产品详细介绍1.系统方案ANSYS高精度自动驾驶仿真验证平台提供了基于物理的三维场景建模、基于语义的道路事件建模、基于物理光学属性的摄像头和激光雷达的仿真、基于物理电磁学属性的毫米波雷达的仿真，从而实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。其主要功能如下：1)开放式交通场景编辑模块，自定义设定道路和交通场景，可以自定义设定道路两旁的建筑物，绿化带等等；2)可以根据用户需求，自定义设定道路场景上的交通流，可以自定义设定道路上来往的车辆，行人和交通指示灯；3)可以根据客户需求，自行设定主动驾驶（或算法控制车辆）的车辆动力学参数；4)支持高精度的三维场景仿真和基于环境光的模拟；5)支持高精度的物理属性的传感器仿真，包括毫米波雷达的仿真、摄像头的仿真和激光雷达的仿真；6) 此外，考虑到能更加逼真地反映“人—车—路”在环仿真测试，该平台还提供了开放的接口，可以与实物传感器、VR设备、控制器、各类测试数据进行无缝的联入，从而更好的满足不同级别、不同目标的测试仿真要求。2.      系统构成下面分别介绍本平台各模块的构成。2.1.自定义道路环境ANSYS自动驾驶仿真平台提供了一套自定义道路场景的设计工具，具备直道、弯道、曲线等设计能力，支持道路宽度、长度、半径、方向、车道数量、车道方向、车道限速、车道类型等的编辑。同时，该设计工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度倾角、道路交叉口、匝道、并道等的定义。还支持车道线的自定义化建模，包括单线、双线、实线、虚线、车道线纹理、颜色等一系列车道线类型。同时，软件集成丰富的环境模型库，如树木、建筑物、交通标识、路灯、电线杆、绿化带、动物，施工路段障碍物和设施、交通行人等对象模型，可根据用户需求对道路场景进行快速建模。除了自定义场景外，ANSYS自动驾驶仿真平台还支持导入OpenStreetMap等3D高精地图，自动生成与地图匹配的道路模型。2.2.自定义交通场景ANSYS自动驾驶仿真平台还提供了快捷的基于语义的道路交通流设计，包括车道行驶规则、车辆及行人行为、交通指示牌行为，以及某一时刻各交通对象交通行为的精确数据输出。此外，交通对象的行为也可以人为定义，包含如车辆驾驶行为、突然变道、突然加速、行人乱闯红灯和人行道等一系列场景的仿真，同时软件内部车辆和行人之间可自定义交互与否，即可仿真自动避让行人和忽视行人发生碰撞等行为。软件内嵌脚本语言定义，同时也支持如Python，C++等语言的接口控制来定义交通行为。如下图所示，为通过语义级的脚本语言来定义车辆和行人等交通对象的行为。2.3.构建车辆动力学模型除了上述的道路场景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS自动驾驶仿真平台同样提供了基于总成特性的车辆动力学模型，并提供了以下性能参数的配置：底盘参数，如长宽高、轴间距、重量等；性能参数，如最大时速、引擎转速等；转向参数；轮毂参数； ……同时，软件还提供了各类特性参数的预定义实验数据，方便用户对所定义车辆的特性进行快速的测试验证。相关的实验数据有：加速特性实验数据；刹车特性实验数据；转弯特性实验数据；方向盘特性实验数据；侧风实验数据；障碍物和转弯实验数据；……ANSYS自动驾驶仿真平台还支持外部车辆动力学模型的导入和集成，如CarSim车辆动力学模型，以及用户自研的车辆动力学模型。2.4.基于物理真实的三维场景建模在无人车辆的物理仿真中，除了前述关于道路场景，交通流以及车辆动力学模型的建模能力外，ANSYS自动驾驶仿真平台的最大特点和优势在于提供基于物理真实的三维场景建模和ray-tracing的图形算法。使得上述的场景的构建与物理真实达到一个高匹配度，以此对无人车中传感器的感知和后期控制算法的验证提供了很好的准确性和真实性，以减少场景搭建的缺陷所带来的传感器和感知算法的决策错误。