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工业无线传感器网络中基于多元异构数据融合的设备故障诊断系统
 本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统,对工业现场运转设备的工作状态进行监测,部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统,也承担通信网络的功能,最后作为具有推理学习能力的决策网,是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。   作为一种独立的控制网络,本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台,能够有效弥补有线诊断系统在应用中布
河海大学 2021-04-14
工业和信息化部主责国家重点研发计划重点专项管理实施细则
明确工业和信息化部主责的重点专项侧重催生未来产业和新兴产业、加快形成新质生产力的高新技术领域,着眼于科技创新和产业创新深度融合,增加高质量科技供给,强化企业科技创新主体地位,促进科技成果转化应用。
工业和信息化部高新技术司 2024-08-01
教育科研利器│光固化工业级3D打印机Lux 3+
打印设备详细信息:索要完整打印设备资料请访问清锋科技官网下载 3D打印机-LuxCreo清锋科技   教育科研解决方案 3D打印作为一种新型生产方式,可以加速产品开发周期,满足多 材料、复杂形状、任意批量的生产需求,是全球最受关注的高科 技行业之一。拥有3D打印课程、设备的院校、科研机构在创新、 创造方面均有着得天独厚的优势。LuxCreo致力于推动行业发展, 为科研创新、数字化智能化转型以及行业人才培养等方面提供支 持。 打印设备 iLux系列桌面机,Lux系列工业机,可作为研发、教学、实验等配套设备,满足不同项目需求 打印材料 EM弹性材料、TM韧性材料、透明韧性材料、Dental齿科等材料,可满足消费、医疗、工业、汽车、航空航天等学科的教学研发需求 打印软件 LuxFlow模型处理软件,支持数据导入、文件修复、智能2D/3D摆放、生成支撑、切片、路径填充等功能,便于快速进行现场教学演示、培训实操、学术研发 清锋科技在3D打印技术、软硬件、材料等方面积累了来自全球各个高校的顶尖人材,可结合院校、机构所需进行相关的培训及讲座,助力教育科研工作更加系统、科学。同时,清锋科技在北京、宁波及美国硅谷均设有打印中心,可为学生及科研人员提供进一步深入了解3D打印的场地支持。 客户收益 院校 提升院校教学硬件水平,有助于培养未来的3D打印人才生动展示课本、教案内容,增加教学趣味性资深3D打印行业专家亲自授课 科研机构 快速将模型、数据形成实物,简化步骤,缩短论证时间结合最新技术,加速研发新产品,输出有价值易商业化的研发项目全球顶尖3D打印工作团队提供技术支持 Lux 3+系列 工业级 DLP光固化3D打印机 Lux 3+产品介绍 LuxCreo Lux 3+是生产级DLP 3D打印机,依托于清华、哈佛、剑桥、佐治亚理工、北卡罗纳州立等名校的光机电、材料、软件专家近10年的研发成果。Lux 3+ 3D打印机适用于快速、高精度打印原型件、测试件和小批量件。Lux 3+使用高品质4K DLP 技术,硬件结构设计方案得到了10万各种不同零部件打印的检验。基于EAPTM的高速离型技术,我们开发了弹性、坚韧、高精度、高弹、耐温、透明的材料,满足工业、医疗、科研等各领域的打印需求。Lux 3+ 可接入LuxCreo的软件生态,实现轻量化设计、高速切片、设备互联、智慧工厂管理。 清锋的Lux工业机解决方案1.增材设计软件某研究所的增材制造实验室需要设计不同的结构,有的结构需要实现轻量化、晶格化,且一次打印时放置不同的模型。清锋提供了两款可支持某研究所增材设计需求的软件:晶格创建软件LuxStudio:可以快速的选择合适的晶格单元,并生成出可打印的晶格化模型。(登录链接:https://studio.luxcreo.cn)数据前处理软件LuxFlow:具有模型修复、自动生成支撑结构和优化部件放置,以最大限度地提高生产力。2.打印速度清锋的Lux工业机是基于面曝光的增材制造技术,采用低离型力膜,同时拥有准确性、细节表现力以快速打印速度的优势的3D打印设备。打印尺寸为293*165*380mm,可打印耐温刚性部件,打印30个,只需要55分钟,极大地提高了打印速度,加快材料验证、实验迭代。案例:某科研院所,使用Lux系列打印机快速验证材料性能在采用传统的塑料3D打印工艺生产高性能部件遇到问题时,某研究所选择使用LuxCreo的Lux工业机系列塑料3D打印解决方案,评估利用新的增材制造工具进行有效、高效验证的可能性。在对 Lux工业机解决方案开展了可行性研究之后,某研究所材料开发团队确定了增材制造的生产力,并决定可以考虑采用该解决方案打印部件。 