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高速超塑性 ZrB2/2024Al 复合材料
项目简介铝基复合材料具有高比强度、高比刚度以及高耐磨损性能，相比传统单一材料强度更高、更轻、更耐磨，是一种应用前景广阔新能源材料。然而，由于复合材料内部含有大量的增强颗粒，使得其综合性能大幅提升的同时，导致材料塑性变差，后续成型加工变得困难，尤其是复合材料焊接成型，难以形成形状复杂的结构零部件，成为铝基复合材料零件化有待于突破的一大瓶颈。上世纪 90 年代初，日本研究人员率先开发出了 SiC/6061Al 高速超塑性铝基材料，其塑性延伸率可达 200%以上，报道最高延伸率
江苏大学
2021-04-14
一种基于超像素分割的图像语义标注方法
本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案，该方法将超像素块作为研究对象，简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度，提高了语义标注的计算效率；另外，采用多层的超像素块进行语义分析，并将其标注结果进行综合，提高了语义标注的准确率和鲁棒性。
浙江大学
2021-01-12
天然高Vc超微柿叶茶粉的制作技术
柿叶中富含维生素C（Vc）、多酚、氨基酸等多种生理活性成分，具有抗菌消炎、抗氧化、预防贫血、减肥美容等多种功效。我国柿资源丰富，主要食用果实，柿叶一部分加工成柿叶茶代用茶。
该成果的目的在于克服现有技术的缺陷，根据柿叶Vc含量的累积和化学变化特性，采用新的制作方法，制作一种高Vc超微柿叶茶粉，使其达到富含维生素C、汤色黄绿、滋味醇和，口感较好的品质要求。该成果制作的超微柿叶茶粉外形为粉状，富含Vc，Vc含量可以达到30-40 mg/g，不仅可以单独冲泡饮用，而且还能作为面包、蛋糕等食品添加辅料，提高食品中Vc含量，满足消费者健康需求。
柿叶是柿树( ( Diospyros kaki L.f.) 的叶子，柿树在我国广泛栽培，云南、广西、湖北、江苏、浙江、河南、河北、陕西等地都有分布。全国柿树分布面积近100万公顷。按亩生产1kg超微粉500元计，亩增收500元，100万公顷可增收增收70亿元，不包括添加柿超微粉产品带来的附加值。
成果完成时间：2015年12月
华中农业大学
2021-01-12
一种水性透明超疏水涂料及其制备方法
一种水性透明超疏水涂料及其制备方法，该制备方法首先在反应釜中加入去离子水并调节pH值，随后水浴加热搅拌下加入水性硅溶胶，再将SiO2微米复合粉体加入，并加入正硅酸四乙酯、烷基硅氧烷和水性有机硅或硅改性树脂，经机械搅拌一定时间后即可获得水性超疏水涂料。该涂料在制备和使用过程中不涉及任何含氟物质，且溶剂为水，绿色环保，无毒无害。在自清洁、防腐防霉、抗凝露、抗结冰、油水分离等方面有着广泛的应用。
东南大学
2021-04-11
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
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