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污水处理厂智能化控制系统和成套传感器研究转化示范
本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。
南开大学
2021-02-01
污水处理厂智能化控制系统和成套传感器研究转化示范
项目成果/简介:本项目以污水处理厂存在能源消耗高，二次污染等问题，针对污水体量庞大，复杂多变量，多相体系的数据信息滞后，强耦合，非线性等问题，采取学科交叉方式与物理学院、智能学院合作开发新型水质传感器，开发信息处理系统，多变量耦合神经网络系统，深度学习和算法，构建污水处理智能控制关键技术，仪器和设备。为污水厂的智能节能减排创造提供技术支持。应用范围:该技术主要应用于给水处理系统和污水处理系统的智能控制。效益分析:项目的研究已经进行了多年， 2017 年投资 1500 万元在南开大学津南校区建立了 1000 吨/日污水处理厂， 为传感器的应用和示范创造十分有利的条件。
南开大学
2021-04-11
电动汽车电子差速桥技术
Ø 成果简介：电子差速桥技术是电动汽车所具有的一项关键技术。基于电动轮驱动技术的电动汽车由于采用多电机驱动策略，不仅传动系统简单、效率高，而且可以解决电动汽车对电动机功率要求高和功率器件性能难以满足要求的矛盾，是电动汽车发展的一个重要方向。结合电动游览车开发项目，设计了电子差速桥，电动轮采用直流串激电动机，电动机电枢采用并联结构，控制器采用了基于转向几何的独立转矩开环和闭环控制策略以及基于减小质心侧偏角的独立转矩控制策略，达到了不用测量方向盘转角即可由电动机自动实现速度与驱动力
北京理工大学
2021-01-12
电动汽车电子差速桥技术
电子差速桥技术是电动汽车所具有的一项关键技术。基于电动轮驱动技术的电动汽车由于采用多电机驱动策略，不仅传动系统简单、效率高，而且可以解决电动汽车对电动机功率要求高和功率器件性能难以满足要求的矛盾，是电动汽车发展的一个重要方向。结合电动游览车开发项目，设计了电子差速桥，电动轮采用直流串激电动机，电动机电枢采用并联结构，控制器采用了基于转向几何的独立转矩开环和闭环控制策略以及基于减小质心侧偏角的独立转矩控制策略，达到了不用测量方向盘转角即可由电动机自动实现速度与驱动力调节，满足车辆转向行驶要求。应用该技术的电动游览车已进行了试车试验，达到了预期的性能。
北京理工大学
2021-04-13
智能化预紧式汽车安全带关键技术研究及应用
智能预紧式安全带关键技术研究来源于天津市科委，智能安全带系统代表目前国际汽车安全带技术发展趋势，本项目对智能化预紧式安全带理想约束性能进行了理论分析与效能优化；采用多种感器信息融合技术对汽车碰撞预警机制进行建模；利用实时闭环反馈控制策略，进行了基于硬件在环技术的智能化预紧式安全带硬件控制器的开发。开发出了YZ6型智能化预紧式汽车安全带样机；通过“产、学、研”合作完成企业技术转化过程。YZ6预紧式汽车安全带是当前国际上先进的安全带产品，普遍用于中高档轿车，先后与一汽集团、天汽集团等三十余家形成稳定的配套关系。 本项目能为提升安全带生产企业的自主创新能力提供技术支撑。通过成果推广，能提高汽车安全带系统对乘员的保护效果，有效降低交通事故对人体的损伤。 本项目科研团队近年来着力于汽车安全及控制研究，包括智能预紧安全带、乘员自动识别技术和车辆安全性能检测技术等研究领域。
天津职业技术师范大学
2021-04-10
轻量化高效索驱动并联机器人装备
1.痛点问题
在食品、医药、新能源、物流及3C等诸多行业，需要大量对产品进行高速拣选、理料和包装的机器人。高速机器人已成为分拣和包装领域中提高效率、降低成本和提升质量的核心装备。国际机器人巨头ABB和FANUC等引入并联构型，凭借基础零部件优势，开发的Delta高速并联机器人一直处于市场垄断地位。国产机器人的高性能伺服驱动和减速器等依赖进口，面临中低端锁定的困局。
面向轻量化和智能化的发展趋势、及日益复杂多样的生产需求，刚性机器人在性能方面存在效率低、成本高、功耗高等亟待突破的瓶颈。
2.解决方案
本项目引入高性能索驱动技术，建立了刚柔融合构型创新设计方法，发明了一类具有高效率、低成本、低功耗和高精度特性的高速索驱动并联机器人，实现了索驱动与刚性支链的并联融合；建立了运动学和动力学性能评价指标体系，形成了从构型设计到性能匹配的一体化优化设计理论和方法，保证了机器人本体的优异性能；突破了轨迹规划和精度保证等关键技术，研发了基于开放构架的高性能控制软硬件平台，形成系列化机器人装备。
基于本项目技术可以建立系列化索驱动并联机器人产品，突破刚性机器人面临的瓶颈问题，极大降低装备成本，推动国产机器人性能和市场占有率提升。
