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項目背景：目前以液壓作為驅動的伺服控制系統的高精 度、高頻率動態控制技術基本被 MTS、MOOG、Delta 等國外 設備商壟斷，這些伺服控制器適用性強、性能指標高和資源 配置靈活，能實現多參數同時控制和補償，特別在系統的非 線性修正、控制特性的改善以及控制狀態的轉換方面具有較 大的優勢，尤其是在控制算法上有很大的優勢。國內目前無 論是高性能動態控制器還是與之適配的控制算法，與國外相 比起步較晚，在這方面的研究相對落后，與國外伺服控制系 統的水平還有較大差距。國內雖然有研究，但沒有形成自己 的產品，為滿足國內各科研、生產需要，提供一流水平的靜 動載控制設備，實現電液伺服系統實時運動控制，需要尋求 到具有國際一流水平的高性能控制器及配套動態控制的算 法。 所需技術需求簡要描述：1.電液伺服控制器硬件設計。 選擇合適的硬件，以 DSP、FPGA 為核心的電液伺服控制器， 達到單多軸運動控制，特別是高速高精度的運動控制。2.伺 服控制軟件設計。在硬件完成的基礎上，編寫系統的各個功 能模塊、編寫底層驅動軟件及相關調試、及通訊接口很方式， 完成控制器位置控制的應用程序編制，并完成控制器位置控 制的應用程序編制調試。研究出配套的動態控制算法（加速 度、速度前饋控制、自適應 PID 等），配置合適的動態控制 算法，最終形成具有完全自主知識產權的控制系統。3.控制器硬件應能保證長時間可靠運行，閉環控制頻率不低于 10kHz，多路 24 位以上 AD，可采集 mv、V、mA、數字脈沖、 格雷碼、二進制等多種模擬量、數字量信號，多路 16 位以 上 DA，可輸出 V、mA、數字脈沖等多種模擬量、數字量信號； 動載可滿足 10~100Hz 動態波形的控制需求，控制精度不低 于 0.5%F.S。  對技術提供方的要求:1.具有成功的液壓油缸動載控制 實施案例，承擔過國家重點研發計劃項目。2.熟悉液壓油缸 的結構設計，熟悉液壓油缸控制系統及算法的設計。3.具有 工學博士學位或高級工程師職稱，合作方需為國內一流 211 大學，技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權 侵犯。 

由于航空發動機和燃氣輪機葉片型面是空間異型曲面，因而其設計、制造及維修都面臨巨大挑戰。為了在設計加工層面提高葉片加工質量，同時在修復層面提高葉片使用壽命，開展葉片高效高精測量研究至關重要。 本項目面向葉片制造研發了一套基于四軸運動平臺與線激光掃描相結合的葉片型面檢測裝置，并開發了集運動控制、數據采集與處理、精度評估等多功能于一體的軟件系統，可實現多類型葉片的二維截面高精度測量與三維型面自動化高效重構,有效克服因葉片復雜結構特征帶來的掃描數據密度差異性大、重疊區不足等因素對重構精度的影響。本項目面向葉片3D打印修復，研發了一套高效高精度的葉片檢測方法與集成系統，可實現批量化葉片截面輪廓位姿及其輪廓的自動化測量、數據重構和葉片配準，為葉片修復工藝流程中的3D打印和后續機加工等工藝環節提供關鍵的數字化測量、加工工藝數據，有效提升修復精度與效率，并降低成本。 本項目的開發成果可應用于航空發動機、燃氣輪機等葉片制造、修復全生命周期的測評、重構、反求等場景，市場規模大。 圖 面向葉片3D打印修復的檢測方法與集成系統硬件平臺

