项目构建汽车NVH性能研发管控体系，形成汽车减振性能设计方法群，并进行理论验证和样车开发及改进设计实践验证，研究基于阵列全息的车辆振源识别与贡献排序方法，精确识别振源位置，形成汽车减振、降噪结构创新技术群，并运用到量产车型。在汽车生产成本不上升的前提下，对轻型汽车实施减振、降噪优化设计。权威第三方检测表明，反映整车平顺性指标的加权加速度均方根值(m/-)下降10%,车内匀速行驶噪声降低3.2dB,汽车减振性能显著提高，乘坐舒适性得到有效改善。

用于材料动态性能实验的气动子弹发射缸，属材料性能测试技术领域。其目的是提供一种结构简单、稳定可靠、运行效率高和实验成本低的用于材料动态性能实验的气动子弹发射缸。其技术要点是：发射缸由中间透盖(6)分隔为两个发射气腔室(14)，中间透盖分隔的端面为圆盘状，其上开设有由球阀控制的透孔，中间设有气管；左端盖(2)与中间透盖的气管端之间安装有空心阀杆(5)，阀杆一端与中间透盖的气管端相邻；另一端内安装有塞块(51)，并置于固定在左端盖上的后端盖(1)内开设的控制气腔室(11)内；发射气腔室开设有气体注入孔(12)；中间透盖的气管另一端置于右端盖(7)内开设的圆孔内，并与固定在右端盖上的法兰(8)上的气管抵接；弹管(9)螺纹连接在法兰的气管内。

成果与项目的背景及主要用途： 泡沫铝材是一种新型的功能材料，一般孔隙率在 45％～98％之间，根据孔隙特点分为开孔与闭孔两种，各国学者早在 40 年代后期就对泡沫金属材料有所研究，但由于发泡工艺与孔的尺寸很难控制，一直未得到发展，直到 80 年代中期以后才取得长足进展，开发出了一些有工业价值的生产工艺。目前，日本与德国在研究、生产与应用泡沫铝材与其他金属泡沫方面居世界领先地位。我国对泡沫铝材的研究始于 80 年代后期，并取得了一系列的研究成果，但尚未取得突破性的成就，仍处于起步阶段。 目前，泡沫铝的应用主要有：防火和吸音板、冲击能量吸收材料、建筑板、半导体气体扩散盘、热交换器、电磁屏蔽物等方面。还应用于冶金、化工、航空航天、船舶、电子、汽车制造和建筑业等领域，应用范围还在不断扩大。 技术原理与工艺流程简介： 本课题采取的是传统的粉末冶金工艺，把铝粉和造孔剂混合后，压制成预制件，在热水中将造孔剂溶解掉，然后在真空炉中对预制件进行真空烧结，就得到了开孔泡沫铝。本试验方法具有以下优点： 1.采用的粉末冶金法可以制备复杂形状的试样，工艺简单容易实现。 2.通过改变工艺参数可以十分容易地控制孔隙率、孔形状及孔的大小。这一点是其它方法难以做到的。 3.采用的造孔剂为尿素、碳酸氢铵，成本低、形状可控且容易去除。 技术水平及专利与获奖情况： 1. B. Jiang, N.Q. Zhao, C.S. Shi, J.J. Li. Processing of open cell aluminum foams with tailored porous morphology. Scripta Mater 53(2005)781-785.(JCR 工程技术二区，2004 年影响因子 2.112,检索号：952BD.同时被 Ei 检索，检索号：05289206237) 2. B. Jiang, N.Q. Zhao, C.S. Shi, X.W. Du, J.J Li, H.C.Man. A novel method for making open cell aluminum foams by powder sintering process. Mater lett 59(2005)3333-3336. (JCR 工程技术 三区，2004 年影响因子 1.186) 3. 姜斌，赵乃勤. 泡沫铝的制备方法及应用进展.金属热处理. 30(2005)36-40.（Ei 检索，检索号：05279197817） 应用前景分析及效益预测： 泡沫铝以其独特的结构而具有许多优异的性能，它不仅具有多孔材料所具有的轻质特性，还具有金属所具有的优良的力学性能和热、电等物理性能，如渗透、阻尼、能量吸收、高比表面积、电磁屏蔽等性能。目前，泡沫铝材已经广泛应用于防火装饰材料、冲击能量吸收材料、热交换器等。由粉末冶金法制备的泡沫铝工艺简单，成本低廉，可以制备复杂形状的试样。并且通过改变工艺参数可以容易地控制孔隙率、孔形状及孔的大小，这一点是其它方法难以做到的。所以本方法有推广应用价值。 应用领域： 泡沫铝的应用主要有：防火和吸音板、冲击能量吸收材料、建筑板、半导体扩散器盘、热交换器、电磁屏蔽物等方面。还可广泛应用于冶金、化工、航空航天、船舶、电子、汽车制造和建筑业等领域。 合作方式及条件：合作开发

产品详细介绍 TDZT-04铁电性能综合测试仪    关键词:铁电材料参数测试仪,铁电子材料测试仪,铁电测试仪 一、产品介绍：  TDZT-04型铁电性能综合测试仪是适用于铁电薄膜、铁电体材料（既可块体材料）的电性能测量，可测量铁电薄膜电滞回线，可测出具有非对称电滞回线铁电薄膜的Pr值。 前言：铁电材料具有良好的铁电性、压电性、热释电性以及非线性光学等特性, 是当前技术材料中非常活跃的研究领域之一，其研究热点正向实用化发展。 背景：高性能的铁电材料是一类具有广泛应用前景的功能材料,从目前的研究现状来看,对于具有高性能的铁电材料的研究和开发应用仍然处于发展阶段.研究者们选用不同的铁电材料进行研究,并不断探索制备工艺,只是到目前为止对于铁电材料的一些性能的研究还没有达到令人满意的地步.比如,用于制备铁电复合材料的陶瓷粉体和聚合物的种类还很单一,对其复合界面的理论研究也刚刚开始,铁电记忆器件抗疲劳特性的研究还有待发展。 一、产品介绍：  TDZT-04型是铁电材料参数测试仪适用于铁电薄膜、铁电体材料（既可块体材料）的电性能测量，可测量铁电薄膜电滞回线，可测出具有非对称电滞回线铁电薄膜的Pr值。 主要技术指标：1.输出信号电压：：薄膜：0～±10V 陶瓷、材料：0～±2000V2.输出信号频率：薄膜材料1-1000HZ，陶瓷：0-1Hz3.电容范围：1000nf～ 100nf, 精度: ≤1%。4.电流范围: 1nA～10A ,精度: ≤1%。5、测试样品：0-20mm  5个6、高压样品池：2个，一个封闭式：8CM*6CM 一个开放式：8CM*5CM7、三维移动薄膜测试平台：直立式探针一套，角度式探针一套8、电流：1-10倍放大，信号：1-20倍。.数据结口：USB或BNC接口。9. 数据采集分析软件： 能画出铁电薄膜的电滞回线，定量得到铁电薄膜材料的饱和极化Ps、剩余极化Pr、矫顽场Ec、漏电流等参数;可以进行铁电薄膜材料的铁电疲劳性能、铁电保持性能的测试，电阻测量，漏电流测量。 10.可以配合ZJ-3和ZJ-6型压电测试仪操作

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

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

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。

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。

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。