面向工程机械机电液一体化系统的动态性能匹配方法与分析软件（以下简称为软件）， 能够根据用户对工程机械整机动力配件的选型，自动组成整机系统模型，并预测工程机 械整机运行时的性能以及各配件的功率输出和发热情况。该软件可应用于工程机械产品 开发的各个阶段如参数选型，性能匹配、故障诊断、实验辅助等，并已成功应用于山推 工程机械股份有限公司的新产品开发中。 技术特点： (1) 机电液热融合建模，理论定位高级。软件以预制的机电液零部件模块模型为基 础，可快速地、精细化地实现极端工况条件下机电液融合模型。 (2) 一体化的系统分析，问题覆盖面广。软件综合多种软件资源，对特定工程机械 机型的核心动力系统，可实现任意节点输出的、图解化的、基于机械系统实验结 果的系统分析。 (3) 机型软件快速开发，面向用户需求。软件可针对牵引底盘和非牵引底盘，快速 开发出面向特定工程机械机型的机电液一体化性能分析软件。 (4) 功能契合实际需要，适用范围广泛。适用于工程机械各个技术阶段的参数选型、 性能匹配、故障诊断、以及实验辅助。

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。

一、全身模拟人 *1、全身针灸模拟人设有≥300个穴位传感器（穴位应包括常见病针灸处方中的十四经穴和奇穴）。穴位点以LED灯光的形式呈现，软件端可控制穴位灯光的开启与关闭。 *2、全身模拟人：点穴模拟人模拟一成年男性，身高170CM，模拟人为整体结构（非四肢拼接而成），四肢均可自由活动。 3、针灸模拟人全身均为真实柔软的仿真皮肤、仿真实皮下与肌肉组织、手感真实触有弹性仿真皮肤有非常好的柔韧性。同一位置针刺多次不会出现明显孔位，表面形状、触摸手感均与人体无异，非常的真实。 *4、仿真模拟人体内有完整的全身骨骼仿真结构、四肢骨骼可活动，有良好的弯曲的功能。体内有完整的骨骼仿真结构,真实的展示各部位骨性标志。全身各部位关节为金属构件连接，灵活、牢固可任意摆放各种点穴取穴体位。 5、体表解剖标志明显，有明确的脊柱骨凸点、肋骨凸点、乳头、肚脐等定位特征点，并可进行点穴定位。 6、具有逼真的口腔(牙齿、舌、悬雍垂等)及气道(会厌、声门、气管等)。 7、模型材料采用了无毒、无害的环保级材料。 8、模拟人与软件之间支持有线与无线两种连接方式。 二、实训功能 *1、软件系统中打开经络或穴位，全身针灸模型人可亮起相应穴位灯。 2、每个穴位都是独立传感器，单个传感器故障不影响整个系统的使用，每个穴位传感器支持单独拆卸更换。 *3、在全身模拟人上针刺某一穴位，软件系统自动播报该穴位点名称，并跳转到相应位置，并以高亮显示，在软件中点亮某一穴位，模拟人上对应的穴位亮起。 4、可在全身模拟人上根据骨性标志、体表标志等不同取穴方式进行真实人体取穴。 *5、实时实训：针对全身的穴位可以分经络进行单独展示，配合全身模拟人进行针刺练习，触发穴位后软件进行实时响应，系统可实时显示该穴位的名称、国际代码、点位、解剖位置、主治、操作等信息，同时播报其穴位名称。 6、穴位提示：可以单独控制单一穴位的灯光提示，方便认穴练习。 7、经络练习：可以点亮一条或多条经络穴位进行相关经络学习。 8、多穴练习：可针对性的点亮多个穴位进行练习，系统给出实时反馈。 9、模型穴位灯光可实现经络的循行走向。 10、支持分层感知功能，在人体模型穴位上进行按压时，软件同步显示按压力度、按压时长及按压感知层次，并实时以视图形式呈现按压力度变化。 11、具备压力反馈功能，可根据穴位，设置不同耐受阈值，在进行按压时以视图形式呈现按压力度变化和按压时长信息。 12、系统具备压力反馈功能，穴位按压时，可调控反馈按压力度大小。 三、软件功能 1、系统包含经络腧穴解剖、点穴训练、综合病例训练、发布点穴考试等功能。 2、穴位认知包含包括十二正经、十二经别、奇经八脉共32条经脉，包含362个经穴，50余个经外奇穴。点击该穴位可直观了解穴位所在位置。针对每条经络及穴位的点位、解剖位置、主治病症、针刺手法均有详细释义，并可以利用虚拟数字人体模型交互操作使用。 3、解剖系统：包含骨骼系统，关节系统，肌肉系统，消化系统，神经系统，动脉系统，静脉系统，淋巴系统，皮肤系统，呼吸系统，泌尿生殖系统，内分泌系统等人体数字虚拟系统，方便理解中医穴位在人体结构中的毗邻关系。在系统中可对数字人体进行拆分、隐藏等多种解剖功能的操作。 