由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型试验检测设备研发生产的科技型企业，总部位于杭州，在山西设有机加工基地，山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项，专著3部，主参编行业内标准31部。   组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队，涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合，主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士，其中6人具有高级职称，6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

探索虚拟环境的真实感知以及虚实环境融合的一致性理 论与方法，主要研究虚拟环境的构建、大规模场景绘制、沉 浸式真实感漫游、目标检测与识别等关键技术，在高分遥感 影像增强的虚拟仿真、高清立体显示、多用户虚拟漫游等方 面研究特色鲜明。

近年来室内空气污染问题严重影响人民健康，空气净化器逐渐成为新的家庭必备电器。由于净化器采用的滤料多为一次性玻纤材料，更换频繁，维护费用高，并且阻力大，能耗高，制约健康空气净化技术的普及和推广。而静电吸附材料利用静电吸附原理，能够高效吸附PM2.5颗粒，吹风清洗后可以重复使用，已经在工业中广泛应用。由于该技术必须使污染空气与负离子预先混合充分，负离子发生器与吸附材料之间必须保持充分的缓冲距离，否则静电吸附材料无法工作，从而使得该技术无法在小型净化器得到很好的应用。本项目计划以静电吸附材料为研究对象，利用空气动力学原理，采用计算机模拟与实验测试相结合的方法，开发短流程负离子与空气预混合技术。该技术主要目标是在1~5cm短流程内解决点源颗粒与面源气体混合均匀性问题，从而有效解决静电吸附材料对混合流程长度的依赖性。通过本项目，一方面，在实际应用中能够将静电材料替代传统玻纤过滤材料，降低空气净化器使用成本；另一方面，该技术也能够在工业气体治理领域得到有效的拓展，例如短距离气体均匀混合能够有效减小工业气体混合设备尺寸，从而降低设备制造成本，进一步提升本项目研发技术的市场推广价值。 课题组经过几年在空气污染物研究和发展，已经具备在此方面开展研究的物质条件和软件条件。课题组曾搭建空气污染物过滤实验台，对负离子混合与静电吸附过滤材料性能进行了详细测试，如下图1-6所示。同时，课题组已经拥有测试PM2.5、风速等基本仪器，如图7-9所示，能够对空气中粉尘进行精确测量。在与企业合作的过程中，也培养了一批能够进行技术研发的研究生队伍。由此可见，以上条件对本项目的顺利实施提供了良好的科研条件。 1、 项目的主要内容、创新点、技术水平1) 主要内容 n 在现有的净化器结构基础上，数值模拟分析污染空气流动形式，粉尘颗粒流动路径等等，为负离子与空气混合提供基础数据。 n 在数值模拟的基础上，设计新型流道结构，搭建实验台，测试分析流道对气体流动的影响。 n 实验以及数值分析不同流速情况下，气体混合情况，尤其是负离子混合不均匀性以及不同风速下的测试PM2.5的局部过滤效率。 n 对现有净化器提出改进方案，制作负离子混合样机，试验测试净化效率。 n 开发新型净化器，提高单位体积空气净化效率。2) 创新点 n 目前在空气净化器方面关于污染气体与负离子短流程混合研究的还未见报导，本项目涉及的工作内容及技术尚未得到深入研究和开发； n 利用数值模拟技术对不同结构的过滤器内部气体混合流动进行分析，获得净化器内部气体过滤机理，并以此进行结构优化，在空气净化技术研发方法方面有创新性。3) 技术水平 n 由于技术难度大，目前市场上仍未有负离子加静电吸附的净化产品，本项目是首次在实践中将用于工业的静电吸附材料用于民用净化器； n 利用静电吸附原理提高PM2.5吸附效率的同时，阻力比传统玻纤过滤材料的更低，噪音更小，寿命更长，项目研制的技术含量相当高； n 本项目开发的技术也可以用于工业领域，技术应用范围广。

水煤浆是一种采用物理方法制备而成的全煤基、流体化的洁净煤燃料。所以采用本项目的主要目的在于：代油应用以提高经济效益或代煤应用以满足环保要求。 在代油市场上与其他以煤代油方式相比具有以下特点： 对原烧油设备（储罐、管道、仪控系统等）利用程度高，代油工程改造费用低； 不需增设煤场，节约占地面积； 运输损失和储存损失小； 燃烧效率高，物理不完全燃烧损失小； 便于实现燃烧过程和生产工况的自动调节、优化控制和计算机智能管理，从而不仅有利于工人劳动条件的改善和劳动强度的旧的降低，而且有利于生产工况的稳定和产品质量的提高； 储存及使用安全，无自燃着火与爆炸之虞。 与其他煤基燃料（粉煤、块煤）相比，水煤浆具有如下优越性： 易于运输、储存，特别是在我国目前铁路运力严重不足情况下，如果结合管道输煤而广泛应用水煤浆，将非常有利于缓解铁路交通紧张的局面； 由于采用雾化燃烧方式，燃烧强度明显高于煤的层状燃烧； 在燃料投入量和燃烧工况的调节、控制方面，明显比粉煤来得容易，而且准确可靠； 使用安全性好； 对大气环境的污染较轻； 投资和运行成本低于煤的气化和液化。 本项目系六五和七五期间的国家重点科技攻关研究项目，总计通过了七项省部级鉴定和国家级鉴定验收，达到世界先进水平，1991年获得冶金工业部科技进步二等奖，1993年获得国家科技进步三等奖，并被列为95国家科技成果重点推广项目（项目编号为：工-1-2-1-19），成立有国家水煤浆工程技术研究中心工业炉窑燃烧技术研究所，负责推广应用。

