本实用新型涉及电动汽车无线充电技术，具体涉及一种公路及露天环境铺设的光储式电动汽车无线 供电系统，包括公路或露天环境的地面，以及电动汽车；还包括至少一个充电系统发射单元和电动车辆 装置接收单元，充电系统发射单元包括依次连接的电源模块、高频逆变模块、压力感应装置、RFID 阅 读器、功率控制电路、功率振荡模块和电磁发射线圈；电动车辆装置接收单元包括依次连接的电磁接收 线圈、RFID 电子标签、整流模块、稳压降压模块和车载电池；高频逆变模块将低压直

生产应用解决方案详细信息：索要完整应用解决方案请访问清锋科技官网 3D打印汽车行业解决方案-清锋 (luxcreo.cn) 汽车工装夹具类产品解决方案车型品种的不断增加和零件结构的愈发多样，会造成专用的工装 夹具越来越多，导致成本上升、维护困难，且使用率低、淘汰率 高。现如今，全新的3D打印技术和材料将改变这种局面。 01 材料选择基于模型、工况、韧性材料性能做力学仿真，筛选合适的材料（TM系列韧性材料） 02 晶格化处理基于LuxStudio晶格模型自动生成平台，可选择与产品相适配的晶格单元定制晶格 03 打印前优化基于尺寸精度、表面细节要求，对CAD做补偿，调用并适度优化打印工艺参数库 04 打印交付智能工厂3D打印，清洗，固化，抛光，质检，发货 Lux 3Li+打印机应用  汽车工装夹具类产品解决方案 LuxCreo提供Lux 3Li+打印机、LuxFlow模型处理软件、LuxStudio晶格生成软件、各类工程材料产品组合和后处理解决方案，支持客户端的CAD设计、机加工、装配等解决方案。 客户收益 快速满足定制化需求，缩减时间、资金成本 使轻量化设计、生产工装夹具成为可能 按需生产，减少库存压力 自由灵活，可根据实际使用需要调整夹具性能 Lux 3Li+打印设备×打印材料 Lux 3Li+，新一代大面幅LEAP光固化3D打印机，让制造更简单 一、打印能力有多强？ 1. 面幅更大，小批量生产也没问题 很多工业级DLP 3D打印机因为受制于缺乏优质光机、结构设计通用化；离型膜、材料等方面的自研投入不足，很难做到大幅面打印。 清锋意识到这一点，从材料的研发到设备的制造生产都进行了全流程的自研，将每一条生产链路都变成清锋独有的解决方案，持续推动着自研材料、3D打印机系列产品的优化升级。 今天看到的Lux 3Li+，就是一款打印尺寸提升到400*259*380mm超大面幅的 光固化3D打印机，这就意味着光固化3D打印不仅可以完成大尺寸产品的交付，同时也能够实现一些复杂工件的小批量生产，提高单机吞吐量。 过去，1台光固化打印机最多可以打印6个牙模，2双鞋垫，2个镜框，1/4个颈椎枕。 现在，1台Lux 3Li+可单次 28个牙模；10双鞋垫；10个镜框；3个颈椎枕（过去3个颈椎枕需要4小时的任务现在仅需1.8小时就可以完成）。 2. 全制程生产效率更快，交付时间短 除了打印尺寸，普通工业级3D打印机从前期制作打印到后续的处理周期性很长。 Lux 3Li+不仅能够提供稳定、高质量的打印，还将打印的制作时间缩短至30%（相比于FDM或SLA），普通打印机颈椎枕一版需要6小时，Lux 3Li+ 打印只需1.8小时。 Lux 3Li+全制程生产链条的“高效”源自： 基于Linux的工业控制技术，集合多种传感数据，操作简单，安全稳定； 基于CCD和高性能传感器，监控光机能量和打印过程，实现动态补偿； 优化的树脂热管理系统，提高工件质量，降低光能消耗； 支持个性化地调整设备设置和工艺参数； 提供端到端的解决方案：增材制造工件的成型前准备和成型后加工 3. 一体化模型处理，秒处理秒切片 为了让使用者能快速上手，Lux 3Li+还配备了一体化模型处理软件LuxFlow，拥有模型导入、文件修复、编辑、布局、支撑、参数设定、切片操作等功能，是实现从快速原型制造到批量生产的3D 打印模型处理解决方案。 也就是说，只需要把模型导入LuxFlow，它就能帮你自动切片。例如，现在切一版6个航空发动机零部件的模型需16s，而过去同一大尺寸打印件切片需要3min44s。 4. 提供完整工艺包，帮助客户快速规模化复制生产（scale） 针对弹性和韧性材料，Lux 3Li+配有完整的解决方案工艺包，可快速按照操作指南进行打印生产。除通用参数工艺包外，对客户的特殊需求，清锋还将提供专业的增材制造设计支持。 Lux 3Li+工艺参数包： 模型处理 ：模型修复、模型抽壳、模型旋转、模型下沉等； 打印参数：支撑的基础设置、加固设置、底座设置，切片的层厚、精度补偿，打印时的材料温度、分段、光机模式、光强、曝光时间、等待时间、上升速度、往复距离、下降速度等； 后处理参数：清洗，UV固化，热固化，表面处理等。 工艺包内的参数均来自于清锋实验室研发出的成熟数据，无需额外探索可直接使用，进一步提高打印成功率，快速规模化生产。 Lux 3Li+核心优势： 1．一体化软件：从晶格生成、切片、打印控制到生产管理 2．简化操作：触控屏和基于Linux的打印控制软件 3．高耐用：高刚性机身，高等级丝杆模组，高品质进口光机 4．可打印性强：成型尺寸可达400*259*380mm，优化温度场控制，提高打印件质量   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系，依托自主研发的Lux系列打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn 欢迎关注清锋公众号：qingfengshidai了解更多专业信息。 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 销售电话：13817977721；13811595251 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