主要参数 技术 高速光固化LEAPTM 光源 DLP 4K@405nm 适用材料种类 支持坚韧、弹性、高精度、透明、耐温材料 材料性能 材料性能见材料数据表TDS 树脂在线加热 最高至45℃ 打印范围 293x165x380mm(XYZ) XY分辨率 76.5µm Z轴动态分辨率 20~150μm(取决于树脂) 波长 405nm 打印速度 ≤120cm/h(取决于树脂、模型和层厚) 软件 LuxFlow,LuxLink 智能辅助 校平,温湿度,打印状态监控,光强自动校准 设备外观 设备尺寸 850x780x1865mm 设备重量 250kg 操作环境 设备连接 2×USB, Ethernet 操作系统 Windows 10, 64-bit 文件输入 .stl,.stx 电气 200-240 V,50-60 Hz,1000W 温湿度 18 ~28 ℃;<60% 通风 请参阅 TDS 了解参考材料特性或联系技术支持 售后支持 质保 12个月 技术支持 终身技术支持 其他配置 辅助配置 UV固化箱;超声波清洗机 选配件 烤箱;废气吸收装置;料盒 关于清锋科技(LuxCreo)清锋(LuxCreo)是一家以树脂(塑料)为材料、连续液面成型的面曝光3D打印技术为核心的科技型企业。创业初年,LuxCreo便在宁波同步建立“智能工厂”。截止到目前,LuxCreo 拥有大规模的 3D 打印生产线,借助领先的设计生成软件以及高性能的 3D 打印材料,从设计、生产、运输、管理四个环节为智能制造业全链条赋能,快速满足不同规模产品开发迭代上市的需求。也正是基于智能工厂中的增材设计、设备操作和维护、车间布局和管理经验教训,清锋总结出囊括打印机、软件、材料处理、后处理、应用、实训的课程以及科研解决方案。www.LuxCreo.cn 如有合作需求或者感兴趣的产品,可以扫描下方二维码联系清锋 ↓↓↓ 公司电话:010-63941626公司邮箱:business@luxcreo.com市场电话:18614034268官方网站:www.LuxCreo.cn公司地址:北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢1017
清锋(北京)科技有限公司 2022-05-13
技术需求:含危险有机物杂质的废盐的安全及无害化处置技术及装备研发。
含危险有机物杂质的废盐的安全及无害化处置技术及装备研发。主要指标:有机物杂质分解去除率99%以上,可得到纯净的可利用的工业盐
山东博洋环境资源有限公司 2021-09-09
为智能安防技术进步贡献“天大力量”
天津市人民政府颁发了2021年度天津市科学技术奖。突破卡脖子技术,助力“平安中国”的天津大学教授刘安安主持完成的“复杂环境智能视觉计算关键技术及应用”获得2021年度天津市科技进步特等奖。
天津大学 2022-05-05
宽频智能化长周期大地电磁测量系统    
本发明公开了一种宽频智能化长周期大地电磁测量系统,相比现有的大地电磁测量系统具有宽频带、低噪声、智能化的优势。采用磁通门传感器与感应式磁传感器结合实现100000s——1000Hz频率范围的磁场信号观测,拓展系统观测带宽;采用斩波放大技术实现对电场信号的低噪声放大、抑制低频1/f噪声,提高低频段信噪比;采用低功耗技术、外接多块大容量锂电池组、扩展太阳能充电板、远程仪器状态查询技术提高仪器的智能化水平。为实现数月时间的MT信号长周期野外观测提供仪器支撑。
中国地质大学(北京) 2021-02-01
大规模知识图谱的构建及智能应用平台
成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金,1项中国博士后基金一等资助项目,5项省部级重点实验室开放课题项目,10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术;大规模知识图谱的高效融合技术;面向跨媒体异构数据的知识表示技术;基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术;面向复杂问题智能问答技术;基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。
东南大学 2021-04-11
微波/超声波复合智能化系统及其应用
项目简介: 本项目是通过跨学科合作,开展在化学领域应用电子学新技术的 研究。 大多数化学实验室采用传统的加热方法,即利用传导的方式加热。 微波/超声波相结合的技术与传统加热方法相比具有很多优点,可以大大降低加热时间,省溶剂(可较常规方法少 50%~90%)、节约能源、 减少废物的产生,同时可以提高回收率和提取物的纯度。另一方面利 于环境保护,无污染,属于绿色工程,它是一种具有广阔发展前途的 新技术。 微波/超声波复合智能化系统可应用于合成化学、药物有效成分 的提取及分析样品预处理领域,设计并研制出新型微波和超声波相结 合的复合多功能智能化仪器装置,研究其对化学反应、药物提取及环 境污染物萃取的促进作用,为合成化学、药物有效成分的提取及分析 样品预处理提供了新的实验手段和方法。 本项目成果可为加大环境污染物的监测的力度,使其样品分析摆 脱耗费大量的有毒的有机试剂,程序繁琐,工作量大的现况,为其分 析样品预处理,拓展一种高效的实验手段和方法。