成果简介：目前国内外CAE软件中的建模主要是基于公称尺寸或设计尺寸进行的，不包含零件加工误差、装配误差等制造特性，使得仿真结果与实际运行试验结果相差甚远。针对这一问题，精密微小型制造技术课题组经过近10年的努力，攻克了制造特性参数化建模、系统集成、数据传输等难关，开发了基于制造特性的机械系统性能仿真软件，以Pro/E和Ansys为工具，结合VC及SQLServer实现带有制造特性的参数化集成仿真。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：可应用于兵

机械产品性能预测技术是在虚拟样机技术基础上，结合产品的特点和要求，在产品的设计阶段就对产品的性能进行预测。汽车动力学仿真研究所现有成熟的产品性能预测技术有：1．刚度，强度及承载能力预测；2．疲劳性能预测；3．固有频率，模态及动态响应分析； 4．撞击性能预测；5．温度场，热应力场分析；6．汽车整车性能分析；7．建模造型技术。

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

1．隧道内智能交通诱导标志板用于车辆诱导控制，诱导车辆是否可以进入隧道以及 关闭指示等，当隧道或禁止通行时，分流指示灯诱导车辆从侧道离开。正面显示文字、 图形：向前指示（绿色箭头）、变道/事故指示（黄色箭头）、禁止指示（红色叉）等符 号及速度提示等内容，反面显示包括：向前指示灯（绿色）、禁止灯（红色）等内容。 如图 1 2．隧道外情报板用于隧道口，情报板全屏由彩色模组和单色模组组成，彩色模组以 显示交通图标或限速值,单色模组以显示文字为主。有多种方法显示主控机发送的文字 和图案信息，每条有各自的标号和显示方式。如图 2 交通信息可变情报板为智能型外场设备，具有显示驱动、控制功能。

本信息溯源与智能服务平台系 统可供商品生产厂家、商家、消费 者、防伪企业、政府部门、金融银 行、教育主管部门等使用

GPS远程监控服务系统是集GPS（全球卫星定位系统）、GSM/GPRS（移动通信系统）及车辆监控报警于一身的智能化信息服务平台，具有先进的全球卫星定位、实时监控、防盗反窃、远程调度、图象监控、温度监控、超速报警等多项功能，能为企事业单位提供“车辆科学调度管理，降低企业运营成本”的最佳解决方案。 主要功能： 1、车辆管理调度（三个月任意时间段车辆工作表统计：点火时间表、行驶里程、理论油耗、行驶轨迹等）。 2、远程监控报警，防盗，通过手机、网络、电话进行实时跟踪自动监控，温度监控/图象监控/超速报警记录。 应用范围： 1、物流行业：车辆调度管理。 2、租赁行业：汽车实时监控、防盗。 3、冷藏车及危险品特种车辆：温度监控图像监控。 4、建筑行业：监控防盗和车速监控、混凝土车装卸管理等。 5、特种行业：如烟草、电力等车辆监控管理。 并可根据企业不同要求进行定向开发，订制管理服务平台。使用任何一台能上网的电脑，即可实施监控管理。本系统支持平面电子地图和三维卫星地图。

文本语义相似度是指两个句子或文本片段之间的语义等价程度，其研究在自然语言处理的问答系统、机器翻译、信息抽取、自动摘要等相关领域中有着广泛的应用，具有重要的理论意义和应用价值。现有的文本语义相似度方法主要基于词表面特征，但由于词语间普遍存在概念上的关联，缺乏概念层面的精确计算导致这些方法的准确性提升困难，而实现全文本在概念层面的精确计算尚无有效模型。 项目团队依据单个名词的概念信息量为基础，分别提出了多种模型和方法实现文本在概念级别快速、精确地计算语义相似度：（1）提出一种基于概念信息量的文本语义相似度无监督基本模型；（2）提出一种基于概念信息增益的文本信息量计算方法；（3）提出一种融合信息权重的全文本信息量计算方法。实验结果表明，团队提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本语义相似度）数据集上均超过了当年最先进系统的总成绩，并且在SemEval 2017 STS国际测评中，本系统的总成绩在所有参赛团队中排名第二，其中在Track 1数据集上排名第一（共34个参赛团队提交81个系统）。相关论文被大会评选为“Best of SemEval 2017”。

