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項目背景：板帶鋼控制冷卻技術是現代軋鋼生產過程中節約能源、控制鋼材組織性能、降低生產成本提高產品競爭能力的重要環節。在中厚板和熱連軋帶鋼領域，隨著鋼材品種越來越多，規格范圍越來越大，對于軋后控冷裝置的冷卻能力和冷卻均勻性功能提出了更高的需求，傳統的板帶鋼控冷裝置主要采用 U 型集管形式，由于其固有的結構特點冷卻效率較低，冷卻能力受限，冷卻精度差，鋼板和熱軋卷板冷卻板形控制手段欠缺，對板帶材而言，熱軋板帶鋼產品質量的穩定性和進一步提升受到很大的限制。確保熱軋板帶鋼在高速冷卻條件下的平直度，是一個關鍵性、瓶頸性的問題，對新一代的板帶鋼控制冷卻裝置的需求越來越迫切。關鍵工藝技術：板帶鋼控冷裝置的核心設備是板帶鋼上下表面的冷卻器，高冷速、高冷卻均勻性是關鍵性、核心性問題。北京科技大學基于對板帶鋼冷卻過程的換熱機理及內部組織演變機理的研究，通過實驗室研究與工程實踐成功開發出具有自主知識產權的超密集冷卻器，20mm 帶鋼冷速可達 50℃/S，冷卻能力可達到常規 U 型集 管的 2 倍以上、冷卻均勻性可控制在 10℃以內，可實現板帶鋼長寬厚三個方向上高速、高均勻化的冷卻，因而可以得到平直度與性能極佳的板帶鋼產品。

星間鏈路技術主要用于跟蹤與數據中繼衛星系統、軍事通信系統以及海洋和地面觀測衛星系統等，使衛星具有互通能力，不但可以減小信號傳輸延遲、而且提高系統的抗毀性和機動性。如目前的北斗全球組網首要解決的問題便是遠距離、實時星間通信的問題。 星間通信鏈路技術 天津大學微波太赫茲微電子系統實驗室結合微波空間通信和激光空間通信的優點，提出了一種介于紅外激光和毫米波的中間頻段，兼顧微波通信和激光通信優點又能克服二者的缺點，可同時滿足大于1Gbps高速傳輸要求和萬公里距離以上遠距離傳輸要求的新型光電子學太赫茲星間通信系統。利用標準商用工藝、通過自主研發解決小型化的片上太赫茲信號源、巨量太赫茲天線陣列以及太赫茲空間功率合成等技術難題。該工作目前得到了航天五院衛星事業部的支持。 太赫茲泄漏波天線單元結構 世界上首個泄露模天線，天線的工作頻率為410GHz 28.3THz遠紅外探測器芯片

本發明公開了一種超精密銑削加工中的表面形貌紋理控制方法，包括：設定加工表面形貌紋理方向角δ；根據紋理方向角δ確定相鄰刀路的刀具初始相位角差<img file="DDA00002548708200011.GIF"wi="82" he="43" /> 根 據 刀 具 初 始 相 位 角 差 <imgfile="DDA00002548708200012.GIF" wi="83" he="43" />進行切削區域和非切削的刀路規劃，生成刀位軌跡文件；利用刀位軌跡文件即可實現超精密銑削

星間鏈路技術主要用于跟蹤與數據中繼衛星系統、軍事通信系統以及海洋和地面觀測衛星系統等，使衛星具有互通能力，不但可以減小信號傳輸延遲、而且提高系統的抗毀性和機動性。如目前的北斗全球組網首要解決的問題便是遠距離、實時星間通信的問題。

一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 能源消耗和氣候變化是人類面臨的兩大問題。傳統熱管理系統所帶來的高能耗挑戰，以及由此導致的溫室氣體的過度排放，不斷加劇全球變暖和極端天氣，對世界經濟造成重大影響。同時，人們在生產和作業時不可避免地需要暴露在高溫暴曬的室外環境，因此，實現零能耗的戶外防護成為人們迫切的需求，具有重要的科研價值和戰略意義。作為一種面向人體個性化需求、實現人體局部環境加熱或冷卻的技術，“個人熱管理”可以避免將多余的電力浪費在加熱或冷卻整個建筑物上，具有更高的能源效率，逐漸成為綠色環保、高科技、個性化的方案。通過衣物進行熱管理是維持人體個性化熱舒適需求的有效方法，有望高效率、低能耗地避免熱應激對人體造成的傷害。