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

西南大學人工智能學院段書凱教授團隊完成的“面向汽車開發和制造領域的智能技術研究與產業化”項目榮獲2019年中國產學研合作創新成果一等獎。汽車工業是國民經濟的支柱產業，同時也是一個高技術密集產業，涉及到許多科學領域里的新材料、新設備、新工藝和新技術。該獲獎項目通過產學研聯合創新，以提質增效、節能減排、國產化為目標，為汽車配件生產企業和整車企業進行了系統、全面的基礎理論研究和自主技術創新，并進行了產業化應用，解決了汽車制造過程中的生產環境復雜、效率低下、生產節奏不合拍，以及汽車產品中動力傳動系統效率低、關鍵控制技術長期缺失等瓶頸問題，通過該成果的實施，有望顯著提升汽車產品設計開發和制造領域的智能化技術，實現該領域的重大創新。

在DCS與實時信息集成系統的基礎上，實時智能故障診斷與專家系統充分利用網絡技術、計算機技術、控制技術、通訊技術以及人工智能技術將分散的DCS系統進行集成，實現信息管理的智能化。實時智能故障診斷與專家系統實現從已有的DCS通訊網絡獲得數據，進行高一層次的綜合和處理，進行監督、診斷和預報。主要內容：通訊網關：DCS數據高速公路和IFDES通過網關交換數據和信息。數據處理：從DCS、PLC和傳感器送來的數據進行預處理，如數據工程化，數據轉換和壓縮。知識庫：存放專家知識，用于工況監督、故障診斷、事故預報、提供在線操作指導；采用多種智能處理方法及軟測量技術用于煉油生產過程的專家系統知識庫的構建。推理系統：集成了前向推理機和反向推理機等，操作經驗和事故教訓將用于指導問題的解決。多媒體顯示及操作手冊的開發。與綜合自動化平臺集成。技術優勢：1、 系統驅動器和數據處理器2、 數據庫和服務器3、 IFDES專家系統4、 超媒體顯示系統5、 IFDES與實時數據庫接口的實現位號顯示與趨勢圖模塊  應用實例：已在煉油廠加氫裂解裝置、烯烴廠鍋爐裝置等現場成功投運  投資規模及設備需求：  硬件環境（機型及CPU、內存、硬盤容量）：機型：運行Microsoft Windows操作系統；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；內存：512M及以上；硬盤：80G及以上。  軟件環境（操作系統、支持軟件的名稱及版本號）：操作系統：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服務器：Microsoft IIS；數據庫：Oracle 8.0以上；開發工具：Microsoft .Net Framework 1.1。實時智能監測與故障診斷專家系統軟件（IFDES）  經濟效益分析：本系統采用一系列先進的技術與開發集成手段。系統設計合理，使用方便，人機界面友好、開發周期短、擴充與二次開發便捷。性能價格比較高。它是低成本推廣應用計算機及新技術的一次成功的嘗試。使管理操作人員加強了工藝管理，及時捕捉到了裝置運行過程中的事故隱患，確保了整個裝置始終能處于高負荷、長周期穩定運行。使企業在最經濟的成本下，產生最大的效益，減少事故的發生、原材的浪費與對環境的污染。經濟與社會效益顯著。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營養元素金屬錳離子成功合成了一種具有類酶活性的材料（Lu-Mn納米酶），該材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性條件下（腫瘤微環境）可高效地將H2O2轉化為具有腫瘤細胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細胞，抑制腫瘤生長，為癌癥治療提供了一種新的策略。

