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高等教育领域数字化综合服务平台
纯电动汽车分布式驱动系统关键部件
适用于分布式电驱动的开关磁阻电机5kW300RPM直驱，400V16A的5相驱动系统技术特点及创新点（1）多相电机设计，有效降低电机输出转矩脉动（2）与电机配合的全数字调速系统。应用领域：汽车、新能源、工业自动化生产设备完全掌握电机设计与驱动的核心技术。
扬州大学
2021-04-14
汽车教学设备特斯拉底盘系全剖析系统展示台
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23
新能源汽车电机驱动控制测试（台架）实验系统
该系统是一款新能源电动汽车中永磁同步电机及控制系统的教学、开发平台，并提供控制器C语言程序代码、原理图、实验指导书、主要芯片数据手册等资料。通过学习掌握电机控制系统原理，具备系统开发、故障诊断能力。
成都盘沣科技有限公司
2021-02-01
芯片热设计自动化系统
TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学
2025-05-16
基于建筑的中央空调静态模型
项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分： （1）建筑平台。我们认为，建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体，离开建筑平台谈中央空调，有如无水养鱼，这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件，按建筑模数等比例制作，部件之间采用了拼装结构，可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 （2）设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型，以及配套的管材、配件，学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学，也可用于产品展示。 技术指标 模型按建筑模数等比例制作，通用接口，观察、搭接方便、实用性强，可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景 近年来在部分教学活动中使用，赢得了众多客户的信任和支持，具有良好的市场前景。
南京工程学院
2021-04-13
空调纤维——石蜡/PVA相变储能纤维
相变储能纤维是将相变材料与纤维通过一系列方法复合产生的一种智能纤维新品种，是相变储能材料的拓展应用之一。相变储能纤维既具有纤维的各种特性又具有相变储能调温功能，可以如空调一般调节环境温度。相变储能纤维直接通过纺织加工得到各种“空调”纺织品，而无需在纺织品上进行涂层、后整理、填充等相变储能功能化操作。 相变储能纤维一般有以下应用领域：手套、帽子、鞋类、运动服装、内衣、背心夹克、头盔、护膝
四川大学
2021-04-14
恒温恒湿空调/恒温恒湿设备
产品详细介绍制冷量: 800-8500W;制热量(电加热):750-9000W
水温度控制范围:10-40℃;（如更高及更低的水温，请与厂家联系）
增加水电加热器，能实现恒温控制，以适应工业设备、实验设备等恒温水的要求。
风冷式设计,配置外转子大风量轴流风扇散热风扇;
紧凑式一体化设计,内置不锈钢冷冻水箱,循环水泵;
数显温控,具备温度显示、设定温度、自动调节水度及延时保护功能;
浸铜管式蒸发器,无堵塞、冻破等问题，无最小水流量限制；
铜管穿铝翅片式冷凝器；
配备开关按钮、压缩机压力故障保护、故障指示灯、保险丝，低水位指示灯；
可选高精度水温控制，水温控制精度+/-0.1℃;
额定工况：循环水出水温度10℃；环境温度35℃；
工作范围：循环水出水温度范围10-40℃；环境温度范围5-40℃；
注：1、除表列产品型号外，本公司可根据客户的不同要求设计及生产；
2、本表数据如有更改，恕不另行通知！
广州市瀛丰机电工程有限公司
2021-08-23
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
汽车教具比亚迪电动整车网联汽车教学设备
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23
汽车教具比亚迪电动驱动电机汽车教学设备
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23