在整个基于物理真实的建模平台搭建中，ANSYS 自动驾驶仿真验证平台会通过对以下物理真实参数的定义和基于ray-tracing的图形算法来保证仿真的准确性和真实性：环境光源的定义，包括：天空的照度值； 基于经纬度的太阳光的照度和位置定义；环境场景中各种点光源以及面光源的定义（光谱+IES+XMP）；车辆照明系统的光源定义（光谱+IES+XMP）；环境场景中包括道路，建筑，车身等一系列材料表面光学属性的定义。其中各个光源的定义通过导入相关定义文件，如下图所示：如前述所讲，材料表面光学属性通过ANSYS开发的一套OMS材料物理光学属性BRDF测量仪硬件设备，对用户所需仿真的场景材料库进行探测，并将探测所得材料表面光学属性BSDF函数附在前述场景建模的所属材质表面，从而在ray-tracing的图形算法下仿真得到一整套完整的考虑外部环境光以及物体表面光学属性的物理真实的三维场景建模。同时ANSYS自动驾驶仿真平台还提供丰富的材料库供客户场景建模使用。2.5.基于物理真实的多传感器模型融合和系统级仿真在无人车辆中，除了前述ANSYS自动驾驶仿真平台能提供的基于物理真实的场景建模能力外，同样集成了包含摄像头，激光雷达和毫米波雷达的感知系统模型仿真。可以实现物理级的实时动态仿真，即在基于物理真实的道路场景以及交通流定义完成，添加环境光源以及材料表面光学属性后，通过搭建智能驾驶模拟器来实现感知系统的动态实时仿真验证，研究环境以及交通流对感知系统的影响。同时，ANSYS自动驾驶仿真平台还支持如C++/ANSYSSCADE/SIMULINK等外部接口的控制算法来对传感器的输出进行数据处理和验证，包括SIL, HIL等多级别仿真验证。1)      基于物理的摄像头系统级仿真在基于物理的摄像头系统级仿真阶段，ANSYS自动驾驶仿真平台通过定义摄像头的如下物理参数得到RAW图像用以对摄像头供应商进行验证或者硬件在环系统的仿真验证。摄像头系统级仿真参数模型参照EMVA1288标准建模，主要包含： 镜头模型镜头材料； 焦距；孔径光阑；镜片透过率函数； 畸变等；成像仪模型分辨率；尺寸；曝光时间； 噪声系数；量子效率；增益等；处理器模型 摄像头位置风挡参数入射角；折射率；厚度；透过率函数等。基于以上物理参数的建模以及对场景环境光源的考虑和材料表面光学属性的影响，在系统级仿真中摄像头输出与真实匹配度高度一致的RAW图像。如下图所示ANSYS自动驾驶仿真平台的摄像头实时输出提供给感知算法的车道线识别。2)      基于物理的激光雷达系统级仿真类似于摄像头的系统级仿真，激光雷达的系统级仿真通过准确定义的激光雷达参数，通过发射和接收生成的点云图对用户构建的场景和交通流进行感知探测并验证相关感知算法。支持多种激光雷达模式（扫描式，旋转式）。激光雷达的建模参数包括：扫描式最大和最小探测距离； 横向视场角；纵向视场角；分辨率等；旋转式最大和最小探测距离；旋转速率；最大线数等；如下图所示为ANSYS自动驾驶仿真平台的激光雷达实时探测深度图与摄像头输出RAW图像相匹配。3)      基于物理的毫米波雷达系统级仿真毫米波雷达的系统级别仿真通过ANSYS特有的ROM降阶技术，以HFSS软件为模拟工具，可以通过内嵌接口工具与ANSYS自动驾驶仿真平台结合实现毫米波雷达与摄像头和激光雷达的同步实时仿真，得到雷达回波的成像结果并进行分析。2.6.实时闭环仿真系统如前述通过对环境、场景、交通流的建模构造出无人车辆的运行场景和轨迹，同时耦合如摄像头、激光雷达和毫米波雷达的感知系统的仿真，通过开放的API接口，可以方便的进行外部自动驾驶算法的集成。从而形成实时闭环的驾驶系统仿真。2.7.基于物理的智能头灯照明仿真系统随着智能驾驶辅助系统（ADAS）的逐渐普及和行业发展，车辆智能化头灯照明系统也逐渐成为当前行业的发展趋势和应用热点。ANSYS自动驾驶仿真平台Headlamp模块通过ANSYS特有的物理级仿真引擎，为客户提供真实的车辆头灯路面光型分布测试和动态驾驶与智能头灯仿真测试。除了前述在三维环境建模中通过ANSYS OMS设备进行材料表面光学属性的采集与赋值外，为了保证接近真实的物理仿真光型，Headlamp模块同样对光源进行仿真模拟，包括车灯光源，自然光光源，路灯光源等。定义方式包含如：光源光强分布IES文件；光源光谱spectrum文件；光源强度等；如下图所示分别为不同光源的光谱分布和车灯光源的IES定义文件。