硅溶膠在涂料方面的應用非常廣泛，其獨特的物理和化學性質為涂料帶來了多種優異的性能。 一、硅溶膠在涂料中的基本作用 提高涂料的穩定性： 硅溶膠具有良好的懸浮性和分散性，能夠有效地防止涂料中的顏料和填料沉淀。當硅溶膠添加到涂料中時，其膠體粒子能夠在顏料和填料表面形成一層保護膜，防止粒子間的聚結，從而提高涂料的儲存穩定性。 增強涂層的附著力： 硅溶膠中的硅羥基能夠與涂料中的有機基團發生化學反應，形成化學鍵合，增強涂層與基材之間的結合力。這種化學鍵合不僅提高了涂層的附著力，還使得涂層更加致密，有效防止了水分、氧氣等外界物質的侵入，延長了涂層的使用壽命。 改善涂層的耐候性： 硅溶膠具有優異的耐候性能，能夠抵抗紫外線、風雨、鹽霧等自然環境的侵蝕。當硅溶膠添加到涂料中時，能夠形成一層耐候性極佳的保護膜，保護涂層不受外界環境的破壞，保持涂層的色澤和光澤度。 二、硅溶膠對涂料性能的提升 提高涂層的硬度和耐磨性： 硅溶膠中的硅氧鍵具有較高的鍵能，使得硅溶膠具有優異的硬度和耐磨性。在涂料中加入硅溶膠，能夠顯著提高涂層的硬度和耐磨性，使得涂層更加堅硬、耐磨，適用于各種高磨損場合。 調節涂料的流變性能： 硅溶膠的粘度可以通過調整其濃度和pH值來進行調控。在涂料中加入適量的硅溶膠，可以有效地調節涂料的流變性能，使涂料在施工過程中更加易于涂抹和流平，提高施工效率。 改善涂料的抗污染性： 硅溶膠具有較低的表面張力，不易被污染物吸附，因此具有優異的抗污染性能。將硅溶膠添加到涂料中，可以使涂料表面更加光滑、不易沾污，從而提高涂料的抗污染性，保持其長期的美觀性。 提高涂料的防火性能： 硅溶膠具有一定的阻燃性能，能夠在高溫下形成一層保護層，阻止火勢的蔓延。將硅溶膠添加到涂料中，可以提高涂料的防火性能，增強建筑物的安全性能。 三、硅溶膠在涂料中的具體應用 水性涂料： 在水性涂料中，硅溶膠作為重要的添加劑，可以提高涂料的穩定性、附著力、流平性、耐候性、硬度和耐磨性，同時減少有機溶劑的使用量，降低涂料對環境的污染。 建筑涂料： 將硅溶膠添加到建筑涂料中，可以提高涂料的附著力、耐擦洗性、耐候性、硬度和耐磨性，同時改善涂料的自清潔、防水防滲、防磨損、腐蝕、保色性等性能。 特殊涂料體系： 硅溶膠可以與水性高分子化合物和聚合物乳液混合，用于制備有機-無機復合涂料。這種復合涂料在密封底漆、彈性涂料、防水涂料、低PVC涂料等多種涂料體系中都有應用，可以改善涂層的性能并掩蓋涂層本身的缺陷。 四、硅溶膠在涂料應用中的優勢 環保性： 硅溶膠作為一種無機材料，不含有毒有害物質，對環境友好。在涂料中使用硅溶膠，能夠減少有機溶劑的使用量，降低涂料對環境的污染，符合綠色環保的發展趨勢。 多功能性： 硅溶膠能夠同時提升涂料的多種性能，如附著力、耐候性、硬度和耐磨性、抗污染性、防火性能等，是一種多功能的涂料添加劑。 廣泛的應用前景： 隨著涂料工業的不斷發展，硅溶膠作為一種高性能的涂料添加劑，將在更多領域得到應用和推廣，如建筑、汽車、航空、船舶等領域。

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

智能預緊式安全帶關鍵技術研究來源于天津市科委，智能安全帶系統代表目前國際汽車安全帶技術發展趨勢，本項目對智能化預緊式安全帶理想約束性能進行了理論分析與效能優化；采用多種感器信息融合技術對汽車碰撞預警機制進行建模；利用實時閉環反饋控制策略，進行了基于硬件在環技術的智能化預緊式安全帶硬件控制器的開發。開發出了YZ6型智能化預緊式汽車安全帶樣機；通過“產、學、研”合作完成企業技術轉化過程。YZ6預緊式汽車安全帶是當前國際上先進的安全帶產品，普遍用于中高檔轎車，先后與一汽集團、天汽集團等三十余家形成穩定的配套關系。 本項目能為提升安全帶生產企業的自主創新能力提供技術支撐。通過成果推廣，能提高汽車安全帶系統對乘員的保護效果，有效降低交通事故對人體的損傷。 本項目科研團隊近年來著力于汽車安全及控制研究，包括智能預緊安全帶、乘員自動識別技術和車輛安全性能檢測技術等研究領域。