微型化、超低功耗、特殊形态的高性能可穿戴计算机样机，参见图1；2） 多款单/双目、超轻型、大视场、视透型微型头戴显示器，以及相关的数字化头盔、头戴影音播放系统、智能眼镜系统等，参见图2；3） 多款新形态可穿戴计算系统交互输入装置，包括结合惯性跟踪和无线传输的手持式单手键鼠；基于身体传感网络的用户动作捕获与交互输入系统；基于柔性和编织电路的臂式键盘等，参见图3。