成果与项目的背景及主要用途：普鲁卡因青霉素属长效抗菌素，一般通过悬 浮液制剂注射给药，对产品的粒度分布有严格的要求，因为它直接影响着药物的 注射和吸收过程。 我国普鲁卡因青霉素生产企业的状况是：(1)设备较陈旧，生产能力低，每 批仅 60～70 公斤，自动化程度低，手工操作导致批间差异大，产品质量不稳定； (2) 结晶粒度难以控制，产品粒度分布宽，不能满足不同客户的要求；(3) 产品 晶形不好，易长成针状，对后续处理不利。因此，国内普鲁卡因青霉素产品质量 较差，在国际市场上不能与国外的产品相竞争。 天津大学自主开发的新型普鲁卡因青霉素反应结晶技术与设备完全解决了 上述问题，产品质量达到了国外先进标准。 技术原理与工艺流程简介：原料青霉素 G 钾盐和盐酸普鲁卡因经加水溶解 脱色后，进入新型结晶器进行反应结晶，结晶过程由计算机自动控制，生产出高 质量的普鲁卡因青霉素晶体产品。天津大学科技成果选编 技术水平及专利与获奖情况：新技术与设备已实现年产 300 吨规模的产业化。 通过教育部组织的专家鉴定，鉴定结论是“各项技术经标达到国际先进水平”。 应用前景分析及效益预测：普鲁卡因青霉素是青霉素工业盐的下游产品。我 国是世界上最大的青霉素生产国，但青霉素已经很少直接作为药物使用，一般需 转化为普鲁卡因青霉素等系列产品。本技术不仅适用于普鲁卡因青霉素的结晶生 产，而且适用于其他青霉素系列产品的生产，应用前景广阔，经济效益显著。 应用领域：青霉素系列产品的结晶生产。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：具体面 谈。 合作方式及条件：具体面谈

中国矿业大学长期进行煤矿冲击矿压灾害监测与治理研究。针对目前煤矿坚硬顶板区域冲击危险性预测及治理、煤柱区冲击危险的预测与治理等关键技术问题，以岩层运动与围岩应力场为基础，研究煤岩体强度弱化减冲理论，巷道围岩的强弱强结构效应，形成以综合指数法、矿震法、电磁辐射法和钻屑法为一体的冲击矿压矿震预测预报技术，以松散煤岩体为主的治理技术，以柔性蓄能为主的防冲支架与支护技术，从而建立煤矿冲击矿压防治理论与技术体系。研究成果位居世界先进水平。 （1）深入研究了煤层型冲击矿压发生的机理，提出了煤岩体弹塑脆性模型，建立了煤岩破坏的流变冲击模型和较为统一的冲击危险前兆信息识别模型。 （2）解释了煤岩体冲击破坏的脆性冲击和延时冲击现象，提出了煤岩冲击破坏的危险性评价方法和冲击矿压预测预报的电磁辐射监测技术，率先采用电磁辐射技术成功地预测冲击矿压危险，建立了相应的预测准则和技术。形成以综合指数法、矿震法、电磁辐射法和钻屑法为一体的冲击矿压矿震预测预报技术。 （3）建立了煤岩强度弱化减冲理论，巷道围岩的强弱强结构效应，设计试验了柔性防冲支架并在现场得到了试验应用，形成了独特的冲击矿压发生机理、电磁辐射仪器预测、松散煤岩体治理技术以及柔性防冲支架的整套理论与技术体系。

（1）基于低成本RGB-D传感器的平面抓取： ①　非规则物体的抓取位姿检测 ②　并可泛化到未训练过的物体实例 （2）基于低成本RGB-D传感器的全空间6自由度抓取： ①　散乱放置、非规则物体，可针对特定实例或物体类别 ②　无需特定物体模型 ③　支持UR5机器人或其它标准6轴工业机器人通信 （3）机器人柔顺装配：基于视觉/力控引导的插孔、层叠装配。 （4）学习与人机协同功能：从人的视频示范中学习任务与抓取姿态约束，针对人机协作装配任务，从人的操作示范中学习并预测人的动作。

(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ①　RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ②　基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③　弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④　模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。