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专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线
设备名称：专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线 设备简介：专用车自动焊接设备该生产线主要由U形斗侧板双枪激光跟踪自动焊接专机、U形斗外侧搭接双工位激光跟踪自动焊接专机、U形斗内侧龙门式双枪激光跟踪自动焊接专机以及流水线相应配套的辅助工装组成；每套设备通过线性激光跟踪系统与多轴执行机构融合，实现多种长距离搭接或角接焊缝的实时跟踪及焊接；在系统控制设计方面，针对不同工位及焊缝，制定相应的作业流程及跟踪形式，；在U形斗生产工艺要求的前提下，大大提升了该产业的自动化生产水平及产品质量；实现了焊缝的自动跟踪和焊接，了焊接效率和焊接质量；自主研发的焊缝跟踪装置，无需人工定位，可在焊缝大幅度偏差的情况下进行实时连续跟踪，利用跟踪过程中积累的信息进行的焊接，实现了智能化的自动焊接；采用激光视觉系统，实现了无人干预的情况下焊缝轨迹的实时定位与跟踪；采用多轴数控技术，研制了数字化的网格式厢板焊接自动控制系统，实现厢板焊缝自动焊接。 设备参数：跟踪模式：激光跟踪；跟踪精度：0.05mm；焊接速度：900mm/sin；输送方式：人工吊装；可接受定制化设计及生产。
青岛汉德焊自动化有限公司
2021-06-16
基于悬臂梁的在线式微波相位检测器及检测方法
基于悬臂梁的在线式微波相位检测器及检测方法，检测器制备在高阻硅衬底上，由共面波导传输线、两个悬臂梁结构、功合器以及两个间接热电式微波功率传感器所构成。其中共面波导传输线包括信号线和地线；悬臂梁结构包括悬臂梁的梁和锚区，悬于信号线上的介质层上方；功合器包括不对称共面带线ＡＣＰＳ信号线、地线和隔离电阻；间接热电式微波功率传感器包括终端电阻、金属热偶臂、半导体热偶臂、欧姆接触区和直流输出块。本发明检测器结构简单，电路尺寸较小，可实现微波相位的在线式检测。
东南大学
2021-04-14
一种超痕量铅镉离子检测方法及检测试纸条
本发明公开了一种超痕量铅镉离子检测方法及检测试纸条。所述 检 测 方 法 ， 包 括 如 下 步 骤 (1) 样 品 酸 化 处 理 ； (2) 样 品 去 除Hg<sup>2+</sup>和 Zn<sup>2+</sup>；(3)用缓冲液稀释，获得中性样品；(4)将步骤(3)中获得的中性样品与双硫腙接触，生成铅镉离子-双硫腙络合物(5)添加硫化物溶液，使得铅镉离子-双硫腙络合物完全反应，生成 PbS 和/或 CdS；(6)将步骤(5)中获得的含 Pb
华中科技大学
2021-04-14
一种光束轨道角动量值的检测装置和检测方法
本发明公开了一种光束轨道角动量值的检测装置和检测方法，检测装置包括顺着光束传播路径设置的半波片、空间光调制器、聚焦透镜和CCD相机，所述空间光调制器和CCD相机均与计算机相连；该检测方法通过观察远场衍射图样中高斯亮斑的位置判断高斯光束所处的衍射级次，从而得到入射螺旋光束所具有的轨道角动量值；本发明的检测装置，具有结构简单、检测方便的优点。
西南交通大学
2016-10-14
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
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
一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法和系统
本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。
华中科技大学
2021-04-10