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水下机器人智能控制、深潜结构设计
项目背景:国内外当前对水陆两栖推进器的研制涉及一系列 理论、技术和功能应用等问题,其中,基于海鳐鳍水下波动推进 机理,同时仿蛇在陆地上蜿蜒爬行的运动方式,对推进器水陆两 相运动进行适应性设计,使其不改变推进模式同时满足水面推进 和陆地行走需求,是当前研究的热点。采用主要采用组合泵喷推 进方式使其在水下保持高速航态和声隐身性,搭载多波束探测系 统以及自主航行控制技术,使其可以环岛自主航行,探测水体目 标及海底地形地貌,最终形成全地形波动式水陆两栖推进器的设 计,目前鲜有报道。 所需技术需求简要描述:通过对全地形波动式水陆两栖推进 器所涉及的仿生推进机理、推进装置、航行控制等关键问题进行 研究,突破两栖仿生推进器深潜结构设计、动力学建模与分析、 波动与泵喷耦合推进方式、运动控制器设计技术、多波束搭载设 计技术,实现水陆两栖推进器统一控制系统及动力系统框架下的 水-陆两栖航行,完成复杂水陆两栖作业任务。技术指标:工作 水深不小于 500 米,可实现悬停、原地回转等高操纵性;搭载多 波束声纳,具备高精度探测识别能力;总尺度不低于 5m,最高航速不低于 20kn,自噪声低于 60dB,柔性材料拉伸强度>800MPa、 断裂伸长率>2.5%。  对技术提供方的要求:拥有相关研究的技术团队。 
青岛船测科技有限责任公司 2021-09-02
高品质钢冶炼过程渣- 钢- 夹杂物成分智能控制模型
高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”,冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程,各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此,有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化,准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况,使生产全流程始终处于最佳工作状态,从而确保夹杂物的精准控制,最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时,通过模型的优化计算,可以根据不同钢种的性能需求,对钢种的生产工艺进行定制化设计。 (1)高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究: − 精炼过程宏观流动数学模拟:计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动,同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学:研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响;耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学:建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型,确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为,预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型:将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合,建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 (2)高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究:计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究:耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化,确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合,建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 (2)高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究:通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响,以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出,确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究:研究结晶器过程钢液、渣相的运动,使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成,计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究:计算铸坯凝固过程钢液成分偏析,与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算,预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为,预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立:通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合,建立结晶器凝固过程多元反应预测模型,实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 (4)高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化:高品质钢制造进行全流程取样调研,对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用:将建立的高品质 LF 炉、中间包
