成果简介冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业， 是高品质冷轧钢板的代表， 成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力， 它的检测， 控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测， 包括 FLD， LDR， 杯突， CCV 和扩孔实验， 其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。 目前开发的样机具有操作和更换模具方便， 实验空间大， 实验过程观察方便。 实验过程计算机控制， 速度及压边力等参数控制精确。 成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础， 也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能， 其技术关键是冷轧板成分优化， 热轧工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量， 其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定， 热轧工艺的优化， 热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化， 冷轧原料质量标质量标准制定， 酸洗工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平， 部分技术处于国内领先水平。成熟程度和所需建设条件本项目可以在现有的冷轧板生产线上使用推广。目前成型实验机和其相应模具开发已完成， 已经利用开发的实验机为马钢，南航等完成扩孔， FLD 等成型性能检测实验。帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品， 取得显著的经济效益。技术指标成型实验机： 最大成形力： 300KN； 最大顶件力： 1.5KN； 压边力可调范围： 4--50KN； 凸模上升速度： 0-300mm/min； 总电功率;3.5KW； 额定压力：6.3MPa； 增压比： 1:4； 测量精度： 位移 H≤0.02mm(20mm)； 成形力≤2%；可以协助开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06 深冲板。市场分析和应用前景目前已经帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06深冲板， 已经得到江淮， 奇瑞等汽车厂的认可。社会经济效益分析帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品。 取得显著的经济效益及社会经济效益。知识产权及成果获奖情况专利： 一种在模拟成形试验中试样失稳的检测方法 ZL201010137855.0，专著： 冷轧深冲钢板的性能检测和缺陷分析合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 钱健清 13855526352

冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业，是高品质冷轧钢板的代表，成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力，它的检测，控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测，包括 FLD，LDR，杯突，CCV 和扩孔实验，其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。目前开发的样机具有操作和更换模具方便，实验空间大，实验过程观察方便。实验过程计算机控制，速度及压边力等参数控制精确。成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础，也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能，其技术关键是冷轧板成分优化，热轧工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量，其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定，热轧工艺的优化，热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化，冷轧原料质量标质量标准制定，酸洗工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平，部分技术处于国内领先水平。

广泛应用于汽车等行业中的高速重载螺旋锥齿轮，由于其设计、制造与检测技术特别复杂，国内外对其动态性能的研究还不够充分。由于螺旋锥齿轮齿形复杂，经热处理与研磨后，齿面误差很大（达几十微米），是影响振动噪音的一个重要因素。本研究项目重点考虑到齿面形状与制造误差、以及齿面弹性变形等的影响，把齿面加载接触分析与周向振动模型结合起来，研究由轮齿的时变啮合刚度、轴系类刚度、齿面制造误差、安装误差而引起的齿轮内部激振机制，进而归纳为能预报齿轮振动大小的振动激振力的指标值。在设计阶段，可以应用本研究成果，为设计出低振动噪音的最佳齿面（最佳机床设定参数）提供理论基础。在制造过程中，能够对其振动激振力进行及时智能预报，并利用齿面测量仪对齿面精度进行控制，可以制造出低振动噪音的螺旋锥齿轮。 该成果功能： 可以进行理论齿面与有误差齿面的TCA与LTCA、齿面闪温分布、齿面接触线载荷分布、齿面接触应力分布、任一接触瞬时的齿根弯曲应力分布、振动激振力大小指标值。 适合于成形法、螺旋成形法与展成法加工的锥齿轮,也适合于渐开线齿轮。   该成果已经应用于日本与国内多家螺旋锥齿轮公司、渐开线齿轮公司与齿面测量仪公司。

项目介绍 在湿法烟气脱硫中试台上，开展湿法（石灰石/石膏、氨法、双碱法、镁法等）烟气脱硫性能试验及优化研究，具体子项目包括： 1、飞灰和油污对湿法烟气脱硫过程的影响测试及评价； 2、脱硫增效剂性能测试及评价（有机缓冲剂、无机缓冲剂）； 3、烟气系统阻力及脱硫效率测试； 4、空气预热器漏风系数测定； 5、吸收塔/反应器速度场及污染物浓度场测定； 6、系统除尘效率测试（吸收塔、除尘器）； 7、石膏浆液品质测定（CaCO3、SO42-、CaSO3·0.5H2O、CaSO4·2H2O、SO32-）； 8、石膏浆液中油污含量测定。主要特点 1、真实模拟现场环境，研究成果能直接应用于工程 试验装置规格为，烟气处理量为2400Nm3/h，有完整的烟气模拟系统（柴油燃烧器、电加热装置、SO2及NOx瓶装气体）、吸收塔、吸收剂浆液制备系统、石膏脱水与处理系统、DCS数据采集系统（烟气进出口成分在线监测、所有参数实时传输），可以根据需要真实模拟现场环境。 2、试验台功能多样，能够根据客户需求量身定做 试验装置设计过程中预留有足够的改造空间，可以根据客户的个性化需求进行改造（加装测点、设备、容量），全力满足客户需求。技术指标1、 进出口SO2浓度测试误差≤±3ppm，最快1s测试1组数据；2、 烟气流量测试误差≤100Nm3/h；3、 pH值测试误差≤±0.05；4、 石膏浆液中油污含量测试误差≤±20mg/L；5、 石膏浆液品质测定误差达到工程应用要求。市场前景 我国火电厂烟气脱硫装机容量超过4.5亿千瓦，但脱硫装置普遍效率不高、投运率很低。未来环保标准将更趋严格，且新建脱硫装置将不允许设置旁路，将对脱硫装置的性能提出更高要求，其性能测试及优化、效率改进等方面的诉求将越来越多。

开发了基于运行模态分析(OMA)的机床动态性能测试与分析技术，其技术特点为无需人工激励，通过借助环境振动如地基振动作为激励、机床运行产生的振动即可满足采集要求。采集信号只涉及输出响应信号，无需激励信号，且不存在锤击法中捶击所得数据不满足要求的情况，操作简单。

电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。

本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发，从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通，第一 PMOS 开通之后，给 Nwell 施加一触发电流，第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通，晶闸管电流（ SCR current ）导通大部分 ESD  电流，从而实现了 ESD 保护。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

项目采用了中山大学自主研发的低损耗低应力超低温氮化硅材料平台，研制了一系列光子集成的关键 器件