1.痛點問題 磁共振成像領域存在以下痛點問題： 1）圖像信噪比低； 2）檢查效率低； 3）高端定制困難； 4）國外技術壟斷。 2.解決方案 為解決上述痛點問題，擬發展基于超構表面的磁共振成像線圈，預期產品是智能無線磁共振成像線圈，實現低場下的高分辨率成像。

項目簡介 在國家自然基金（(61273154 和 51077066）項目經費資助下，開發研制了適用于軌 道交通及彈射系統的單低溫保持器的全超直線電機。單低溫保持器的全超直線電機結構， 如圖所示。該電機，包括凸極的短動子和長定子、繞組以及一個低溫保持器，繞組只分 布在短動子上或者只分布在長定子上；所述繞組包括電樞繞組和勵磁繞組，均采用高溫 超導材料；所述電樞繞組由三相組成，所述勵磁繞組中通入恒定的勵磁電流；所述低溫 保持器包裹著短動子或者長定子并隨之運動。 所采用的繞組為跑道型，且使用

H3C UIS 7.0超融合軟件是新華三集團面向企業和行業數據中心推出的面向未來的超融合創新產品。遵循開放架構標準，在通用X86和ARM服務器上無縫集成計算虛擬化、存儲虛擬化、網絡安全虛擬化、運維監控管理、云業務流程交付等軟件技術。不僅可以精簡數據中心服務器數量，整合數據中心 IT 基礎設施資源，精簡 IT 操作，提高管理效率，達到提高物理資源利用率和降低整體擁有成本的目的，而且UIS在上一代超融合架構基礎上集成云原生引擎、赤霄加速引擎、多角色引擎、混合云引擎和智能邊緣云引擎，利用ABC融合、全運行態、智能加速、云邊端協同、高速網絡聚合等先進技術，實現基于虛擬機/容器/函數/裸金屬全運行態、云原生應用構建、邊緣高性能實時計算、前后端整體加速、算力云邊智能調度的超融合方案，提供私有云、混合云、邊緣云全場景云計算解決方案。可為客戶提供較佳融合、極簡規模、極寬場景、智能加速的云基礎架構，滿足企業未來十年的技術架構變革。 •云原生引擎。可同時承載虛擬機、容器和函數計算。在內置云原生運行環境的優點是體積小、速度快，資源利用率極大提升。通過內置的K8SAPI接口，UIS具備了全運行態的資源編排能力，可以對虛擬機、容器、函數計算等資源統一編排管理，構建以應用為中心的云化數據中心。 •赤霄加速引擎。以智能加速卡為核心前后端到端全程加速、主機側損耗為零，相同核數CPU條件下，對比非加速方案，可以多創建50%以上的虛擬機，每虛擬機成本降低20%以上。4K隨機IOPS性能提升1倍以上。同時擁有業界最短IO路徑的無損網絡，網絡時延從毫秒級降低到納秒級。 •多角色引擎。UIS超融合管理軟件打破了物理資源壁壘，以其自適應架構，不僅可以統一管理X86資源池和ARM資源池，還可以同時管理純虛擬化節點、純分布式存儲節點、超融合節點、AI加速節點、裸金屬節點等。兼容不同芯片、不同款型、不同配置、不同能力的物理節點。 •混合云引擎。結合紫光UIS超融合構建的本地私有云數據中心與在紫光公有云中部署的UISonUniCloud云中云，建立了一套資源同構、軟件同構、管理同構、交付同構、災備同構、遷移同構的全態同構混合云架構。 •智能邊緣云引擎。超輕量級邊緣云引擎，實現海量的物聯網終端設備接入。建立了云、邊、端三層技術架構，通過在邊緣側部署UIS-Edge智能邊緣云平臺，打通云邊端數據通道和控制平面。 融合至簡 •管理融合：計算、存儲、網絡、安全、運維監控、云業務等六大軟件能力統一平臺管理，融合交付，開箱即云。 •內核融合：虛擬化內核與IPv6、高性能虛擬網絡交換機、SR-IOV硬件網卡驅動、GPU顯卡驅動等無縫集成，從內核層控制系統效率、可靠性與穩定性。 •存儲融合：UIS可以通過軟件將服務器本地硬盤資源進行整合，構建統一資源池，向上層應用提供塊、文件、對象統一存儲服務，滿足結構化、非結構化和半結構化等多類型數據存儲需求。 •業務簡化部署：集成一鍵自動化遷移工具，提供P2V、V2V的遷移服務，助力客戶原有業務快速上云。 •可視化極簡運維：UIS超融合管理平臺構建了扁平化、隨需而變、彈性可擴展的業務敏捷交付平臺，集成了自定義大屏展示、六大一鍵操作、系統健康度模型、所畫即所得、首頁快捷方式等極簡運維操作，使運維可視化、數據化、自動化、智能化。 虛擬化成熟度 UIS計算虛擬化軟件UISCAS，在國際權威虛擬化性能基準測試SPECvirt中表現優異，并提供業內創新性的動態資源擴展（DynamicResourceeXtension，DRX）、無代理殺毒、應用HA、云彩虹等技術。 