北京科技大学 2021-04-13
LED控制器40W智能单色支持光照度
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浙江利尔达客思智能科技有限公司 2021-08-23
汽车教具电动低压电器智能网联控制系统
北京智扬北方国际教育科技有限公司 2021-08-23
一种风电集群轨迹预测与分层控制方法
本发明涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法,包括:根据风电集群及风电场内的拓扑结构,基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测;根据调度中心下发的调度值,将控制过程在空间上分为集群优化调度层、场群协调分类层和单场自动执行层,将风电功率预测值从时间上逐层细化;在场群协调分类层,基于风电功率预测值对风电场进行分类,分为上爬坡群、下爬坡群、平稳群和振荡群;在单场自动执行层,基于AGC机组下旋转备用裕度和风电送出断面裕度判断风电可增发空间,增发上爬坡群风电场出力或降低下爬坡群风电场出力;基于风电场运行与监测系统,根据监测到的风电场实际值,计算并反馈风电功率误差,修正风电集群和风电场预测值,使优化过程更加精确。
中国农业大学 2021-04-11
冷鲜鸡质量安全控制关键技术集成与示范
项目对影响冷鲜鸡质量安全的微生物和生物毒素污染、兽药残留等风险因子,以高通量灵敏检测、全程信息化溯源、标准化控制为抓手,进行了系统设计、研究和集成创新。 主要包括: 1.研发了饲料和冷鲜鸡产品中生物毒素、兽药残留等风险因子高通量快速灵敏的筛查技术。 2.创建了强酸性电解水的新型冷鲜鸡屠宰加工工艺以及冷鲜鸡全过程微生物控制技术体系。 3.开发了基于区块链技术的冷鲜鸡产品信息多平台溯源系统。浙江省技术交易中心组织本领域相关专家对项目进行鉴定,鉴定专家组一致认为,该项目成果已达到国内领先,国际先进水平。 成果应用覆盖浙江省 80%以上冷鲜鸡产量,不仅有效地解决了饲养过程及冷鲜鸡质量安全控制的技术难题,也有效解决了冷鲜鸡微生物污染控制难、保鲜期短的问题。显著提升了我省冷鲜鸡的质量安全水平和消费信心,助推了冷鲜鸡生产企业进行转型升级,对产业的可持续发展具有十分重要的意义。经济、社会和生态效益显著。
浙江大学 2021-05-10
无辅料生活污泥自动控制堆肥成套技术与设备
本技术成果针对传统污泥堆肥需要添加大量辅料的难题,筛选、培养和生产了专门用于污泥发酵与除 臭兼备的复合菌种,用复合菌种代替辅料,无需添加辅料,节省了辅料成本和辅料占地,缩短了发酵周期(15-20天)30%以上,提高堆肥效率约50%,抑制了恶臭的产生,实现了堆肥过程自动监测和控制。在污泥堆肥领域中,本研究开发的无辅料、高效发酵、无恶臭和自动测控的污泥堆肥技术,取得了重大突破。 本技术成果建立了处理量为30 吨/日的生活污泥堆肥示范工程,整个堆肥生产过程运行成熟稳定,已经稳 定运行一年多时间。
中山大学 2021-04-10
多天线蜂窝网络的联合预编码与功率控制技术
可以量产/n该技术公开了一种基于多小区MISO(Multiple Input Single Output)蜂窝网络的联合预编码与功率控制方法,具体为:首先进行系统初始化,其中包括小区簇用户集分类(分为协作用户集和非协作用户集)和功率划分(功率注水算法确定功率分配参数),对协作用户集和非协作用户集分别采用SUS(Semi-orthogonal User Selection)半正交用户组调度算法进行调度,然后由迫零波束成型算法确定波束矢量进行传输,协作区域采用平均功率分配、非协作区域采用功率注水算法计算
华中科技大学 2021-01-12
天然气发动机改装与控制关键技术
天然气发动机热泵(Gas Heat Pump)是一种新型高效的燃气空调技术,区别于市场上 的 LiBr 吸收式制冷机;它利用天然气发动机驱动制冷压缩机工作,同时回收发动机的 余热、在夏季产生热水,冬季直接补充采暖。目前所有的 GHP 产品均由日本进口、成本 高、投资回收期长。 本项目成果利用汽油机改装技术,使用自行开发的天然气进气比例混合装置,精确 控制发动机转速,实现制冷能力的连续调节。在达到国外产品性能的同时,加工成本大 大下降。
同济大学 2021-04-13
基于射线数字成像的产品无损检测与质量控制
这是一种基于非晶硅面阵探测器的射线数字成像技术,具有实时射线成像(RTR)、数字射线成像(DR)和三维层析(3D-CT)成像功能,可覆盖国防和国民经济各行业大、中、小型结构的高、低能(0.02-9MeV)工业射线数字检测需求,并可根据用户要求进行定制设计开发,特点如下:1. 集成度高、功能强大:以一套系统实现RTR、DR和3D-CT三种功能,实现构件RTR/DR/3D-CT快速检测技术的开拓;2. 性价比高,软件功能强大,可定制开发。 本技术已较为成熟,已为航空、航天、能源、核工业和特种设备行业开发多套此种设备,均已投入实际使用,获得了良好的应用效果。市场应用前景良好,可解决发动机缸体、机匣、叶片、轮胎、轮毂、管道等产品的无损检测与质量控制问题。 透度灵敏度优于GJB1187A-2001规定的B级像质;空间分辨率在5lp/mm以上;成像帧频1-30f/s可调,检测速度快。
北京航空航天大学 2021-04-13
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