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自动变速器控制系统及其实验台的开发与研制
1.TCU 的开发制作 开发设计与制作了自动变速器电子控制单元(TCU)的软硬件系统,包括设计与制作 了其外围电路。 2.半实物仿真实验台的开发制作 实验台主要用于 TCU 软硬件的设计与调试及换档规律的评价等,它包括仿真试验台 软件设计和硬件制作两部分。在试验过程中可将 TCU 接入仿真环路系统中,通过友好的 交互界面,用户只要进行简单的输入参数设置,即可进行实时的自动变速器仿真试验, 包括一些极端行驶工况。 3.自主开发 TCU 的实车试验 自主开发的 TCU 在半实物仿真实验台上调试结束后,进一步进行实车试验。下图为 用自主开发的 TCU 装在 SANTANA2000 上,由国家机动车监督检测中心(上海)在国际赛 车场进行严格的动力性与经济性的测试,达到或接近国际先进水平。
同济大学 2021-04-13
一个线虫孵化信息素分子的合成及产业化推广
项目简介: 线虫是危害大豆和土豆等诸多重要农作物的一类主要害虫。目前 杀灭线虫的主要方式是化学农药法和基因改造法。化学农药法的作用 因为线虫快速产生的抗药性以及线虫卵壳强大的保护作用而收效甚 微;而基因改造的大豆或土豆只能抗拒若干种属线虫的危害,对于无 法选择性抗拒的种属则无计可施,而且基因改造法显然无法满足消费 者对高端非转基因绿色农产品的消费需求。 在人们对线虫的治理乏力的时候,Glycinoeclepine A,一种线虫 孵化信息素的发现使人类看到了对抗线虫的曙光。这种新的杀灭线虫 的方式为大豆,土豆等深受线虫危害的植物提供了新的保护机制。目 前的几个化学合成的解决方案路线冗长,仅仅证明了该化合物是可以 人工合成的,无法真正的攻克对该化合物大量制备的要求,因而极大 的限制了它的应有推广。 本项目在前期工作的基础上,发展了高效的快速合成该信息素关 键六五并环体系的方法,一步构筑了其核心骨架结构,并精准的控制 了若干手性中心的生成。为该化合物的实用性合成打下了坚实的应有 基础。在该项目中,我们拟完成对该化合物的高效合成并进行产业化 推广。因为该化合物的活性达到非常高效的皮摩尔/L 的活性,对该化 合物的百毫克级的合成就可以支撑起大面积的推广实验。由于起始原 料便宜(200 元/公斤),且路线设计巧妙,所用试剂易得,符合农药 分子的低成本要求。我们相信在两年内可以达到几十克级别的生成水平,完成对该信息素的产业化推广。
南开大学 2021-04-11
污水处理过程的综合自动化及监控信息平台
该项目的关键技术已获批国家自然科学基金项目 2 项,江苏省科技厅社会发展项目 1 项。 1、项目简介 根据污水处理过程工艺特点、现场设备以及工厂环境,以 LabVIEW 和 PLC 相结合,通过 Profibus 总线、Internet 网络及 GSM 无线平台实现数据采集与共享的污水处理远程在线监控系统。并把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB等技术应用到污水处理过程在线远程监控,实现了真正意义的监控管一体化,提升了水处理厂的自动化水平和故障实时处理能力。系统以西门子工控机作为上位机,PLC 系统采用西门子的 S7-300。基于LabVIEW 开发平台,通过西门子 SIMATIC.NET 建立了 OPC 服务器,使其可以连接下位机 PLC 实现实时通讯,并采用 SQL Server 作为后台数据库,实现数据采集、设备控制、实时曲线显示、历史记录、故障报警等基本监控功能,可以通过浏览器于异地实现远程实时监控。此外,系统通过全球移动通讯系统 GSM(global system of mobile communication),管理人员可在全球范围内用手机通过短信查询工业现场参数。 2、创新要点 实现污水处理过程的多总线分层递阶的分布式控制系统结构;将图像、动画和声音与 LabVIEW 软件结合,PLC 采集的设备实际运行信号转化为 3 维动画显示,实现多媒体控制的监控系统软件。把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB 等技术应用到污水处理过程在线远程监控,实现了真正意义的监控管一体化。