本发明公开了一种电磁渐进成形方法，该方法采用分层方式， 自下而上逐层成形，每次成形只成形局部位置，不断扩大贴模范围， 直至完成整个工件的成形；然后再进行整形，以提高板料的成形质量， 最终得到厚度分布均匀，得到表面质量好的壳体零件。整形可以采取 矫形线圈或矫形线圈加集磁器的方式进行。本发明通过分层成形后使 板料流动增加，抑制了局部的减薄现象；同时，本发明可以解决电磁 渐进成形中由于失稳起皱导致的板料波浪起伏的现象，有利

山东中科蔚蓝智能环保科技有限公司是专注于实验室及医疗场景污水处理解决方案的国家级科技型中小企业，致力于以智能化、定制化技术推动环保领域革新。公司立足山东，辐射全国，依托自主研发的智能环保设备与全流程服务体系，为医疗机构、科研实验室、疾控中心等场景提供高效、安全、合规的污水处理方案，助力客户实现绿色可持续发展。   公司具备卫生部颁发《消毒产品生产企业卫生许可证》，且产品在《全国消毒产品网上备案信息服务平台》备案，相关产品均经过了第三方正规检验机构检测，旗下所有产品均有PICC百万产品责任险，国家认证，官方可查。   【荣誉资质】   公司荣获了中国人民银行公示平台认定的：3A级信用企业、重合同守信用3A企业、诚信经营示范单位3A企业、重质量守信用3A企业、3.15消费者可信赖企业、中国绿色环保产品、政府采购优秀供应商等荣誉称号。   【合作案例】 公司已成功服务全国2000余家单位，包括北京信息科技大学实验室、山东农业科学院、国际供应链示范中心、呼和浩特第二人民医院、广东清远麻鸡国家原种场研发中心等标杆项目，设备稳定运行率超过8%，获评“中国实验室设备政府采购优秀供应商”、“中国医疗行业政府采购优秀供应商”。   【企业愿景】 未来，中科蔚蓝将持续聚焦智能化与绿色化双轮驱动，推动污水处理从“末端治理”向“全程防控”升级，为全球科研与医疗健康事业构筑安全屏障。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

 许多工业设备往往因为某个关键零部件表面的损坏，导致整个系统效能大幅度降低甚至报废，造成极大地浪费。综合应用先进的表面涂层技术，不仅可以极大延长装备关键零部件的寿命，提高产品质量，甚至可以修复已损坏的关键零部件，实现装备的再制造，达到节能、减排、降耗、环保之目的。 热喷涂技术可使工件表面获得不同于基体材料的特性，具备更优良的强度、硬度、耐磨、耐蚀、耐热、绝缘、导电、密封、抗氧化、隔热、消毒、防微波辐射以及其它各种特殊物理化学性能。它不仅可以再制造修复关键零部件，使报废的零部件

随着新能源渗透率不断增加，传统发电份额不断被挤占，导致系统惯量下降，热备用容量减小，降低了电网的安全稳定裕度。已知目前双馈感应风力发电机（DFIG）在最大功率点跟踪控制下，发电机输出功率难以响应电网频率波动，而超速减载控制和变桨距角控制虽然在一定程度上改善风电机组整体性能和一次调频特性，但存在预留一定备用容量而无法实现最大发电效益。目前储能装置已广泛应用于风电场，但大多为风电场集中式储能方案，其安全可靠性风险往往大于分布式模式，故如何提高单台风电机组的致稳性和抗扰性，使其具备一次调节能力显得尤为重要。 图1 实验装置图1 图2 实验装置图2 图3 DFIG的储能配置图 结合上述应用背景，提出以下技术解决方案： 1、结合DFIG直流母线储能装置的优势，从增加控制自由度、平滑源端风功率间歇性波动以及抑制网侧负荷扰动三个维度入手，分别提出基于超级电容器控制的DFIG惯量支撑与一次调频控制，基于变功率点跟踪和超级电容器储能协调控制的DFIG一次调频策略和考虑源－荷功率随机波动的DFIG一次频率平滑调节方法，上述控制可在增大发电效益的同时提升频率调节效果。 2、量化DFIG的一次电压调节能力，制定DFIG的动态无功控制策略，设计DFIG与风场无功补偿装置的综合协调控制方案，从提高系统稳定性和鲁棒性出发，研究自抗扰控制技术等快速提升风电场系统无功响应速度，最大限度地缓解电网电压跌落，提高电网的电压安全稳定性。 3、结合功率密度、可充放电循环寿命以及经济性作为储能介质选择的主要评测指标，确定合适的单一或混合储能介质及变换装置类型，根据频率调节目标计算储能装置的容量，进一步研究混合储能的容量优化方法，设计出一套高充放电效率、低成本的混合储能装置。 4、研究风储联合调频和基于超级电容调频、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点，通过多复杂工况验证不同技术方案的调频效果，结合储能容量、使用寿命、经济成本和技术性能比较得出最优方案。 5、研究大功率基于单一储能或混合储能控制的风电机组一次调频样机，完成风电机组参与系统惯量支撑与一次调节方案的验证，对新型一次调频控制技术和一次调压控制方案进行大功率样机的试验验证，完成工程应用的基础准备工作。 创新点 1、针对风电机组一次频率调节，分别提出了基于超级电容器储能、变功率点跟踪和超级电容储能协调控制和考虑源荷功率频率调节等方法，提高一次频率调节能力，并优化了储能装置的容量配置。 2、设计双馈感应风力发电机的动态无功协调控制方案，提出了双馈感应风力发电机最小限度降低机组出力下可提高无功极限最大值的最优方法。 3、分别就风储联合调频策略和基于超级电容器调频策略、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点和拓扑结构进行对比分析，最终得出采用风机分布式储能下的风储协调方案更加具有应用优势。 市场前景 通过本项目的研究，可形成新能源风机技术在大电网中应用效果验证方面的技术成果，有助于进一步体现国家风光储输示范工程的示范引领作用，推动新能源风机储能技术在大规模新能源接入地区的推广应用，为提升新能源发电高渗透率地区电网的安全稳定运行水平，促进建立可再生能源并网的辅助服务机制提供重要依据和借鉴。 应用案例 目前装置依托“双馈感应风力发电机惯量阻尼及一次调节方法的研究”项目，已开发完成380V/10kW实验样机，并预计展开示范应用。 获奖情况 “基于超级电容储能控制的双馈风电机组惯量与一次调频策略”论文获得《电力系统自动化》期刊2020年度优秀论文三等奖。