一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。

西北工业大学高性能CPU计算集群项目招标项目的潜在投标人应在详见附件正文获取招标文件，并于2022年06月17日09点00分（北京时间）前递交投标文件。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

本产品和技术依据细胞代谢流在线检测与计算分析原理，配置上除常规的温度、搅拌转 速、消泡、pH、溶解氧浓度 (DO) 等测量控制以外，还增添了发酵液真实体积、高精度补料量 (如基质、前体、油、酸碱物) 测量与控制，高精度通气流量与罐压电信号测量与控制，并与尾 气CO2和O2分析仪或质谱仪连接。可精确得到发酵过程计算机参数优化与放大所必需的包括 各种代谢流特征或工程特征的间接参数，如摄氧率 (OUR) 、二氧化碳释放率 (CER) 、呼吸商 (RQ) 、体积氧传递系数 (KLa) 、比生长速率 (µ) 等。广泛应用于生物制药 (传统生物制药和现 代基因工程制药) 、食品轻工发酵、农业生物 (微生物饲料、微生物农药、微生物肥料和动物 疫苗) 、新兴生物能源和石化环保等行业工业化工程项目的系统设计和全面技术实施。带动了 多个行业技术进步。

（专利号：ZL 201410345592.0） 简介：本发明公开了基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特征估计方法，属于水声目标特征提取领域。基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特估计取方法，包括以下步骤：(1)备用网格生成并导入计算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型设定，(3)数值计算参数设定，(4)数值计算，(5)数值方法可靠性验证及网格确定，(6)空化尾流压力脉动非定常数值计算，(7)压力脉动信号功率谱变换及低频线谱幅值提取，(8)线谱特征估计及分析。本发明将现代流体力学、空泡动力学和信号处理领域中相关研究成果引入水下目标的噪声特征分析，体现多学科和多领域的交叉性。

本发明提供了一种基于加速度响应结构灵敏度计算方法，构造加速度频响矩阵，并获得前m阶模态频率，从结构第一个节点开始添加刚度摄动项，将加速度频响矩阵代入矩阵修正公式获得摄动后的加速度频响矩阵，辨识结构的频率，获得结构模态频率对刚度的灵敏度，按照节点顺序改变刚度摄动点位置获得对应的灵敏度，从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度。本发明当结构的刚度发生摄动时，利用矩阵变换公式无需进行有限元再次计算，只需要初始的加速度频响信息进行数值计算即可获得摄动后的加速度频响函数，简化计算效率，无需再进行有限元计算，更加方便，实现了基于加速度频响函数对刚度的灵敏度快速计算方法，具有实际工程意义。

本发明公开了一种基于云计算的数控系统数据采集及处理系统， 包括由远程服务器集群搭建而成的云平台，该云平台包括计算服务器 集群和存储服务器集群，计算服务器集群中集成有虚拟机集群，且分 别与数控系统和存储服务器集群连接通信，虚拟机集群具有多个分布式并行计算单元，用于执行数据采集与并行计算，存储服务器集群中 用于对采集或分析处理后的车间数据进行分布式存储。本发明还公开 了相应的方法。本发明以虚拟机代替实体机实现并行计算，并通过虚 拟化管理平台对虚拟机集群进行管理，使车间服务器资源不再受单点 配置的限制，并