将先进控制技术与优化算法应用于 BOD 等参数的软测量及系统优化。 3、效益分析 该系统采用 LabVIEW 编程平台开发,完成了对水处理整个工艺流程的数据采集和设备控制任务。系统运行稳定可靠,人机交互界面友好美观,操作简便,利用 GSM 无线技术实现短信查询系统参数,通过短信和邮箱等多种手段实现故障报警,并利用互联网技术实现了随时随地的远程在线监控,实现了真正意义的监控管一体化,在推动污水处理过程自动化水平的同时,使整个污水厂人工投入减少了 2/3,提升了污水处理的效率,从而降低了单位体积污水的处理成本,给企业带来了一定的经济效益,相应的节省了生产成本的投入。项目资金需求总额约 100 万元。 4、推广情况 天津伊利乳业有限责任公司;宁夏伊利乳业有限责任公司(吴忠市);潍坊伊利乳业有限责任公司;张北伊利乳业有限责任公司;上海达能乳业股份有限公司(奉贤区);湖北劲牌有限公司(枫林酒厂)。 授权专利:污水处理远程在线监控系统 软著登字第 0342652 号 污水处理过程的触摸实时监控系统 软著登字第 0346531 号
江南大学 2021-04-13
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
基于GIS的城市重大危险源风险管理系统
 1. 社会意义本项研究对基于GIS技术的城市重大危险源风险管理进行了深入系统的研究,设计与开发了先进性和实用性强的软件系统。基于理论成果设计开发的软件系统可推广应用于城市重大危险源的风险评价,已初步取得了显著的社会效益和经济效益。此项成果改变了国内城市重大危险源风险管理技术成果与安全生产实际应用严重脱节的现象,软件系统从一定程度上改变了国内在该软件领域长期依赖从国外高成本引进的被动局面,为服务于政府安全监督管理部门对城市重大危险源的管理工作提供了有力的工具和手段。该软件系统可广泛应用于城市重大危险源管理,对于指导城市重大危险源防灾救灾及日常的安全技术管理具有重要意义,应用前景广阔。成果的应用推广将提高城市重大危险源监管工作水平,降低重大危险源事故发生几率,控制事故规模,将带来显著的社会经济效益。2. 技术内容本项研究采用实际调研、统计分析、理论研究、计算机模拟和系统设计等研究方法。运用爆炸理论、反应动力学、热流体学、环境流体力学及传热传质学等多学科理论,结合国内外事故或模拟试验结果,深入研究并建立各类重大危险源事故模型,寻求快速高效的适合工程应用的算法进行相关模型的求解,借助计算机可视化编程技术,建立重大危险源事故后果评价模型库。基于GIS技术构建城市重大危险源管理平台,实现重大危险源定位、信息查询,建立重大危险源二级联动管理的模式。利用数据库技术、GIS技术和事故后果模拟及动态应急救援辅助决策技术研究成果,采用面向对象设计方法结合灾害过程模拟仿真结果。在三维GIS场景中基于事故后果评估结果动态辅助应急救援决策,包括人员撤离路径、消防车路径和紧急救援通道的最短路径分析、交通管制设置等,进行应急资源的快速调查和优化调度。以南京市为研究对象,设计开发基于GIS的城市重大危险源风险管理系统,有效地指导城市重大危险源日常信息管理和辅助应急救援决策工作。将开发的系统分别应用于南京市和南京市江宁区重大危险源管理和应急救援演练,检验与完善所开发的系统。本项目拥有自主知识产权,可以应用于城市重大危险源风险评价与风险管理,项目已经通过江苏省软件检测中心测试,并已经获得应用。
南京工业大学 2021-04-13
基于物联网的中药饮片质量管理系统
【项目来源】江苏省科技厅产学研联合创新资金——前瞻性联合研究项目。 【项目简介】基于RFID、传感器、智能移动终端等物联网技术研发了中药饮片质量管理系统,在感知层通过RFID射频标签、无线传感器节点、条形码、智能移动终端来采集、获取和查询与中药饮片相关的各种信息;在网络层将感知层控制系统中存储的每条感知和控制信息转换成一组通用数据协议的JSON数据包,实现中药饮片全过程的质量信息的有效传递;在应用层通过物联环境监测平台、生产执行系统、智能移动平台实现对饮片从“田头到口头”全过程的质量监管与追溯,实现了中药饮片“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”质量管理。 