文本语义相似度是指两个句子或文本片段之间的语义等价程度，其研究在自然语言处理的问答系统、机器翻译、信息抽取、自动摘要等相关领域中有着广泛的应用，具有重要的理论意义和应用价值。现有的文本语义相似度方法主要基于词表面特征，但由于词语间普遍存在概念上的关联，缺乏概念层面的精确计算导致这些方法的准确性提升困难，而实现全文本在概念层面的精确计算尚无有效模型。 我们依据单个名词的概念信息量为基础，分别提出了多种模型和方法实现文本在概念级别快速、精确地计算语义相似度：（1）提出一种基于概念信息量的文本语义相似度无监督基本模型（发表SCI论文1篇，授权专利1项）；（2）提出一种基于概念信息增益的文本信息量计算方法（发表SCI论文1篇）；（3）提出一种融合信息权重的全文本信息量计算方法（发表SCI论文1篇，最佳国际测评论文1篇）。实验结果表明，我们提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本语义相似度）数据集上均超过了当年最先进系统的总成绩，并且在SemEval 2017 STS国际测评中，我们系统的总成绩在所有参赛团队中排名第二，其中在Track 1数据集上排名第一（共34个参赛团队提交81个系统）。相关论文被大会议评选为“Best of SemEval 2017”。 随着人工智能相关技术的发展，智能问答系统应用在许多行业和领域中都有迫切的需求。比如在电话咨询场景中，传统人工坐席无法满足日益增加的客户咨询量；在政府业务公开场景中，智能机器人对用户的不准确答复会影响政府形象和公信力。目前业界的做法是人工设计问答系统或者对话系统，而不是使问答系统真正具有人类常识和世界知识，这种系统无法适应提问方法的改变或应用场景的转换。而概念信息方法以认知知识库为基础可以获得大量世界知识，比如概念之间的上下位关系。在特定领域的问答匹配多个测试数据集上的实验结果显示，相对于谷歌最新的深度计算模型BERT，概念信息语义相似度无监督模型已经比当今最优深度学习模型高出13%-15%。在问答系统上准确性的优势说明，概念信息语义相似度模型对智能问答系统具有明显的应用落地优势。

抛投式微小型智能探测机器人，是一种小型机器人，2公斤以内，可以随身携带，可以以手抛、炮射、空投等方式进入灾害（火灾、地震、化学爆炸等）现场，实现危险环境的无人探测与通讯。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 应急救援人员在执行如消防侦查等具有一定危险性的救援任务时，都需要尽可能了解任务场景，然后制定指挥方案。在任务环境未知的情况下，如果让救援人员去探测现场情况，不仅难以获得准确、全面的现场信息，更重要的是可能给探测人员带来危险。采用智能侦检机器人代替人员去探测任务场景，可以通过机器人上装备的多种传感器获得完整的现场信息，还能使得救援人员在侦检过程中远离危险，提高任务执行效率，减少人员伤亡。针对不同使用场景，采用不同机器人可以满足使用需求：对于高楼或狭小型空间，可采用抛投式微小型智能探测机器人执行侦检任务；对于地面情况复杂的情况，履带式应急智能探测与救援机器人可以更好实现侦检功能。 本项目形成的产品将主要应用与消防以及应急救援行业，针对火灾现场不明状况的环境条件，尤其是充斥烟气但尚无太高温度的现场环境，研究设计适合消防救援现场信息探测与侦检的抛投式微小型智能探测机器人，通过投掷、炮射等快速部署方式布置到现场，侦测并实时回传现场救援所需信息，实现救灾现场信息的应用集成与辅助决策系统构建，切实保证消防战士施救自身安全、提高救援效率的战术目标。 抛投式微小型智能探测机器人，是一种小型机器人，2公斤以内，可以随身携带，可以以手抛、炮射、空投等方式进入灾害（火灾、地震、化学爆炸等）现场，实现危险环境的无人探测与通讯。 它可在救援人员无法快速接近或不适宜进入的事故现场，采用抛投形式实现快速部署，主动探测火灾现场情况。一方面可以替代消防人员进入不适合人类进入的事故现场，保证了人身安全另一方面，抛投快速部署也提高了灾难响应速度。 本项目中研发的三款机器人都具备对火灾现场温度、气体浓度、可见光或红外图像、视频、声音等环境信息与参数的探测与侦检能力，严格按照消防装备安全规范进行设计，满足消防现场信息探测设施快速部署、所需信息有效侦测等功能要求，特别适用于消防救援现场危险信息的实时探测与搜救任务，可以对起火点的寻找与确认、人员定位与搜救提供重大帮助。根据现场情况的具体需要，可以选择使用不同形态的机器人代替消防战士先行进入各种灾情现场、以及可能坍塌的建筑物、被火墙封锁的室内空间等救援现场开展信息侦检和搜救工作。智能机器人现场侦检实时传回的现场信息，可以有效接入消防救灾现场信息系统，通过信息的集成应用构建救援现场指挥辅助决策系统，对于保证救援人员自身安全、减少次生灾害、提升救援水平具有显著的技术支撑作用。 本项目研发的机器人技术，主要是填补了现有消防装备在复杂环境下智能化侦查能力的不足，使智能机器人技术应用与消防救援任务相结合，社会效益和经济效益价值凸显，并将进一步促进我国消防应急处理关键技术与装备的发展。