基于环境和光源的物理仿真，可以实现车辆前照灯远光，近光，侧灯的切换以及光强的实时切换控制，同时丰富的光度学分析工具，包含色度学，光度学，等照度线，等照度区域等信息便于分析光分布情况。支持的25米目标墙光分布信息用于分析验证头灯光分布是否符合标准。除了静态光型分布验证，ANSYS Headlamp开放的如C++，SCADE，Simulink的光型数据接口支持客户自定义化的智能头灯开发与验证，同时丰富的动态驾驶模拟和场景仿真也可以帮助客户实现实时的动态驾驶头灯验证，如AFS，ADB，矩阵头灯，像素头灯等智慧头灯的仿真与测试验证，基于IIHS动态头灯测试标准的夜间测试验证。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由SCANeR™提供技术支持要满足自动驾驶车辆的严格安全标准，需要测试数百万种情境下的世界、交通和天气的所有复杂交互。物理测试需要数十亿英里的真实环境驾驶，这需要数十年开发时间和巨额成本。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由经 AVSimulation验证的 SCANeRTM 提供技术支持。这是一款开放式的可扩展模块化仿真解决方案，用于构建真实度极高的虚拟环境。ANSYS VRXPERIENCE 驾始仿真软件由 SCANeR 提供技术支持，可根据各种目标和性能要求进行测试。它集成了高清 (HD) 地图生成的道路状况与资料库、交通状况、天气情况及车辆动力学等内容。任何自定义车辆模型都可以通过 FMI、C/C++、ANSYS Twin Builder 或 Simulink 进行连接。SCANeR 支持的 VRXPERIENCE 驾驶仿真软件还集成了所有驾驶员硬件模拟器界面，帮助打造出最具真实感的驾驶体验。SCANeR是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。SCANeR提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。ANSYS VRX平台是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。ANSYS VRX平台提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。欧洲2.0旨在满足场景密度要求，同时通过利用SCANeR™的新磁贴系统管理，可以创建有效的场景控制。由于其大尺寸和地形多样性，欧洲2.0提供了许多机会。使用欧洲2.0，您将能够使用各种实验（ADAS的开发，管理事件的研究等），以便在许多移动车辆上快速和长时间驾驶：公路，高速公路，山脉（雪，曲线和银行） ，城市，休息区等由于SCANeR™即将推出的新“国际化”功能，客户可以自动将标志和道路标记更改为其他国家/地区（DE / US / MX）。使用SCANeR™studio的Terrain模式可以轻松导入GIS数据。据外媒报道，ansys宣布与avsimulation合作，将avsimulation的仿真技术与ansys的沉浸式自动驾驶仿真解决方案相结合，加快自动驾驶汽车进入市场的步伐。为了达到严格的自动驾驶安全标准，需要在数百万种场景中，测试自动驾驶汽车与周围环境、交通和天气之间的复杂互动。该测试需要对原型车进行数十亿英里详尽的物理道路测试，花费数十年的开发时间和成本。ansysvrxperience有助于减少物理原型测试，节省时间。它是ansys的沉浸式解决方案之一，结合了虚拟现实功能与物理仿真。使工程师能在日常驾驶条件下，测试、验证以及体验自动驾驶系统和车辆性能，一天之内就能完成数百万英里虚拟测试。vrxperience包括hmi测试、物理传感器仿真（包括雷达、激光雷达、摄像头和超声波）、嵌入式软件控制集成以及前照灯仿真，并与仿真数据管理和系统安全分析连接。avsimulationscaner studio嵌入vrxperience，作为其驾驶模拟器模。avsimulationscanerstudio是一个开放的、可扩展的模块化仿真解决方案。它能创建真实的虚拟世界，使用户在高性能集群或者公共云中，例如微软azure，模拟成千上万种多变的驾驶场景。