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车内低频结构噪声预测改进及ATV技术
该项技术利用了ANSYS和LMS Virtual.Lab Acoustics软件平台，建立了以声学量和振动参数为目标的联合仿真模式，可以对研究对象进行车身结构模态和内声场声学模态的分析。预测了车身结构动态特性和车内声场声学特性。在此基础上建立车身结构-车内声场耦合模型，以发动机激振力为边界条件进行车内低频耦合声场预测计算，并针对声压峰值频率进行面板贡献度分析。 在分析预测的过程中，运用ATV技术减少重复计算，进行快速预测预测了对车内噪声贡献较大的车身板件，为车身结构改进提供参考依据。 技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广;（2）研发周期短，研发经费少.
南京工业大学
2021-04-13
先进的过程设备预测性维修规划技术
通过发展与时间相关的破坏理论，形成了结构弱点识别技术，有效地解决了过程设备何处修与何时修的问题，从而可对高温高压大型化的现代过程工业关键设备进行预测性维修。学术水平：国际先进，国内领先经济效益：累计4亿元以上社会效益：有力地保证了设备长周期安全可靠的运行
南京工业大学
2021-04-13
公交到站时间预测及信息服务系统
提高城市共交通服务水平已迫在眉睫。公交到站时间预测及其信息服务系统对于改 善公交服务具有极其重要的实用价值。本系统是上海科学技术委员会重大项目“基于网 格技术的上海市综合交通信息服务示范系统及其关键技术研究”的重要成果之一，基于 GPS 的公交车辆监控调度系统的原始定位数据，采用历史数据与实时数据结合的方法， 进行公交车辆到站时间的预测，并通过发布模块接口输出，传输给 Web 页面、公交电子 站牌或其它多种信息终端显示。本成果是面向公交公众出行者、公交企业（运营调度、 计划编制）、信息服务提供商（电子站牌、移动电视等多媒体）等，实现预测线路静态 数据、动态数据的管理与维护，分时段、分路段的公交行程车速/行程时间统计与分析， 公交车辆到站距离预测和到站时间预测的功能。目前已经在上海、苏州、柳州等城市进 行了测试和初步应用。
同济大学
2021-04-13
城市路网评价诊断及预测预警系统
北京工业大学
2021-04-14
永磁同步电机模型预测控制方法
本发明公开了一种永磁同步电机模型预测控制方法，包括以下 步骤：(1)在当前时刻 k 将采集的三相电流转换到αβ坐标系；(2)依据 αβ坐标系的电流值预测k+1时刻的电流值和k+2时刻的电流参考值； (3)以k+2时刻的电流参考值为控制目标，依据k+1时刻电流值计算k+1时刻的电压控制矢量参考值；(4)解析 k+1 时刻的电压控制矢量参考值 对应的角度，判定该角度所属的扇区，从扇区中提取候选电压控制矢 量；(5)将候选电压控制矢量代入目标函数，选取使得目标函数值最小 对应的候选电压控制矢量作为最佳电压
华中科技大学
2021-04-14
风电场风力发电容量预测（服务）
成果简介：风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量 进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能 利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支 持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的 ARMA、噪声场合下的 ARMA 三种短期预测模型和最小 二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用&n
北京理工大学
2021-04-14
智破数字鸿沟 赋能乡村教坛——“国培计划”人工智能赋能乡村教师培训的“天津大学模式”
天津大学远程与继续教育学院依托“双一流”高校的深厚底蕴与创新基因，承接并实施了“国培计划（2025）——山西省农村中小学幼儿园教师人工智能能力提升培训项目”。
天津大学
2026-01-21
电供暖智能控制系统
技术成熟度：技术突破
本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。
成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。
图1 设备实物图
图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院
2025-05-19
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10