4、经络循行：通过三维动效形式展示，可直观了解人体经络循行。 *5、可对数字模型进行放大、缩小、平移、一键初始状态、一键返回主页面，可前、后、左、右、上、下六视图切换三维模型视角，对任意界面进行截图保存等多种操作。 6、系统设有多种背景颜色适配多种场景。 7、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 8、透明功能：可一键透明皮肤、肌肉、骨骼，也可以调节不同层级的透明度，利于学习针灸腧穴对应的内部解剖结构。 *9、身体层级：可以对皮肤、肌肉、骨骼、动脉、静脉、内脏、神经进行隐藏和显示。 10、文字介绍：点击任意腧穴都可以显示其名称、介绍等信息。 11、即触即显：任意点击某个腧穴/某个解剖结构，可以立即显示其名称及对应结构注释。 12、搜索：输入穴位名称、拼音或代码，可在三维人体模型上快速定位到该穴位。 13、歌诀背诵：包含井荥输原经合歌、八会穴歌、络穴歌、郄穴歌、八脉交会穴歌、背腧穴歌等针灸歌诀。 14、腧穴定位体表解剖标志具备20余个重要人体解剖标志位置，可一键显示全部体表解剖标志定位点。 15、骨度分寸：以《灵枢·骨度》里的人体各部的分寸为基础，用于腧穴定位的方法。根据当前学习的穴位，一键获得根据骨度折量定位法得出的位置信息，更方便腧穴认知。 16、对称穴位：不仅可以学习单侧的经络穴位，更方便进行对侧穴位的认知学习。 17、重置或复位：一键恢复三维模型至初始状态。 *18、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含针刺异常情况表现及情况处理。 19、支持按部位显示/隐藏虚拟人体模型，可分为全身、头部、躯干部、上肢（左）、上肢（右）、下肢（左）、下肢（右）等多种模型状态。 四、取穴模块 1、取穴训练 1.1、可在模拟人身上进行全部穴位的取穴模拟。支持不少于400（单穴）个穴位的取穴练习。 1.2、系统可随机挑选10个穴位进行训练，操作结束后，系统实时给出评分，成绩单可查看每个穴位的操作过程和分值记录。 1.3、在软件虚拟人体上进行穴位的寻找与确认，实时反馈取穴位置的对错，亦可随时查询所练习腧穴的正确定位，以便即时纠正及再次练习巩固，结束训练后可自动生成训练记录。 1.4、支持以全国针灸推拿临床操作技能大赛的腧穴定位比赛规则随机出题。 2、专项取穴训练 2.1、具备教师指定和自主选择功能。 2.2、教师可以设置题组数目、组题形式，支持系统随机组题和自定义组题。 2.3、教师可自行设置取穴形式，支持一键发布训练穴位。 3、综合病例训练 3.1、包含头面躯体痛、内科、妇儿科、皮外伤科、五官科、急症等多科室的病例针灸治疗内容。 3.2、包含头痛、面痛、腰痛、面肌痉挛、落枕、颈椎病、漏肩风、坐骨神经痛、晕厥、眩晕、中风、高血压病、痹证、胁痛、痴呆、不寐、心悸、水肿等病案诊断、治疗方法。 3.3、每个针灸病例考题作答后系统自动给予正确答案对比。 4、发布取穴考试 4.1、试题类型支持智能针灸全身人身上针刺取穴和系统虚拟人身上取穴，教师可分别设置每个穴位的考核形式。 4.2、考试穴位支持按照设置的常用穴位和非常用穴位自动随机生成，支持按经络、部位等自主选择穴位生成。 五、配置清单 1、全身针灸仿真模拟人一具。 2、65寸落地式触控交互系统一套，配备可移动式支架。 3、可升降按摩床一台。 六、中医针灸数字人系统V1.0 一套

本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.

本成果提出了废旧混凝土大尺度块体循环利用的思想；建立了再生混合混凝土以及高强化再生混合混凝土的非线性强度预测公式及考虑内、外双尺寸效应的再生混合混凝土强度预测公式；提出了再生混合混凝土基本徐变的预测方法；沉淀形成了再生混合混凝土从理论到实践验证的完整体系，编制了相关标准，为废旧混凝土的高效循环利用开辟了一条新路。若我国废旧混凝土的1/4采用再生块体混凝土技术进行循环利用，每年可减少水泥和天然砂石用量分别约750万吨和3750万吨，降低CO2排放约620万吨，节省商品混凝土费用约65亿元，社会经济效益显著。本成果已在广东、福建、贵州等地的多项实际工程中成功应用。获得了全国发明展览会金奖及2016年度高等学校科学研究科技进步一等奖。