如对加标土壤样品 (土壤样品中的多溴代联苯醚)进行复合萃取,分别采用微波辅助萃 取、超声波辅助萃取、微波-超声波复合萃取方法,得到的实验数据 是:在相同萃取 20 分钟时间内,使用微波辅助萃取和超声波辅助萃 取,其萃取效率分别为 42-75%、45-86%而采用微波-超声波复合 萃取体系时萃取效率则可提高到 92-114%。和常规的索氏提取相比, 微波-超声波复合萃取使用的溶剂量降至原来的 10%左右,萃取时 间降低至原来的 5%左右。可见复合萃取对萃取效率有较大的增强效 果。这一实验结果预示着:本项目成果推广应用,进一步完善,可为 分析样品预处理提供一种新的高效的实验手段和方法。另外,对兔疫 球蛋白 lgG 生物制品等的灭菌也开始进行有益的应用探讨,受到相关 企业的关注。 技术指标及特色: 1. 样机技术性能:◆微波功率从 0~1000W 连续可调,微波频率 f=2450MHz; ◆温度范围:室温~300 度; ◆研制出 38KHz 超声波发射系统,功率从 0 至满负荷连续可调, 在控温系统中超声波功率也随之改变; ◆消解/萃取瓶体积:50~1000 毫升。 2.专利申请七项。 3. 三项技术创新为产业化与拓展应用领城打下基础: (1)将微波场与超声波场两种不同性质的场施加于同一反应物 体,充分发挥各自的长处、协同作用,为在化学、生物以及医学领域 的应用研究提供了新的实验手段和方法,在课题中解决了超声波高效 耦合问题; (2)实现了微波/超声波协同作用下反应物的控温算法,采用可 扩展标记语言 XML 来存储和表示模糊控制算法,并用面向对象的设 计思想结合 C++对该算法进行了实现,利用 Labview(图形化编程语 言)可视化技术建立良好的人机界面; (3)具有在线实时检测和显示微波泄漏量,当超过国家标准时, 自动切断系统的电源,保证操作人员的安全。 微波/超声波复合智能化管道流动式反应装置已完成小试,正在 进行中试研究。
南开大学 2021-04-11
事故动态情景构建及任务智能分析技术研究
本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法;研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型;研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇,培养硕士研究生3名。
中国人民警察大学 2021-05-03
基于互联网+及数字孪生技术的智能制造
项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下,在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上,进行持续开发完善,与沈阳机床合作,在智能制造领域进行了深入的合作研究, 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统,系统实现了网络化定制下达生产订单,数字化孪生系统在线仿真模拟,真实展现生产场景,并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展,对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配,体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线,已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目,制造企业也在积极转型,向数字化和智能化转型发展,这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度:小批量生产,项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用,特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广:1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化,通过建立工厂、生产线、设备的三维模型,实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域:通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统,通过模块化的系统,实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用,达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证,还可在生产运行过程中实现虚实融合,并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持,从而实现多维的虚实融合,是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中,还特别适合面向智能制造的教育和培训。
同济大学 2021-04-10
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