本项目研究了智能移动终端技术,利用智能移动终端查询RFID射频标签记录饮片生产、仓储、销售、使用等各环节的信息,实现对中药饮片全面而系统的质量管理;研究了传感器技术,实现对原药材种植、饮片生产、仓储等环节的数据进行及时有效的监测和记录;研究了轻量级Java EE(Struts+Spring+Hiberante)技术,采用MVC模式设计系统后台架构,利用Spring Security为不同用户分配不同权限,同时提供跨平台的数据接口,实现Android、IOS、Window等平台的数据交互。 【获奖情况】2016年度中国商业联合会科学技术奖——全国商业科技进步奖一等奖。 【推广应用前景】本项目主要完成了由RFID射频标签平台、物联环境监测平台、生产执行系统、智能移动平台、质检管理平台、商务智能平台为主要模块的中药饮片管理系统软件,形成了具有自主知识产权、可销售的软件产品。本系统的推广应用将带动整个中药饮片产业的转型升级和产业结构调整,促进中药饮片产业由传统行业向真正意义上的高科技行业转型。另外,本系统不仅可以应用于中药饮片行业,也可以推广应用到中成药、西药等制药行业。系统中的物联网应用模式可以供食品安全追溯、农业、环保等领域参考借鉴。 【进展情况】项目目前已完成系统开发,取得相关专利和计算机软件著作权6项。
南京中医药大学 2021-04-13
激光直接标识的数控刀具全寿命周期管理系统
数控刀具全寿命周期管理系统针对目前数字化车间/生产线建设中刀 具追踪与管理的需求,针对刀具标识与信息追踪方面存在的难点与问题, 釆用直接标刻与二维条码技术,实现了刀具的直接标识以及恶劣环境因素 影响下的刀具识读可靠性,并结合DNC、数控系统对生产加工过程中的刀 具进行信息釆集与追踪。 该软件系统包括刀具入库、现场追踪直到报废的全生命周期的追踪与 管理,并在此基础上实现刀具的寿命统计,进
西北工业大学 2021-04-14
功能化系列共聚酯和纤维
采用高速纺丝和拉伸技术开发了高收缩涤纶,研制成具有微孔结构、保水率15%-20%的高吸水涤纶,开发了舒适性阳离子染料可染长丝以及共聚酯和纤维。相关成果获2003年度国家科技进步二等奖、1992年度国家科技进步三等奖、1988年度上海市科技进步一等奖、2002年度上海市科技进步一等奖和1991度纺织部科技进步二等奖等。
东华大学 2021-02-01
胶体筛分离技术及其在工业去杂和纯化工艺中的应用
1. 项目概述胶体筛具有化学稳定性好,能耐酸、碱和有机溶剂,机械强度大,抗生物污染能力强,分离效率高且使用寿命长等特点,在冶金工业、化学工业、生物医药工业以及食品和环保工业中可用于胶体分离、超细催化剂回收、超细粉体分离、有害离子去除以及除油、脱色等工艺过程,并具有极高的分离精度。同时由于分离过程为物理过程,不引入其它的化学助剂,因此不会形成难以处理的二次污染,对产品品质无不利影响。2. 技术优势与传统的物理分离方式,如沉降、板框过滤、离心分离等相比较,以胶体筛为核心的分离工艺具有工艺简洁、处理能力大、设备投资小、处理成本低等特点,同时适应面广、分离装置简单、操作简便、能耗低,并且具有很高的分离精度(纳米级以上)。● 应用前景: 另外,胶体筛装置也可用于制药、化工行业的催化反应系统,如对氨基苯酚、环已酮肟、仲丁醇等,有效进行超细催化剂分离或回收作业,还可用于生物反应系统代替二沉池对超细颗粒污泥进行截留和回收等。
南京工业大学 2021-04-13
基于 Internet 和 GSM 平台的远程监控系统
成果简介设计一个基于 Internet 和 GSM 远程监控系统, 构建一个由数据采集层、 监控层和网络管理层三层控制单元组成的监控体系。 实现远程数据采集、 通讯、 管理及控制。数据采集层由安放在现场的单片机系统构成, 负责现场数据的采集、 处理、控制参数设定及现场设备控制。 监控层由各监控站 PC 机构成, 其功能由监控软件实现。 监控站将各个采集点的数据进行分析、 判断, 并保存到网络数据库。 监控站还可以对现场设备的控制参数进行设置。 数据采集层和监控层之间利用
安徽工业大学 2021-04-14
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