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虚拟数字X线成像技术仿真实验仪（DRSim5.0）
本仿真实验仪模拟X射线产生与检测的物理原理，和临床CR/DR设备的基本操作及图像质量控制功能。包含三个独立的模拟模块：X射线物理模块、DR摄影技术模块、图像质控（调节）模块。满足医学影像成像理论（或类似课程）的X射线物理和DR成像原理部分教学，以及医学影像检查技术课程的DR操作实验。
北京中科通标技术有限公司
2021-02-01
橡胶交联密度 核磁共振交联密度成像分析仪
产品详细介绍产品简介： 核磁共振交联密度成像分析仪主要用于聚合物交联密度测试以及核磁共振成像研究。交联密度的测试原理主要是根据聚合物中碳氢链质子的分子动力学，利用交联结构的磁共振响应来有效地评价聚合物(如橡胶、塑料等)的交联密度，分析聚合物在研发与生产过程中的结构演变，据此进行硫化参数的优化、橡胶制品的质量验证、老化过程分析研究、疲劳寿命预测、橡胶及其它弹性体中水分和溶剂含量测定等。采用此种方法评价橡胶的交联结构，技术上快速便捷(30秒～5分钟)、测试过程对样品无任何损害、重现性好、信息量大，而且可以将化学交联和物理交联区分出来。核磁共振交联密度仪提供了一种全新的交联测试手段，与传统的测试结果有很好的相关性，优势明显。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：10mm；4、样品控温范围：30-130℃； 应用解决方案：1、测量任何种类交联的聚合体(尤其是橡胶，橡胶产品)的交联信息；2、聚合体生产的质量控制和质量保证；3、使用过的聚合体材料老化过程的品质鉴定；4、基于橡胶的硫化，处理和生产条件优化的研究；5、固体，半硬的聚合体，凝胶体，乳状液和液体的分子活动性研究；6、固体基质中水分和水含量的成像和测定(例如：环氧树脂和半导体器材)；7、环氧树脂和橡胶的硫化过程中硫化状态、粘度和过程的探测；8、样品中水或溶液粘合性和活动性的研究；9、聚合物中增塑剂或橡胶含量的测定；10、共混物或共聚物中橡胶含量测定；11、共聚物相对含量测定；12、橡胶胶乳中的固体含量测定；13、临界水及水合作用的研究；14、流变学的的研究，如粘性、密度、及材料的稳定性；应用案例一：橡胶疲劳、老化测试：应用案例二：磁共振测试方法与传统溶胀法测试对比注：仪器外观如有变动，以最新款为准。
上海纽迈电子科技有限公司
2021-08-23
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
欢迎报名 | 平行论坛“教育家精神的时代内涵与实践探索”
平行论坛“教育家精神的时代内涵与实践探索”报名
中国高等教育学会
2025-05-15
欢迎报名 | 平行论坛“高等教育评估改革与高质量发展”
平行论坛“高等教育评估改革与高质量发展”报名
中国高等教育学会
2025-05-15
欢迎报名 | 平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”
平行论坛“‘四新’2.0建设与创新人才培养”报名
中国高等教育学会
2025-05-15
考虑风光储协调的配电网电压控制策略研究与开发
针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。
沈阳农业大学
2025-05-21
一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法
本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。
浙江大学
2021-04-11
飞米级超高分辨率光谱分析仪
华中科技大学
2021-04-10
基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法
其他成果/n一种基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法，包括如下步骤：选取待鉴别的未知种类的食用油样品；采集拉曼光谱图和近红外光谱图；分别对采集的拉曼光谱图和近红外光谱图进行预处理，得到预处理拉曼光谱图和预处理近红外光谱图；分别对预处理拉曼光谱图和预处理近红外光谱图进行特征提取，得到拉曼特征变量和近红外特征变量；将拉曼特征变量和近红外特征变量进行光谱特征融合，得到特征融合光谱图；采用优化定性模型对所述未知种类的食用油样品进行种类鉴别。本发明提供的基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高，具有较强的实用价值和推广价值。
武汉轻工大学
2021-04-11