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空间目标光学探测感知技术
技术成熟度:技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高,且数据量较少,结果验证困难,团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现,以友好的人机交互界面,根据用户的实际系统参数,提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像,该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性,与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用,为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现,团队具备多年的空间探测相关开发经验,并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发,具有较好的泛化能力,具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能,可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件,采用目标TLE数据库匹配的解决方法,已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别,后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件: 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业,利用本项目的共性技术,实现地基测站的空间目标自动探测感知,为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司,通过本技术的转化,可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台,为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统,对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学 2025-05-20
超高分辨柔性流场感知系统
与高速飞行的飞机不同,微小型无人机体积小,重量轻,飞行速度低,更容易受到环境湍流的影响,需要高灵敏度的小型气流传感器提供全面的空气动力学信息。如何让微小型无人机像鸟类一样感知和操纵气流一直是航空和传感器领域的难题。 面向微小型无人机的飞行参数测量,北航研发团队研制出一种基于氧化钒的高灵敏度柔性流速传感器,实现了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力,实验验证了攻角、侧滑角和空速的多参数感知能力,并完成了微小型无人机飞行速度以及机翼微振动的测量,为微小型无人机提供了低成本、高精度的大气参数传感方案。 该传感器基于量热式原理,由中心微加热器产生恒定温差,四周的热敏电阻阵列测量温度分布,根据热敏电阻阵列测得的温度差准确反映流速大小及方向。采用悬空型隔热结构以及高电阻温度系数材料氧化钒作为热敏电阻以增大传感器的测量灵敏度。在聚酰亚胺基底上通过MEMS工艺加工了总厚度90μm的超薄柔性流速传感器,实现了微小型无人机的曲面贴附功能。经风洞测试,流速传感器的理论分辨力达0.11 mm/s,流速测量重复精度约为测量值的0.5%,响应时间约为20ms。在10 m/s时,流速传感器的最大角度灵敏度为36.7 mV/deg,噪音水平为1.78 mV,根据2σ准则计算出其理论角度分辨力为0.1°。 研究团队已经完成流速传感器工程化样品的制备,并将两个流速传感器装载到一个微小型无人机平台上进行飞行参数感知应用。结果表明平均飞行速度的估计误差低于0.2 m/s。由于流速传感器的高灵敏度特性,它甚至捕捉到了机翼的微振动信息,并与外置IMU模块显示了相同的机翼振动频率。这项研究展示了一种柔性高灵敏度流速传感器,拓宽了流场感知在微小型无人机姿态检测、空速估计以及飞行安全监测方面的应用,为无人机的飞行参数测量提供了创新的设计思路与发展前景。
北京航空航天大学 2024-07-08
压缩机全生命周期管理系统
本项目提供压缩机全生命周期管理系统,建立模块化、集成化数据环境,面向于往复压缩机、隔膜压缩机,服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括: 设计规划阶段——压缩机整体方案设计,压缩机结构形式设计,核心部件材料遴选分析,启/停流程设计,安全控制策略设计等; 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示,核心部件状态监测与故障诊断,监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发; 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测,可视化维修方案、维修模型、维修视频,压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一:压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台,遵循结构化、模块化原则,采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件,可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体,可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项,软件著作权 1 项。 关键技术二:压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法,包括:①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法,基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标,诊断不同类型气阀故障;②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法,基于活塞杆应变重构压力-容积图(p-V图)的无损监测方法,为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案;③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法,对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验,对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征,提取故障特征识别故障程度;④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系,国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法,进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源;⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法,基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统,为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案;⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术,隔振结构设计、管路结构设计,提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项,申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项;应用于中海油海洋平台天然气压缩机;开发压缩机故障诊断仪,已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三:压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台;构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块,集成监测数据评价机组运行状态;基于故障诊断技术,建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台,打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒;实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测,交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型;压缩机全生命周期管理,显著提高运维效率和管理水平。
西安交通大学 2025-02-08
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求,尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台,研发了一个通用性的智能中台架构,支持视频流和智能模型模块化管理,支持全程可视化操作交互式界面,支持视觉智能感知模型在线推理快速部署,支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院 2025-02-21
专家报告荟萃㊴ | 北京师范大学教授赵志群:产业学院的理论与实践
第62届中国高等教育博览会专家报告产业学院的理论与实践——北京师范大学教授 赵志群
中国高等教育博览会 2025-03-11
关于2024年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目、高校思想政治理论课教师研究专项重大课题攻关项目评审结果的公示
现将2024年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目、高校思想政治理论课教师研究专项重大课题攻关项目评审结果进行公示。
教育部 2024-12-27
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