涂层技术是提高刀具性能和寿命的重要途径。随着高速切削、干式切削等先进切削技术的不断发展，对刀具涂层的性能也提出了更高的要求，不仅要具备高硬度、高弹性模量、耐磨性和韧性等机械性能，还要具备抗高温氧化性能、耐蚀性以及优异的高温力学性能(红硬性)，传统的刀具涂层，如TiN、CrN、甚至TiAlN涂层已逐渐不能满足性能的要求。因此，亟需开发高性能的新型保护性涂层材料。 材料结构涂层是利用纳米材料的特异结构产生高硬度的新型涂层材料，包括纳米多层涂层和纳米复合涂层。本项目组采用PVD(物理气相沉积)技术开发的TiAlSiN、TiSiCN、CrAlSiN等纳米复合结构涂层获得近50GPa的超高硬度，同时具有较低的摩擦系数和热稳定性，其使用温度达到1000℃；开发的CrAlN/ZrO2、TiAlN/SiO2等纳米多层涂层，不仅具有超过50GPa的超高硬度，同时由于含有氧化物阻挡层，抑制了外界氧原子向涂层内部的扩散，使涂层抗氧化性能得到大幅提升，同时还具备优异的耐蚀性能。

利用超疏水性能，可以实现表面自清洁等功能。若在金属材料表面上制备超 疏水结构，开可以提高材料的耐腐蚀性能。为此，本项目分别在铝合金、镁合金 上制备了微纳结构、并制备了 ZnO、Ti02及石墨烯阵列的超疏水结构，可望应用于金属防腐、焊料的润湿、太阳能电池表面的自清洁等方面。 实施条件：需要有对零件进行清洗、腐蚀和涂覆的场地和相应设备。 预算:投入5-50万，随处理的零件的大小和数量而变。

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

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。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本发明涉及一种在泡沫炭材料表面原位合成Si3N4涂层的方法，属于新材料技术领域。其主要特点在于利用泡沫炭多孔结构及Si3N4纳米纤维复合体对自来水中颗粒及污染物的过滤和吸附功能实现软净水一体化功能。

1、 一种具有高度可见光透过率与隔热特性的陶瓷基玻璃涂层或玻璃贴膜。 玻璃改造后可见光透过率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外线，且有 效阻止通过玻璃的热能交换过程，可用于建筑或汽车玻璃的节能改造， 提升建筑的适居度与节能效果。 2、 该项目各技术环节环保无毒，产品成本远低于市面现有技术，性能优于 现有技术，设备投入与实施成本低。

目前，油气输送主要靠大口径管道完成的，管道直径多在500mm以上，甚至达到 1000mm。为防止管道内壁的锈蚀、结蜡、杂质的沉积以及降低流体在管道内部输送阻力，通 常需在管道内壁涂上一层涂料。本发明主要涉及天然气管道内涂减阻涂料。当前，用于管道减 阻内涂的涂料多为溶剂型涂料，溶剂多为二甲苯、正丁醇等一种或几种混合。溶剂型涂料虽然 施工性能较好，但也存在很多缺点：VOC含量过高污染环境，影响施工人员健康，有火灾隐 患，且溶剂的挥发还导致漆膜质量下降。涂料的发展趋势便是水性涂料、无溶剂涂料以及粉末 涂料代替溶剂型涂料。无溶剂涂料克服溶剂型涂料的缺点，但也存在自身缺点：一般粘度较 大，施工性能差，由于成膜树脂分子量较小交联密度高，涂层较脆。 为了克服无溶剂涂料的上述缺点，华东理工大学开发了一种表面光洁度高、耐磨性好、表 面能较低的天然气管道用减阻内涂涂料。该涂料有A、B双组份组成，质量稳定，施工简单。 所采用的技术方案之一是提供制备颗粒直径小，团聚较少，与树脂相溶性好的颜填料改性手 段。改性后的粉体团聚明显减少，颗粒直径较小，改性后的粉体与成膜树脂相溶性也大大提 高，能在树脂体系里有很好的分散效果。

本发明公开的抗静电超疏水复合涂层的制备方法，以重量份计，将0.2～2份苯乙烯-顺丁烯二酸酐交替共聚物溶解在20～1000份溶剂中，加入1份碳纳米管混合均匀，加入0～26份氨水和0.2～2份硅酸酯或钛酸酯化合物，搅拌混合，使硅酸酯或钛酸酯化合物发生水解反应，再加0.1～2份硅酸酯或钛酸酯化合物和0.02～0.5份含氟硅烷偶联剂，混合均匀后喷涂在基材上，经陈化和热处理得到稳定的抗静电超疏水复合涂层。本发明操作简便、条件温和，碳纳米管不需要进行任何化学修饰或改性便可直接使用，所得复合涂层疏水性好，与水的静接触角大于150°，滚动角小于3°，表面电阻率为106～1011Ω，满足抗静电透明涂层的需要，具有广阔的应用前景。