scaner?融合了高清地图和资产库生成的道路、交通状况、天气条件、以及汽车动力学等。雷诺集成cae & plm工程副总裁olivier colmard表示，“虚拟样机和大规模仿真是确保自动驾驶汽车安全的关键。雷诺车队利用avsimulation及其scaner studio技术，可以在百万种驾驶场景中设计、模拟和测试自动驾驶系统，验证汽车安全性。此次合作有助于以减少物理测试，缩短上市时间，确保安全。”ansys系统事业部副总裁兼总经理eric bantegnie表示，“vrxperience与scaner驾驶模拟器结合，将使原始设备制造商、第一级和第二级客户能够快速追踪三级到五级自动驾驶汽车的创建、集成和认证。此次合作有助于汽车制造商降低开发成本，加快自动驾驶汽车交付进度。”AVSimulation与ANSYS之间的战略合作伙伴关系通过虚拟测试加速了自动驾驶汽车的设计和验证，可在一周内实现数百万英里的数字道路测试。此次合作将AVSimulation的革命性仿真技术与ANSYS的沉浸式自动驾驶模拟解决方案相结合，大大加速了自动驾驶汽车向汽车制造商推向市场的道路。作为其驾驶模拟器模块嵌入在VRXPERIENCE中，AVSimulation经过验证的SCANeR™Studio产品是一个开放且可扩展的模块化仿真解决方案，可创建超逼真的虚拟世界，使用户能够模拟数千种高性能集群或多种可变性的驾驶场景。公共云，例如Microsoft Azure。SCANeR™融合了高清地图和资产图书馆生成的道路，交通状况，天气状况，车辆动力学等。“通过这种合作伙伴关系，AVSimulation和ANSYS提供了惊人的广度和深度的技术，使汽车制造商能够大幅降低开发成本，加快向客户交付自动车辆”，ANSYS系统业务部副总裁兼总经理Eric Bantegnie说。有关官方新闻稿的详细信息：https：//www.prnewswire.com/news-releases/avsimulation-and-ansys-speed-development-of-safe-autonomous-driving-for-automakers-300873669.html

产品详细介绍 产品介绍： CCD产品分类和识别技术：使用CCD检测产品颜色，相机通过拍照建立一个颜色库进行颜色读取。 CCD人脸识别定位：利用不可见光源将人体面部轮廓凸显出来，利用相机拍照后，利用软件函数进行定位处理。 3D识别扫描：对人脸进行自动识别扫描，识别轮廓，构建3D模型实现模型的自动导出进行自动雕刻绘制等工作。 地轨机器人：自主设计的地轨机器人，最高速度可达3M/S，具有运动速度快，定位精度高。占用空间小，制作成本低等特点，可根据客户产品负载工作范围及定位进度要求进行定制。 适用范围： 中高职、技师、技工、应用类本科工业机器人和智能制造相关专业及相关人才培养，工业机器人、智能制造及相关专业的综合教学与实训平台。

考试系统有仿真实验、教师专家系统、实验题库等组成，教师自由组卷，学生考试后分数自动评出。通过实验教学评估客观一致的标准，实现实验能力考核的规范化，体现出客观公正性。 长期以来，由于受到实验室和师资力量的限制，大面积学生的物理实验考试难于有效实施。主要原因在于：           （1）面向大面积学生的实验操作考试需要大量的实验仪器和大量有经验的实验教师。           （2）面向大面积学生的实践能力考试，需要丰富的优质实验教学资源，对各个实验的知识点、操作要点进行提炼，并给出                   合理的评分标准。 1995年，中国科学技术大学研制成在国际上首创开发出《大学物理仿真实验》，而且不断增加内容和更新版本。软件现已在全国400多所高校推广应用，多次获得国家、省部级奖励，受到学生的普遍欢迎和使用单位的好评。 在多年《大学物理仿真实验》研究与实践的基础上，进一步加强虚拟实验的模型设计，创造性提出“实验操作题”的概念，建设与理论考试相结合的在线实验考试环境，推出了与物理实验基础知识考试相结合的《物理实验考试与自动判卷系统》。 