航空发动机机匣是一种复杂薄壁零件，其加工变形问题是我国航空发动机制造的关键技术瓶颈。机匣毛坯组织结构的均匀性是影响机匣加工变形的主要原因之一。镍基高温合金具有优异的高温强度，良好的抗氧化和抗热腐蚀性能，是航空发动机机匣的主要原料。镍基高温合金铸、锻件组织结构的无损检测与定量评价是实现组织结构均匀性检测与评价的基础，有助于准确判断毛坯制造质量，表征制造工艺改进的有效性，降低机匣加工变形概率。 超声检测具有穿透能力强，灵敏度和分辨率高、可定位和定量检测等优点，在航空发动机大规格高温合金构件制造质量检测领域得到了广泛应用。超声检测信号特征值与材料组织结构变化、二次相或沉淀物的形成相关，具备有效评价镍基高温合金的组织结构的能力。现有镍基高温合金铸、锻件组织结构的超声检测以噪声波高为主要判据，指标简单、阈值设置严格、误判率高，无法适应不断改进的制造工艺。 组织结构超声定量评价技术的核心是确定微观组织特征参数与超声检测特征参数之间的定量关系模型，其本质是以模型待定系数为决策变量，以评价准确性为目标函数的优化问题。超声波在镍基高温合金中传播时，受到晶界、相界、孪晶等复杂组织结构的综合作用，若采用声速、衰减系数、非线性系数等单一超声检测参数对组织结构进行建模与评价，会因信息量的缺失而导致评价误差大；若增加检测参数规模，则会导致所对应优化问题的困难性大幅增加。 本研究以镍基高温合金组织结构定量评价为主要研究对象，围绕如何利用协同进化算法求解定量评价的大规模优化问题、以及如何同时利用多种微观组织特征参数对镍基高温合金进行综合表征展开研究。科研成果为航空发动机机匣镍基高温合金毛坯制造质量检测、评价、性能预测提供技术支持，为制造工艺改进提供数据支持，也可进一步推广至其它高温合金、钛合金等材料中。

该系统是一个GPS车载智能终端平台，能实现对不同层次用户对车辆定位、调度、追踪、安全运输等管理的需求。为客户提供一套便于功能升级、模块可互换、适应不同车辆环境下的高性价比的模块式GPS车载智能终端的解决方案，满足不同客户的个性化需求。该系统具有车辆定位跟踪功能，车辆监视功能，报警功能，拍照功能，调度功能，车辆控制功能，对讲监听功能，碰撞检测功能，黑匣子记录功能，业务及增值业务功能。随着我国经济的发展，一旦各城市的公交车和出租车项目启动，特别是长途运输车辆的应用实施，车载导航市场将出现爆发性增长的势头其应用市场需求迫切，潜力巨大。本系统先后在北京市、浙江省、江苏省、广东省等全国各地区30余家用户的推广使用，已经销售了4204台，营业额达到了1217万元，产生巨大的经济社会效益。本产品的主要客户有：江西长运股份有限公司、广东省江门市汽运集团，苏州双牛电子有限公司，扬州中兴通讯设备有限公司，金华青年汽车制造有限公司，东美实业有限公司抚州公司，东风汽车公司抚州销售技术服务站，赣州新世纪汽运有限公司，赣州车圣导航科技有限公司等。2007年该项目荣获江西省科技进步贰等奖。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。