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本發(fā)明公開了一種屬于功能陶瓷制備技術(shù)領(lǐng)域的具有高Tc、高壓電性能的鈦鈧鈮酸 鉛鉍鋰系壓電陶瓷。提出由以用通式(1-x)BiScO3-xPb(1-y)LiyTi(1-y)NbyO3表示的壓電陶瓷 材料，其中x、y表示復(fù)合離子中相應(yīng)元素材料在各組元中所占的原子數(shù)，即原子百分比， 0.50≤x≤0.90，0≤y≤0.10。該壓電陶瓷可采用傳統(tǒng)壓電陶瓷制備技術(shù)和工業(yè)用原材 料、在1150℃或更低溫度下燒結(jié)而獲得，其工藝穩(wěn)定。本發(fā)明壓電陶瓷具有良好的壓電 性能、實用的平面機電耦合系數(shù)，其kp大于40％，d33達(dá)300pC/N以上，Tc大于400℃，在 高溫電子設(shè)備中具有實際應(yīng)用的價值。

該項目是國家部委項目，現(xiàn)處于實驗室研究階段。 項目主要研究內(nèi)容如下： （1）關(guān)鍵構(gòu)件載荷譜編譜平臺 建立以轉(zhuǎn)向架構(gòu)架標(biāo)定試驗臺為主要裝備的關(guān)鍵構(gòu)件載荷譜編譜平臺，該平臺以多通道、高精度轉(zhuǎn)向架測力構(gòu)架標(biāo)定加載系統(tǒng)為主要設(shè)備，配以多通道協(xié)同作用控制軟件和相應(yīng)的加載工裝，完成轉(zhuǎn)向架載荷譜測試中測力構(gòu)架的載荷標(biāo)定，這是確保載荷譜研究圓滿完成所必需的基本試驗手段。 （2）載荷線路測試與評估平臺技術(shù) 建立以大容量、多通道、高信噪比（包括無線測量）的載荷線路測試與評估平臺技術(shù)，該平臺以高信噪比動態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和無線遙測數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為主要設(shè)備，能夠在高速動車組運行時，全程往返連續(xù)測試高速動車組轉(zhuǎn)向架構(gòu)架、輪軸等關(guān)鍵部件的載荷與動應(yīng)力。    項目主要技術(shù)創(chuàng)新點如下：?  建立復(fù)雜載荷系下載荷標(biāo)定技術(shù)和方法；?  載荷譜的損傷一致性編譜準(zhǔn)則；?  高置信度編譜技術(shù)；?  各類測力裝置和大容量高抗干擾能力的測試系統(tǒng)；?  可靠性評估技術(shù)。 本項目將形成以轉(zhuǎn)向架構(gòu)架標(biāo)定試驗臺、結(jié)構(gòu)疲勞試驗系統(tǒng)和材料疲勞試驗系統(tǒng)為主要裝備的關(guān)鍵構(gòu)件載荷譜編譜平臺和多通道高信噪比測試設(shè)備為主體的載荷線路測試與評估平臺。    應(yīng)用范圍： 高速列車車輪、車軸、構(gòu)架、軸箱、齒輪箱、懸吊螺栓、懸吊支座等走行及懸掛系關(guān)鍵零部件的設(shè)計及試驗評估。

為適應(yīng)航空產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和航空服務(wù)人才供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的市場需求，探索適合我國航空服務(wù)行業(yè)發(fā)展的一流應(yīng)用型專業(yè)人才培養(yǎng)模式，在國務(wù)院辦公廳《關(guān)于深化產(chǎn)教融合的若干意見》指導(dǎo)下，內(nèi)蒙古民族大學(xué)與北京廣慧金通教育科技有限公司堅持全面質(zhì)量管理和協(xié)同創(chuàng)新的理念，持續(xù)探索地方民族高校空乘專業(yè)“校企合作、學(xué)訓(xùn)結(jié)合、德才兼修”的一流應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式并進(jìn)行實踐創(chuàng)新，構(gòu)建師生學(xué)習(xí)共同體，深化加強校企全面戰(zhàn)略合作，打造產(chǎn)教融合共同體。

四川華迪信息技術(shù)有限公司與電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院從2005年開始開展大學(xué)生校外實踐教育合作，隨著校企合作實踐教學(xué)項目在該學(xué)院改革創(chuàng)新并取得卓越成就，公司陸續(xù)與電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院、信息與通信工程學(xué)院開展了大學(xué)生實踐教育合作。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進(jìn)行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。 技術(shù)特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當(dāng)前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發(fā)選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機管理系統(tǒng)軟件，該系統(tǒng)解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創(chuàng)新性。用戶只需一次性輸入原始數(shù)據(jù)，相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產(chǎn)日報表可當(dāng)天上報。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、工程技術(shù)人員、管理工作者和統(tǒng)計分析人員可根據(jù)工作需要任意瀏覽、調(diào)用、打印各種報表，有利于正確指導(dǎo)現(xiàn)場操作、生產(chǎn)調(diào)度、組織管理和領(lǐng)導(dǎo)決策。應(yīng)用領(lǐng)域：該系統(tǒng)既針對性，又有通用性，便于計算機管理網(wǎng)絡(luò)化。可在全國同類礦山企業(yè)中推廣使用，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的社會、經(jīng)濟(jì)效益。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測部分。訓(xùn)練部分通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機器學(xué)習(xí)，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標(biāo)記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預(yù)測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學(xué)習(xí)方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預(yù) 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預(yù)測方法，本發(fā)明對復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預(yù)測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進(jìn)入預(yù)測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預(yù)測結(jié)果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預(yù)測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲;Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測;Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。