产品详细介绍随着社会对虚拟现实模拟技术的追求，公司经坚持不懈的努力，吸取国内外先进的三维立体模拟技术，成功开发了紫光系列动感驾驶模拟器，ZG-DG2型动感汽车驾驶模拟器虚拟仿真驾驶模拟器平台以两自由度平台通过伺服电机的位置模式来控制活塞杆的行程，伺服电机通过由MBOX驱动器得到信息并驱动电动机转动，最终来实现平台的左右翻转以及前后俯仰等动作。能够实现驾驶舱对仿真图形的快速、稳定的反映，通过模拟驾驶舱和计算机实时生成汽车行驶过程中的虚拟视境、音响效果和运动仿真等驾驶环境，同时能够针对轿车、货车、客车等各类车型进行包括临界、极限工况的全工况仿真实验，分析、预估和评价汽车的操纵稳定性、安全性、制动性、动力性和燃油经济性，对汽车运动性能控制系统进行仿真、评价、预测和优化，提供车型结构参数匹配的最优化方案等，对于汽车驾驶模拟器开发具有重要而现实的意义。一、系统组成：      ZG-DG2型动感汽车驾驶模拟器设备由模拟驾驶舱、视景模拟驾驶软件、数据采集系统、六自由度平台系统由Stewart机构的两自由度运动平台、计算机控制系统、驱动系统等组成。下平台安装在地面的固定基座基上，上平台为支撑平台。计算机控制系统通过协调控制电动缸的行程，实现运动平台的两个自由度的运动。各主要部分简述如下：1模拟驾驶舱：驾驶座舱采用玻璃钢外壳用模具一次铸造成型，坚固耐用，永不变型；外观简洁大方、时尚亮丽。五大操作件及仪表台采用真车实件配置，转向机构采用真车方向机总成构建，实车转数方向自动回位；档位外罩采用桑塔纳真车中央通道，具有真车实感。驾驶舱是由转向器、油门、离合器、脚刹车、手刹车等操纵机件及座椅等组成。2视景模拟驾驶软件：视景全部由计算机实时生成三维图像。32位真彩色，24帧/秒。多自由度数学模型，实现汽车模拟驾驶各种道路及相关驾驶技术考试、训练项目的逼真动感模拟。3运动平台：两自由度运动平台是根据运动控制的运动指令，进行相应的运动；系统控制服务器根据全景视频的内容提取相应的动作，并且解算成运动控制能够识别的运动指令，与此同时控制各播放器全景视频同步运行。4上下运动平台：上平台，连接需要被模拟动作的机构。上铰链，双回转轴的虎克铰结构，用于连接上平台与电动缸的活塞杆。下铰链，单虎克铰结构，用于连接固定基座与电动缸的筒体。下平台，安装固定基座。二、 工作原理、特征： 驾驶模拟器动感平台、电动缸及伺服电机：驾驶模拟器通过控制电动缸活塞杆的行程，实现动感平台台体的六自由度运动。 驱动器系统：接收用户控制指令，通过控制伺服电机的输入，对伺服电机的输出转速和转角进行控制，达到控制电动缸活塞杆出速度和行程的目的。综合控制监测系统：硬件为用户计算机，软件为研制方配合开发；同时，它还对平台的运动过程进行监测，预防和处理系统的异常情况。三、汽车驾驶模拟器软件：软件功能：　新版汽车驾驶模拟器软件符合“公安部123号令”考评规则。小车（科目二）场地5项，分别为：倒车入库、坡道定点停车和起步、侧方停车、曲线行驶、直角转弯；大车（科目二）场地16项，分别为：桩考、坡道定点停车和起步、侧方停车、通过单边桥、曲线行驶、直角转弯、通过限宽门、通过连续障碍、起伏路行驶、窄路掉头、模拟高速公路、连续急弯山区路、隧道、雨天、雾天湿滑路、紧急情况处置。新版汽车驾驶模拟器软件道路驾驶技能考试（科目三）内容包括：上车准备（系安全带）、起步、直线行驶、加减挡位操作、变更车道、靠边停车、直行通过路口、路口左转弯、路口右转弯、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶等训练考试项目。产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。本汽车驾驶模拟器分为单台模拟驾驶及与主控台联网模拟驾驶两款；具有自主知识产权。是目前市场上功能最全最新的汽车驾驶模拟器软件。 附注：产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。具有自主知识产权。紫光基业：010-67886161

微生物燃料电池（MFCs）是利用微生物的新陈代谢氧化化学物质并释放电子，把化学能转化为电能的一种电化学装置。MFCs由于具有去污和产电双重功能，是一种“绿色”能源。其最具潜能的应用是污水处理，即利用微生物分解污水中的有机物，并将转化为可用的电能。且整处理过程不用曝气，可节省大量的耗能。目前，微生物燃料电池的发展和应用中最大的障碍是材料的成本和性能。 本研究利用低成本的天然木质纤维素为原料，采用直接碳化的方法来制备三维大孔碳材料作为微生物燃料电池的阳极材料，并取得突破性进展，。 相关系列研究结果2012年分别发表在Journal Material Chemistry, ChemSusChem 以及Energy & Environmental Science等国际权威杂志上。特别地，基于天然纤维制备的波纹层状三维碳阳极，阳极电流密度提高了10倍，达到了200 A m-2，该结果2012年已发表在能源环境领域顶级杂志Energy & Environmental Science上，影响因子9.61. 该研究成果制备的材料成本低，性能优异。该研究成果结合我们的阴极氧气还原催化剂的研究成果，以及后续的隔膜研究成果，将可微生物燃料电池的在污水处理中的规模化应用。