从根本上解决了实验仪器状况及师资力量不足的问题，使实验教学的考试精确和客观化，教学质量评估标准化，为实现大面积学生的物理实验操作考试提供了有效工具和方法。 曾荣获1996年获得中国科学院教学成果一等奖；1997年获得教育部全国优秀CAI成果奖；1997年DOS版本获得国家级教学成果二等奖；1997年曾经代表中国CAI最新成果参加联合国科教文组织大会演示和到英国，日本等国家进行国际交流和展示；1999年获得安徽省优秀CAI成果一等奖；2000年获得安徽教学成果特等奖；2001年获得国家教学成果奖。 系统特色： 1.  教师可调用试题库中试题拟定分数、组成试卷，试题包含理论题和仿真实验配套的实验操作题 2.  同场考试可调用多份试卷，可安排不同学生对应不同的试卷，可有效避免作弊现象 3.  每个学生实验操作的初始状态和测量值都是随机产生，所对应的正确结果各不相同，从根本上避免了考试中实验操作的作弊现象 4.  开放式试题库，教师可自行增加试题，题目录入支持在线公式编辑，并支持word版题目批量导入功能 5.  支持学生重考：考试过程中出现意外时，老师可选择让学生重考，重新分发试卷 6.  支持在线监控：考试中系统会自动抓拍学生图像并上传到服务器，管理员可在线查看学生考试情况 7.  系统自动判卷和统计成绩，并可长期保存、批量导出。教师可调整学生成绩的分布 8.  考试分析功能，支持试卷题目得分情况统计，辅助教学 功能模块 物理实验考试与自动判卷系统由仿真实验库、实验习题库、实验考卷库、考试安排、评判和统计五部分组成。 1.  仿真实验库：包含50多个常用物理实验项目，有操作评分功能，可检查学生对实验原理、实验过程、仪器操作的掌握。 2.  实验习题库：习题由选择题和填空题、实验数据处理等组成，习题有评判功能，教师可自行添加习题。 3.  试卷库：教师从仿真实验库中选取实验，从习题库中选取习题组成实验考卷，存入。 4.  考试安排：安排参加考试的学生，安排考试的时间、地点，选择考试的试卷（可一场考试安排多份相同的难度的试卷）。 5.  评判和统计：系统自动评判的学生试卷，教师可对评判结果人工调整。实验考卷可长期保存，并可打印输出。 典型应用 在教学中的应用模式 1.  学期末开展大面积的实验考核：      教师可拟定多份相同难度的不同试卷，安排给不同时间的不同学生，对学生的实验操作能力进行客观的评测。 2.  教学中将实验考试做为实验项目加入实验循环中，评测学生实验操作能力。 3.  为开放式教学提供评测手段：      在学校开的开放式实验教学中，利用考试系统采用开放式考试模式安排实验测试，学生通过网络随时参加测试，满足学生个性化学习的要求。

将热重分析 TG 与差热分析 DTA 或差示扫描量热 DSC 结合为一体，在同一次测量中利用同一样品可同步得到热重与差热信息。综合热分析仪应用于大多数材料领域，包括塑料、橡胶、合成树脂、纤维、涂料、油脂陶瓷、水泥、玻璃、耐火材料、燃料、医药、食品、耐火材料等。炉体自动升降可控、定位准确，提高了测量的重复性。热流式DSC数据采集方式，绘制出能量与温度的曲线。HQT-2、HQT-3、HQT-4可分别在1250度或1550度恒温72小时。温度范围：HQT-1：室温-1150℃、HQT-2：室温-1250℃、HQT-3：室温-1450℃、HQT-4：室温-1550℃。

本发动机实训台是本公司采用丰田凌志ES300电控发动机自动空调为适应汽车教学需求而研制的，该实训台由电控发动机自动空调（八成新）、操作显示面板及发动机彩色原理图电脑控制柜、可移动式台架(万向脚轮)、汽油供给系统(脚踏式油门踏板)、冷却系统(自动电子风扇)、启动系统、发电系统、排放系统、发动机传感、器执行器、原车仪表、原车电脑、具有发动机运转及显示、自动空调操作显示面板、（水温.燃油.机油.充电.转速.车速）真空显示表、燃油压力显示表、A134高压、低压指针试压力表、电压检测表（检测任意路传感器、执行器工作信号、工作电压）、故障设置区可设置32路故障（老师设置任一路线路故障）、故障排除区（学生通过各种仪器、仪表、或读取故障码）在面板上用专用排故线连接排除故障、故障分析、传感器信号模拟等多项功能、具结构紧凑、操作方便、安全可靠、教学直观、是汽车发动机实物教学不可缺少的实验室设备之一。 