高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
空调管道噪声预测系统—NoiseExpress
建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题,对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级,最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一,从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐,大量的查表 及公式计算很容易出错,并且复查工作较为难进行,从而导致设计方案的周期较长,效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限,大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系,这势必会导致设计方案存在误差较大的风险,难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况,我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress,首先其将 大量的参考数表数字化,公式程序化,设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入,最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据,丰富的数据库为管道设计,组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据, 大大提高了方案设计的精确度。
同济大学 2021-04-13
废酸水处理的预测控制
项目研究内容: 1、开发基于工业现场总线技术,集检测、控制和优 化等功能于一体,具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统,达到协调处理过程中各设备的动作,最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中,中和过程的非线性、滞后性,本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制,通过对系统的非线性部分的预估和协 调,将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化,即保留 了线性系统
南昌大学 2021-04-14
新冠肺炎传播风险预测分析
在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上,西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作,基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略,建立了传播动力学模型,对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析,此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据,采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23),给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模(若继续1月22日前的控制措施,疫情将在3月10日左右达到峰值)。 研究中进一步采用似然函数方法加以验证,得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长,基本再生数可能更大,该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比,模型预测结果与报告疫情数据基本一致。  研究中进行敏感性分析,讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施,报告病例数会在一个周后出现明显的下降,即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响,基于武汉到北京的航班、铁路等信息,计算武汉封城前后对北京疫情的影响,表明武汉封城(即北京无来自武汉输入病例)后,北京在未来7天的病例数将降低91.14%,这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。 SSRN 截图   密切跟踪隔离措施的敏感性分析
西安交通大学 2021-04-11
长寿命高储能的可充电锌离子电池
可充电电池按照电解液可分为有机系和水系。其中水系电池具有制备工艺简单、无起火爆炸之风险。本项目研制了一种水系锌离子电池,负极为锌片,正极为基于导电聚合物和碳材料的复合物,不含重金属,电解液是中性水溶液。该储能器件具有高比容量,长循环寿命之优点。其能量密度高于目前商业化的铅酸电池,连续充放电1万次后容量保持率为100%,即使用寿命约为现有电池的10-20倍。该产品安全环保、成本低,可用于大规模电网储能、汽车启动电源、电动交通、UPS电源等领域;除了能够取代目前占据市场份额第二位的铅酸电池,由于较高的功率密度,在某些应用领域又可替代超级电容器。
北京航空航天大学 2021-04-10
编织结构陶瓷基复合材料力学性能预测及强度分析技术
编织结构陶瓷基复合材料由于其耐高温、抗氧化的特点,是高推重比航空发动机高温部件最有应用前景的候选材料。在此背景下,研究开发了编织结构陶瓷基复合材料力学性能预测和结构强度分析技术。 项目通过稳态热固耦合平衡方程推导建立了热固耦合双尺度渐进均匀化分析方法,得到宏细观物理量间的对应关系偏微分方程。利用变分原理推导得到宏细观物理量对应关系方程的有限单元形式,完成热固耦合双尺度渐进均匀化分析程序的开发;针对编织结构复合材料的多尺度结构特点,完成了复合材料的细观、微观多尺度RVE建模方法研究。最后,通过引入材料分布模型描述复合材料构件局部材料坐标,建立了复合材料构件宏细微观多尺度热固耦合分析体系。 此项技术通过多尺度RVE建模、热固耦合双尺度均匀化分析能够较为准确的预测陶瓷基复合材料及其构件的热力学性能,得到相关材料参数,为材料的应用提供分析方法。应用此项技术,复合材料热力学性能预测值与材料单位提供的实验值相吻合,预测的宏观弹性模量与拉伸实验测量值最大相对误差12%以内。同时开展陶瓷基复合材料发动机典型结构实验研究,应变预测值与实验测量值最大相对误差7%以内。
北京航空航天大学 2021-04-13
基于大数据分析技术小于胎龄儿的预测与干预模型
北京工业大学 2021-04-14
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息,已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮,来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种,有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为,通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法,有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来,脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明,人类认知能力与脑电信号有关,其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点,给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数,基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集,以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号(图1),对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测(图2),其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%,最低值大于50%,最高值72%(图3)。图1 :试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2:对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3:对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果,课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时,与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作,分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用,背靠理论,写好算法”的统计学理念,把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹,张量样条回归估计协方差函数,样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论,结合LASSO回归,转化为快速准确分析脑电数据的算法(图4),从2018年12月开始仅用6个多月的时间,就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题,完成了这篇跨学科应用方法论文。图4:算法流程图
清华大学 2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量,本系统使用随机森林,SVR,三指数 平滑、GBDT,BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型,并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学 2021-04-10
矿区瓦斯灾害的预测及防治措施
项目以高瓦斯突出矿井为研究对象,将瓦斯作为地质体的组成部分,运用地质学及其相关学科的理论与方法,从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手,配合大量测试,重点研究采前煤层瓦斯含量大小,工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题,以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平,获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用,在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。
西安科技大学 2021-04-11
智能预测自适应控制理论与应用
南开大学课题组研究了控制科学与工程领域中的热点问题,成果能够用于提升我国传统制造业自动化技术水平。将自适应控制、预测控制、智能控制、非线性控制等多种控制理论进行有机结合形成新型的智能预测自适应控制理论,具有创新性;获得了关于先进控制的系列化、系统性成果;将新的理论方法应用于工程实践,理论分析、方法设计、数值仿真、工程应用等多个研究环节紧密结合。 智能广义预测自适应控制器:用于环形钢坯加热炉上,年增经济效益90多万元,达到国际先进水平;用于工业锅炉上,每台锅炉节煤节电年增经济效益40多
南开大学 2021-04-14
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 8 9 10
  • ...
  • 684 685 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1