統一分布式存儲 UIS存儲虛擬化軟件UISONEStor采用統一分布式存儲融合架構，為存儲系統的高性能、高擴展、安全可靠、自動化運維提供了有力保證。 •統一分布式存儲架構。分布式對稱架構，無需單獨的元數據服務器；同時支持塊、文件、對象存儲；分布式全局緩存，有效提高集群讀寫性能。 •高可用。多副本冗余策略，保證數據可靠性，支持2-6個副本靈活配置；支持N+1到N+4的不同糾刪碼級別，可基于資源池和目錄設置；全面的數據保護和容災能力，支持復制、快照、克隆、拷貝、故障域、保護域等技術。 •高可靠。采用完全冗余組網，無單點故障，硬盤或節點損壞時保證業務不中斷、應用無感知；硬盤或節點故障時自動重構，可調整重構優先級；支持在線不停機擴容，增加或刪除節點、硬盤不影響業務正常運行，支持集群自動數據均衡 可靠性監控中心 UIS超融合管理軟件提供可視化、極簡的運維方式，管理人員可一鍵獲取超融合集群的資源信息和服務狀態，了解平臺的整體運行狀況，并能夠迅速定位到具體問題。通過分層的方式，展示UIS超融合集群中服務層、系統層、硬件層的可靠性現狀，基于一鍵巡檢模式快速診斷站點的健康狀態，為高效運維提供指導。 多維度數據保護 UIS超融合提供了UIS備份方案、UIS容災方案和UIS雙活方案三層防護體系，全面覆蓋國家標準《信息安全技術信息系統災難恢復規范》定義的6個災難恢復能力等級。 •靈活豐富的冗余策略：UIS集成的分布式存儲組件支持以卷為單位設置糾刪碼或者多副本冗余策略，無需熱備盤就可快速完成數據重構，保障用戶數據完整性。 •多場景備份：自帶無代理備份功能，無需額外投入即可實現對虛擬機的差異、增量、全量備份功能，同時提供CDP連續數據保護 •SRM容災：基于SRM異步復制等容災方案，滿足用戶對異構站點或同構站點間容災服務的需求，為關鍵業務永續提供有力保障。 •雙活：以超融合集群延展技術為核心，為客戶提供中心級容災，保障用戶關鍵業務永續運行。 一鍵上云 •IaaS云服務能力：融合云平臺功能，提供豐富的IaaS云服務目錄，可以實現資源的自助交付、分級分權管理、多租戶管理、流程工單管理以及異構虛擬化納管等功能。 •接口開放：開放標準化的RESTAPI接口及兼容OpenStackH/J/K/L/M/P等版本的插件與接口。 •平臺開放：兼容200+種通用GuestOS、20+種開源和商用VNF網元。 •合作開放：開放安全、備份、特定行業應用、云管平臺等垂直領域合作，培育商業生態，跨界融合。 核心業務承載 UIS為數據庫場景負荷進行了針對性優化，為數據庫等關鍵業務應用的部署、管理、應用提供了以下優勢： •優秀I/O處理性能：元數據分離技術減少訪問消耗；通過計算端緩存加速技術，提升數據庫日志高效處理能力。 •簡化基礎架構和管理復雜性：通過組合不同負荷系統到統一的資源池，高密度整合計算資源，顯著提高計算資源利用率。 •快速部署交付數據庫實例：基于UIS超融合數據庫部署向導可直接在現有資源池進行計算、存儲、網絡等資源的分配和配置降低時間和人員技術要求。 •數據庫實例部署的較佳實踐：計算節點資源規格、操作系統設置以及存儲規劃及搭配組合建議模板化呈現。 •計算資源隨業務需求動態伸縮能力：應對業務峰值需求，提升資源利用率的同時也免除了初期規劃和基礎架構升級煩惱。 應用場景 UIS主要面向虛擬化、私有云、云桌面、分支機構、混合云、開發測試、邊緣計算、容災備份和數據庫/關鍵應用一共九大應用場景。 •虛擬化場景：采用完全軟件定義技術，實現IT基礎架構的融合，并通過統一管理界面對所有資源集中管理和監控 •私有云場景：基于超融合構建私有云實現更高的實施效率、更彈性的擴展、更高的資源密度。 •云桌面：減少硬件資源消耗，同時減少機房空間占用量。超融合架構存儲技術采用緩存分層技術，加速IO讀寫應對啟動風暴問題。 •分支機構：可大幅簡化IT運維管理，實現多分支機構統一管理，輕松橫向或縱向擴展，以適應不斷變化的需求。 •混合云：實現混合架構統一的運維管理、健康巡檢、快速完成故障排場，減少IT運維時間和異構平臺運維難度。 •開發測試：實現快速環境獲取，模擬生產網絡環境、運維自動化、更快的應對新技術發展和加速業務上線 •邊緣計算：將網絡、計算、存儲等能力延伸到網絡的邊緣，在邊緣站點就近提供穩定、可靠、高速的邊緣計算服務。 •容災備份：針對不同的RTO和RPO需求提供更加高效、簡單和低成本的的容災備份解決方案。 •數據庫關鍵應用：大簡化傳統模式的部署復雜性,顯著提高計算、存儲資源的利用率和縮短業務部署時間。