技术性能： 1、主要参数值： ●发动机V型6缸水冷电喷发动机            排量3.0L ●自动空调总成                            ES300 ●可移动台架(分体式+安全不锈钢防护拦)     1700×1000×1800mm ●汽油箱容量                              10L ●润滑液容量                              4.5L ●自动空调制冷剂                          A134/2kg ●蓄电池容量                              12V42AH ●冷却液容量                              12L ●设备重量（不含油液）                    380Kg

拉线棒自动焊接专机是集折弯、焊接、弹料于一体的专用设备，所有的动作由PLC控制，工件放到设定位置，一件启动折弯、双面焊接、弹料一次性完成。焊接质量稳定，操作方便、安全、高效、且节省人力。是理想的电力铁附件自动化焊接专用设备。 本机是由：机架、推料油缸、液压系统、减速系统、PLC控制系统、折弯机焊接工装组成。电力非标拉线棒折弯后直接双面焊接，一次成型，减少两次搬运，省工省时，焊接质量稳定，工作效率高。

执行标准:GB/T 50082-2009，JTG 3420-2020 NELD-TS710全自动收缩膨胀测定仪，设备用途：混凝土收缩变形测量。满足标准：《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》GB/T50082-2009。本品采用全自动采集的方式测量硬化混凝土的收缩膨胀。设备配置高精度光栅传感器，采集的数据可以曲线呈现，方便用户观测收缩膨胀趋势。6、15、30、60通道可选。设备可用于干缩变形试验、俆变收缩试验等接触式收缩膨胀试验。

       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。

大规模风电、光伏等可再生能源的接入是新能源电力系统的重要特征，其发电、负荷、设备故障以及天气等因素的多重不确定性交互渗透，对信息控制系统产生严重依赖，使系统安全面临严峻的挑战。 　　为全面提升新能源电力系统防御风险的能力，华北电力大学刘文霞和张建华教授团队在 2007 至 2016 年间 ，承担了国家科技部和国家自然科学基金委等 5 个纵向课题，同时与贵州、海南和吉林省等多家电力公司合作，从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手本项目从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手，开展风险评估理论及其应用关键技术研究。取得的创新性成果如下： 　　（1）创新提出了表征新能源不确定性影响的电压波动风险量化评价方法，突破了复杂大电网风险评价效率和风电场模型精度低的技术难题，研发了计及多重风险的大规模风电并网规划方案辅助决策系统（见图1、图2a）； 　　（2）提出了大规模风电并网下电力系统小信号稳定性与运行风险评估新方法，建立了融合运行风险的优化调度框架，率先研发了电网短期和超短期风险评估系统（见图2b），填补了国内外该应用领域空白； 　　（3）提出了电力系统大停电风险的辨识与预警方法，解决了大规模风电接入情况下电网自组织临界态的辨识难题，首次建立了区域电网大停电风险的应急管理体系； 　　（4）系统地提出了设备、厂站及广域系统三个层面的电力信息安全评估方法，突破了信息-物理域耦合带来的安全性量化难题，为新能源电力系统的安全经济运行提供了信息安全技术支撑。 　　基于此项目，研究团队共申请发明专利 11 项，已授权 7 项；软件著作权 3 项；发表论文 76 篇，其中 SCI 论文 10篇、 EI 期刊论文 46 篇，总被引用量 29237 次；专著 1 册。同时，此项目成功应用于北京、华北电网的安全和应急体系建设，有利支撑了奥运保电；研发的应用系统应用于贵州、海南和吉林等省，创造了巨大的经济效益。