高校科技成果尽在科转云

提高聚烯烃隔膜的耐热性，增大聚烯烃隔膜热闭孔温度与破膜温度的温度差是提高聚烯烃隔膜性能的重要途径。功能隔膜是在隔膜表面涂覆一层热稳定性良好的耐热层（陶瓷等）。耐热层可以在隔膜表层形成一个稳定的框架，阻止隔膜的进一步收缩，即使隔膜局部熔化，表面的耐热层也可以置于正负极片之间，形成一个良好的绝缘壁垒，切断电流，防止短路的进一步发生。生产线经过半年多的连续生产后，完成相关配方固化，合浆、涂布、分切工艺技术开发，形成生产能力，并进行了陶瓷隔膜电池设计、试制与测试，并于2013年11月通过了中航工业集团组织的科学技术成果鉴定，专家组鉴定意见如下：“该项目开发了陶瓷涂层与聚烯烃微孔膜复合技术，研制出具有耐高温性能和热关断作用的PE 和PP 系列的功能隔膜材料，并完成了产业化技术开发，建立了一条年产300万平米的功能隔膜生产线，鉴定委员会一致认为：“该项目成果整体技术处于国际先进水平”。2013年12月，采用该功能隔膜的高容量锂离子动力电池产品通过了“电动汽车用锂离子蓄电池”强制性检测，安全性能达到使用要求。

一、项目简介二次镍氢电池，需要大量高密度高活性氢氧化镍作为电池正极材料。本项目提供生产球镍的技术，粒度在8μm左右在当前的Ni-MH电池的发展过程中，氢氧化镍电极限制了电池容量的进一步提高，这是因为从电池封装的安全性考虑，作为负极的金属氢化物电极要比氢氧化镍电极大很多。因此提高Ni(OH)2电极的能量密度，来和高容量储氢合金负极材料相匹配，对Ni-MH电池整体性能的改善来说就显得至关重要。在高比容量的Ni-MH电池的开发研究中，球形β-Ni(OH)2具有更高的堆积密度，更小的孔体积，更高的电流密度，以及良好的循环性能等优点，目前已成为广泛采用的正极活性物质。二、规模与投资效益分析与预测：年产300吨球形氢氧化镍生产线可实现年产值2600万元，利润300万元。投入产出比、利润率：投入产出比为30％，投资利润率为60％。三、生产设备反应釜（带搅拌）1台，计量泵3台，离心过滤机一套，热水锅炉等。项目转化所需投资：建立年产300吨球形氢氧化镍生产线需投资400万元。四、合作方式面议。

姚宏斌课题组充分利用氯基金属卤化物钙钛矿宽带隙、成膜性好、制备简单等优势，开发出基于金属卤化物钙钛矿的梯度导锂层，实现了金属锂负极与电解液的隔离，大幅度提升了锂金属电池的循环稳定性。作为一种新型可溶液加工的离子型半导体材料，金属卤化物钙钛矿成为近年来光电研究领域的热点材料。然而，金属卤化物钙钛矿材料框架内的锂离子传导特性以及相关应用却少有研究。研究人员发现，利用旋涂法制备的金属氯基钙钛矿具有容纳和传输锂离子的特性。研究人员发展了方便的固相转印方法，避免了锂枝晶生长和锂金属电极的粉化。测试表明，在金属卤化物钙钛矿导锂层的保护下，锂电池的稳定性显著提升。

合成的一种定位三氟甲基取代的高效有机太阳能电池受体材料，该材料可通过H/J聚集的协同作用形成具有更多电子跳跃传输结点的三维网络结构，可极大改善电荷在分子间的传输，大幅提高器件性能。

针对含战略资源固废处理现有方法存在难以回收、难以实现高纯化和低成本无害化等技术瓶颈，以固废减量化和战略金属高值化回收为目标，从浸出的可控性、分离的匹配性和纯化的选择性三个方面开展系统研究和技术创新，突破了5项技术瓶颈，研制了3套新装备，形成适宜钨渣、稀土尾渣和废弃电池中金属资源化的3套技术体系，解决了我国复杂固废中战略金属的选择性和高值化回收技术难题。2016 年 8 月通过了中国有色金属工业协会组织的科技成果评价，以柴立元教授任组长的专家组认为：“项目成功开发了废弃锂

一种锐钛矿 TiO2 纳米树状阵列的制备方法以及用锐钛矿 TiO2 纳米树状阵列为电极的纤维染料敏化太阳能电池的制备方法，包括： 打磨、清洗金属丝；在(NH4)2TiF6 和 H3BO3 的混合溶液中反应形成 TiO2 纳米颗粒种子层；制备二水合草酸氧化钛钾、二甘醇、水的反应 溶液，金属丝在反应溶液中反应生成锐钛矿 TiO2 纳米树状阵列；再进 行退火处理、敏化处理；将电极封闭在电解液内，加工得到纤维染料 敏化太阳能

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr