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汽车底盘关键零部件轻量化与可靠性分析技术研究及应用
该项技术针对汽车底盘关键零部件，结合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真，获取其在多种工况下的载荷谱，通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象，在保证其整车性能的前提下，结合载荷对其进行合理的拓扑优化，达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。1、技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广；（2）缩短研发周期，减少研发经费；（3）同时兼顾车辆操
南京工业大学
2021-04-14
一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学
2021-04-10
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学
2025-05-21
基于人工智能算法的电弧放电检测系统
在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包
上海理工大学
2021-01-12
基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法
本发明公开了一种基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法，适用于在雨天、夜间或标线磨损严重等复杂环境下准确识别车道线。通过在YOLOv8网络中引入Canny边缘检测，并结合LSD对检测区域内的直线段进行强化识别，可显著提升对模糊或部分遮挡车道线的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位车道线大致区域，再采用Canny算法提取全局边缘特征，并在LSD算法的辅助下判断线段的长度、方向及完整性。若检测框紧贴图像边缘，则进一步裁剪子图并使用LSD检测线段连续性，通过周长与面积比值与紧凑度评估车道线是否已完全进入视野。该方法可有效减少漏检、误检，适应多种光照与天气条件，为自动驾驶及高级驾驶辅助系统提供高可靠度的车道线检测结果。
南京工业大学
2021-01-12
基于深度学习和压缩感知理论的新体制水下光学成像
一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识，作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具，水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域，而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚，从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而，由于水下的光学成像环境复杂而恶劣，水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射，使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大，这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破，结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统，期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题，使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术，为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组，在压缩感知成像领域已有多年积淀，已完成国家自然科学基金3项，在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作，并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司，是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地，有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。
厦门大学
2021-04-11
一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法
本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法，步骤一：历史轨迹数据集D，起点ls，终点ld，出发时间b和用户u作为输入，然后基于输入循环神经网络；步骤二：建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n)；步骤三：寻找最优路径的过程中，每次扩展一个节点，使用f(n)来评价这个节点的得分，推荐个性化的最优路径轨迹p*。
北京航空航天大学
2021-04-10
深度钻床
名称：深度钻床
分度钻床特点：
1、配合分度盘使用，可以对圆形工件进行等分钻孔加工。
2、分度盘上有三组圆周等份分布的小孔，分别是36、40、48个小孔.可以根据实际需要选择分度孔的组别。
技术参数：
1、马达转速：20000转/分钟。
2、输入电压/电流/功率：12VDC/2A/24W。
3、加工材料：木材、工程塑料、软金属(铝、铜等)。
4、三爪夹盘可夹持工件的最大直径为50mm。
5. 变压器具有过电流，过压，过热保护。
备注：以上是深度钻床的详细信息，如果您对深度钻床的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取深度钻床的最新信息。
咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测技术
本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。
江南大学
2021-04-11
基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测技术
1、项目简介
本项目在三维荧光光谱技术的基础上，建立光谱数据矩阵计算模型和处理方法，建立了基于荧光光谱和智能算法的食品安全检测新技术。应用于白酒检测，实现了白酒品种和年份酒年份的科学化、仪器化和智能化鉴别和测定；应用于食品添加剂检测，实现了目标物的种类和含量的方便、快捷、灵敏、准确测定。
2、创新要点
本项目研发用于复杂混合物体系检测的高分辨率荧光光谱技术，结合数学建模方法和智能计算技术，以三维荧光光谱获得更多信息，以三维数阵校正智能算法进行混合物光谱特征信息的提取和处理，在处理复杂混合物体系光谱信息方面发挥优势，实现了以“数学分离”代替“化学分离”、以“计算识别”代替“人工判别”，解决了复杂混合物荧光光谱特征指向问题，建立了新的食品安全检测技术。
3、效益分析
“白酒年份酒的荧光光谱检测技术及鉴别系统”可实现对所建库中不同品牌白酒及不同年份白酒进行准确鉴别，可应用于白酒企业的生产管理和年份白酒消费市场的监督管理，将促进我国白酒年份酒的产生和销售的规范和发展，推动品牌白酒鉴别工作的技术进步，为打击假冒伪劣、保护名牌提供技术支持，具有直接的经济效益和良好的社会效益。
4、推广情况
建立的白酒荧光光谱检测技术对“中国白酒 169 计划”和“白酒 3C”计划的家白酒企业的产品进行了应用。在“山西杏花村汾酒厂股份有限公司”，本项目成果已应用于公司的生产管理和市场的监督管理.本项目成果已在“无锡市凯得灵糖果食品有限公司”得到应用，应用于公司生产原料和成品的检测。为本公司确保产品质量，提供了有效的技术支持，促进了产品质量的稳定和提高，应用二年多时间以来，糖果的产销量有了显著的增长。
江南大学
2021-04-13