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采用多射流高压静电纺丝工艺，制备高质量 Janus 纳米纤维
多射流电纺与 Janus 结构产品：
上海理工大学
2021-01-12
厂家直销高压高温消解罐\KH-100ML水热合成
产品详细介绍厂家直销高压高温消解罐\\KH-100ML水热合成反应釜水热合成反应釜的特点1、 抗腐蚀性好，无有害物质溢出，减少污染，使用安全。2、 升温、升压后，能快速无损地溶解在常规条件下难以溶解的试样及含有挥发性元素的试样。3、 外观美观，结构合理，操作简单，缩短分析时间，数据可靠。4、 内有聚四氟乙烯衬套，生成护理，可耐酸，碱等。5、 可替代铂坩埚解决高纯氧化铝中微量元素分析的溶样处理问题。烘箱中使用的高压消解罐，也称为溶样器、压力溶弹、水热合成反应釜、消化罐、聚四氟乙烯高压罐，是利用罐体内强酸或强碱且高温高压密闭的环境来达到快速消解难溶物质的目的。是测定微量元素及痕量元素时消解样品的得力助手。样品前处理消解重金属、农残、食品、淤泥、稀土、水产品、有机物等。厂家直销高压高温消解罐\\KH-100ML水热合成反应釜釜体304优质不锈钢，采用圆形榫槽密封,手动螺旋坚固.具有密封性好,安全系数高,消耗酸溶剂少,使用简便！厂家直销高压高温消解罐\\KH-100ML水热合成反应釜内胆材质为聚四氟乙烯(PTFE简称F4)，其特性： 1.耐高温：使用温度-200～+300℃； 2.耐低温：-196℃可保持5%； 3.耐腐蚀：耐强酸、强碱、王水和各种有机溶剂； 4.耐绝缘：介电性能与温度、频率无关； 5.高润滑：固体材料中摩擦系数最底； 6.不粘附：不粘附任何物质；自润性强：固体材料中摩擦系数为0.04 7.无毒害：具有惰性，可植入人体内；耐老化可长期在大气中使用 8.防污染：金属元素空白值低，铅含量小于10-11 g/ml，铀含量小于10-12 g/ml； 9.防泄漏：从离地1.2米高处落下，瓶体不破裂，瓶盖不脱落，无破损泄漏现象
郑州杜甫仪器厂
2021-08-23
汽车教学设备特斯拉高压电池热管理智联互动
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23
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
时空周期环境中反应-扩散-对流方程的自由边界问题
反应-扩散-对流方程是生物、物理及化学等科学领域中常用的、成功的数学模型，特别是用来描述种群在对流环境中的传播现象。除了具有深刻的应用背景之外，在反应扩散方程的数学研究中也不断提出新的有挑战的问题，因此关于反应扩散方程的研究一直是偏微分方程的热点之一。
我们解决两个方面的问题：(1)种群的传播会受到时间周期环境(比如季节)和对流环境的影响，产生丰富的现象(比如种群的迁移)，第一个问题就是在时间周期环境中，结合种群的迁移现象设定新的合理的方程和自由边界条件，研究反应-扩散-对流方程的自由边界问题，揭示时间周期环境对种群传播的影响机制。(2)种群在向新领域传播的时候，往往受到空间位置(如有些地方的温度、水资源分布不均匀)和对流环境的影响，产生复杂的现象, 所以第二个问题就是在空间周期环境和对流环境中，针对单稳定和双稳定非线性项，分析空间因素对反应-扩散-对流方程解和自由边界渐近行为的影响，当自由边界扩张时，给出扩张前锋的渐近形状和渐近速度的精确估计,并给出空间周期环境中种群传播现象的理论依据。
该研究已获国家自然基金委立项支持。
上海电力大学
2021-04-29