为赋予实验室更有生命力，有序的定制设计能让您更容易参与其中，长海现代坚持以人为本的实验室本源，避免“华而不实、过度设计”等现象，力在提升用户实验过程和实验场景的高效性，通过定制设计加强实验室空间使用需求的便利性，提升舒适归属感。

承担一批包括国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目等课题，开展“轨道交通影响下的城市地下空间演化机理研究”、“基于城市轨道交通可持续发展的沿线土地综合开发和整合利用研究”。主持完成了“智慧扎兰屯智慧发展规划”等一批项目，将资源环境与社会、经济发展智慧整合，通过人文思维与系统协同的手段推进当代城市规划多重创新。

道路网系统规划在对城市现有道路评价分析的基础上，结合城市用地布局形态和城市的拓展方向，对不同等级道路网络进行合理的梳理和规划。规划路网力求达到对外交通与城市 交通的驳接转换合理，城市各功能片区间交通便捷、通达，城市内部交通畅通有序，为城市 交通环境改善创造理想的基础条件。

道路网系统规划在对城市现有道路评价分析的基础上，结合城市用地布局形态和城市的拓展方向，对不同等级道路网络进行合理的梳理和规划。规划路网力求达到对外交通与城市交通的驳接转换合理、城市各功能片区间交通便捷、通达，城市内部交通畅通有序，为城市交通环境改善创造理想的基础条件。

轿车车身是轿车的重要组成部分，是整个轿车零部件的载体，其重量和制造成本约 占整车的 40%～60%，它通常由 300～500 多个具有复杂空间曲面的薄板冲压零件，由 55～75 个装配站在生产线上大批量、快节奏地焊装而成，装夹定位点多达 1700～2500 个，焊点多达 4000～5000 个，因此中间环节众多，给白车身的工艺及生产线的规划和 设计带来很大的困难。目前，白车身的工艺整体布局和设计仍然依靠人工凭经验设计， 其设计思想，设计手段仍相当落后，使白车身生产线的规划设计不得不花费大量外汇， 依靠国外来设计规划，不适应我国汽车工业的发展。利用开发的“白车身工艺规划和设 计系统”，可以在计算机上完成白车身的工艺规划和设计工作，解决白车身的拼焊工艺 的设计、生产过程信息管理和生产线规划等一系列问题，把可能发生巨额损失的可能性 降到最低限度，它产生的经济效益是不可估量的。 白车身工艺规划和设计系统是一个复杂而庞大的系统，为整个白车身制造系统提供 用于制造工艺设计、规划、管理和优化的完整的协同工作环境。涉及到人、计算机软硬 件、生产环境等等因素，实现白车身的制造过程管理。 应用说明： 工艺过程设计是把产品的设计信息转化为制造信息。计算机辅助工艺设计利用在计 算机内存储的大量工艺设计信息来进行的工艺过程设计。它的基本原理正是基于人工设 计的过程及需要解决的问题而提出的。通过利用建立的产品零件信息的数据库；制造资 源、工艺参数等以适当的形式建立制造资源和工艺参数库；工艺知识方法库；能够充分 的利用和共享工艺人员的工艺经验、工艺知识，使工艺人员无需重复查阅各种手册和规 范，充分利用标准工艺方法和工艺经验生成新的工艺过程，快速制定工艺文件。

该技术对加快建设地方水利现代化，推进社会经济可持续发展具有重要意义。主要内容包括：水资源供给与保护工程、防洪除涝与骨干水系工程、农田水利工程、水环境水生态工程及水管理系统建设五大部分。市场前景： 具有较强的指导性和可操作性，可作为地方近期建设水利基本现代化的依据，特别是对苏南经济发达县域地区的水利现代化进程具有较强的指导意义。 应用范围：可供全国范围内经济发达县域地区的水利现代化决策部门借鉴与参考。

储能在新型电力系统中源、网、荷侧发挥重要的作用，储能规划运行和安全管理是推广储能可靠、安全、经济运行的重要保障。本项目围绕电力系统中不同应用场景的源、荷特性，针对光伏电站弃光率高和预测合格率低的问题，结合电池储能SOX(SOH、SOP及SOE)动态性能，进行能量管理优化，提出了一种计算每个月光伏预测的合格率及惩罚成本的技术，可有效提升不同应用场景的储能安全性和系统经济性。 发电侧:提升预测精度，减小惩罚成本，多目标优化； 配网侧:可削峰填谷，提升分布式光伏消纳； 负荷侧:成本低，收益大。

产品详细介绍请登录 中国科学软件网，了解GAMS软件报价和介绍信息。通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数最优化问题而设计的.本系统对于大型的,复杂的问题特别有帮助.GAMS可以运行在个人计算机、工作站、大型机和超级计算机上.GAMS允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上.至于特定机器和系统软件执行的费时的细节将由GAMS系统来处理.GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能最终确定精确模型的独一无二的问题特别有帮助.系统以高 度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而精确的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很容易读懂.非常相关的约束的整个集合都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.GAMS是灵活而强大的.模型可以非常方便的从一个计算机平台移到另外一个,只要GAMS已经在每个平台被安装好.GAMS很容易进行敏感度分析.使用者能够方便的规划模型来求解一个成分的不同值,然后生成一个输出报告,列出了每种情况的解决方案特征.模型能够同时被开发和文档化,因为GAMS允许使用者包含解释性的文本来作为任意符号和等式的定义和解释.GAMS不断的在被增强和扩展.2.25版本包含了多个语言扩展,例如在一个循环中的SOLVE声明,INCLUDE声明,IF-ELSE声明,和使用PUT声明进行报告编写的功能.其它的加强包括增加的系统集成特征,性能改善,新的子系统,和另外的计算机平台支持.当前版本2.50包括一个基于Intel Windows平台(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成开发环境(IDE).GAMS 2.50的新的分发包含新的语言特征和新发表的全新/更新的求解器,一年至少4次.请检查版本声明.示例： 从著名的1963书(由George Dantzig编写)中提取的一个运输问题,用来描述GAMS的有效性.这个模型只是模型库中的部分,模型库中还包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的类型： GAMS模型类型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.这里列出了GAMS支持的所有的模型类型. GAMS 的发展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代数仿真系统）的缩写，最早是由美国的世界银行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所发展。"GAMS"事实上并不代表任何最佳化数值算法，而只是一个高级语言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除错你的最佳化模型输入文件，而输入档经过编译后，成为较低阶的最佳化数值算法程序所能接受的格式，再加以执行并写出输出档。 数值算法方面，对线性与非线性规划问题，GAMS 使用由新南韦尔斯大学的Murtagh、及史丹福大学的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所发展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的缩写，这个算法综合了缩减梯度法和准牛顿法，是专门为大型、复杂的线性与非线性问题设计的算法。对混合整数规划问题，则采用亚历桑那大学的 Marsten 及巴尔第摩大学的 Singhal[1987]共同发展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例说明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手册，GAMS 的计算机软件中也附带了许多学习范例的档案。这里所作的 GAMS 使用范例说明，目的绝非在取代原版的使用者手册，而是要配合本课程说明的形式，重新编写使用范例输入文件，使读者能很快的进入情况，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分为三个步骤：建立 GAMS 输入文件，执行 GAMS 程序，检视 GAMS 输出档内容。 购买一套全模块的 Base licence 包括： 光盘 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS试用版对变量个数有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10