        技術成熟度：技術突破         目前的潮流能發電機組以直驅液壓變槳及帶變速箱的液壓變槳為主，其發電機和變速箱均采取機械動密封方式進行密封防水處理，海洋環境下，機械動密封的可靠性和運行效率往往沖突，密封層級多運行阻力大，效率低，密封層級少，密封可靠性差，機組的運行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一體化集成發電，波浪能與海流能水輪機對轉并通過磁力耦合驅動發電機增速，具有多能互補、高效獲能、轉換效率高、結構簡單、運行可靠等特點，為規模化海洋能開發提供創新型設計。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

“智教”學生工作一體化服務平臺通過其高效協同的后臺分類處置能力，把高校學工事項進行整合和業務流程的約簡化處理，包括迎新、學工管理、宿舍服務、報修服務、獎學金管理、勤工助學、學生返校、請銷假等，運用大數據打通“最后一公里”，將線下的業務操作剝離開實體大廳轉化為線上業務，實現高校學生管理工作的無紙化辦公，讓學生真正實現“最多跑一次”。 整合學生信息管理、獎助學金評定、日常事務審批（如請假、社團活動申請）等多項工作流程，實現自動化流轉。以往獎助學金評定需人工收集資料、多部門線下傳遞審核，周期長達數月。借助平臺，學生在線提交申請，系統自動抓取學業成績、家庭經濟狀況等數據，各部門線上協同審核，評定周期縮短至，大幅提升工作效率。同時，流程節點清晰可查，每個環節的處理時間、負責人明確，方便監督與管理。 為學生打造一站式服務平臺，學生無需在多個系統或部門間切換奔波。無論是查詢考試成績、辦理學籍證明，還是申請校園活動場地，均可在平臺上一站式完成。 將分散在學校各部門（教務處、學工處、財務處等）的學生數據統一匯聚至平臺，建立學生綜合數據庫。通過數據清洗、整合與標準化處理，確保數據的準確性與完整性。學校管理人員可在平臺上快速查詢、分析學生各類數據，如通過分析學生成績波動與考勤數據，提前發現學業困難學生，為制定針對性幫扶措施提供數據支撐，使數據利用效率提升數倍，消除數據孤島。