合作需求
1）市场对接：自动化系统集成公司、分拣码垛需求迫切的大型企业集团；
2）资本对接：具有高端装备和智能制造背景的投资机构，引导产业链整合；
3）技术合作：具备轻量化高速、超大空间重载、接触力控制等工况需求的企业，可与本团队合作攻关或共同申报、承接国家和省部级项目。
清华大学
2022-07-18
芯片热设计自动化系统
TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学
2025-05-16
轻量化液态金属物质
常温液态金属通常是指一大类熔点接近室温的低熔点金属。与传统认知中的金属不同，此类物质通常情况下呈液态，既具有液体良好的流动性，又拥有金属材料优异的导电性与导热性，且易于通过温度调控使其在固液相之间快速切换，即表现出刚柔相济的特点。由于这些因素，液态金属在柔性电子、3D打印、芯片冷却、生物医学以及可变形机器人等领域得到了日益增长的应用。然而，常规的液态金属材料自身密度通常很高，这会给由此制成的器件与装备平添额外重量，造成相应能量消耗，也削弱了使用的灵活性。为改变上述现状，刘静课题组提出了旨在制造轻质液态金属的基本思想，他们特别以共晶镓铟合金及中空玻璃微珠为典型代表（图2），制备出了密度仅为水的一半以至可漂浮于水面的轻量化液态金属复合材料（图3）。这种材料除保留了纯液态金属良好的导电性、导热性、力学强度及固液相变特性（图4）外，还拥有可塑性、可变形性乃至磁性等行为，作者们为此设计了系列平面及三维应用场景，并引入不同封装方式实现了对材料漂浮行为的调控，展示了水面电路及水中机器人的潜在应用。图2. 典型轻量化液态金属复合物微观结构的SEM与EDS图图3. 基于液态金属-中空玻璃微珠制成的轻量化复合材料及对应密度图4. 基于GaIn与玻璃微珠的轻量化液态金属复合材料的力学与温度断裂行为轻质液态金属物质概念的提出具有基础科学意义和普适应用价值，由此开启了一条研制新型液态金属功能材料的基本途径。原则上，结合各类液态金属与对应的轻质改性物质，可赋予终端材料更多目标功能，从而能以一种材料形式同时将许多尖端材料的功能如电、磁、声、光、热、力学、流体、化学等集于一体，这是已有材料体系不易具备的，因而在许多场合十分有用，比如作为印刷电子墨水、3D打印材料、可注射金属骨骼与牙科修复、血管栓塞及造影剂、水中机械电子设备、刚柔相济型可穿戴外骨骼以及可变形柔性机器人等。此项研究中，论文第一作者为清华大学医学院生物医学工程系博士生袁博，通讯作者为清华大学医学院生物医学工程系教授刘静。相应研究得到国家自然科学基金重点项目及中科院前沿项目的资助。论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adfm.201910709
清华大学
2021-04-11
机械结构的轻量化
实现机械结构的轻量化，不仅可降低产品成本，而且可减小装备总装机功率，改变驱动形式，提高作业效率和操作性能，因此结构轻量化技术已成为我国机械产品技术创新升级的关键，是机械产品向高端化发展必须突破的关键技术瓶颈。自 2005 年起，项目组以实现轻量化机械结构，从而进一步实现机械产品升级换代为目标，开展了机械结构轻量化设计的关键技术攻关。在国家和省部级多个项目的支持下，通过校企深度合作研究，发明了多项机械结构轻量化设计关键技术，并在实现结构轻量化的基础上，发明了典型机械产品关键零部件的多项创新技术，最终集
上海理工大学
2021-01-12
PanoSim汽车智能驾驶软硬一体化仿真测试系统
PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍
PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。
（1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；
（2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；
（3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等；
（4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求；
（5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试；
（6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。
浙江天行健智能科技有限公司
2021-12-15