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電動汽車具有節能、環保的顯著特點，是先進汽車的發展方向，具有巨大的市場前景。純電動車、混合動力電動車、燃料電池電動車在其動力系統構型中，均采用了動力蓄電池，目前采用的動力電池主要有鎳氫動力電池、鋰離子動力電池，動力電池SOC值是實現電動車輛控制的重要參數，SOC估算是電動汽車動力電池管理模塊的重要功能，動力電池管理模塊是電動車輛的關鍵零部件。 北航所研制的電動汽車動力電池SOC智能估算技術及管理模塊可適應與鋰離子、鎳氫等多種類型以及多種規格的動力電池配套，并滿足電動車用的相關要求，主要技術指標：電壓檢測精度±0.6％，電流檢測精度±0.5％，溫度檢測精度±0.5℃；SOC估算精度5%。 本項目取得的研究成果具有自主知識產權，實現了電動車輛關鍵零部件的國產化、具有了一定的電池管理模塊產業化生產的技術基礎，應用前景廣闊，社會效益和經濟效益顯著。

本發明涉及一種智能土地利用布局優化配置方法，尤指應用于土地利用空間優化配置中的基于蟻群 優化算法的土地利用布局優化方法，屬于土地利用規劃領域。本發明提供一種基于蟻群優化算法的土地 利用布局優化方法，通過建立土地利用布局優化問題描述圖，建立問題與算法的一一映射關系，螞蟻在 此問題描述圖上隨機游走選擇問題成分，即為每個圖斑分配適宜的地類，從而完成土地利用布局方案的 構建。本發明通過模擬并改進蟻群的覓食行為求解土地利用布局優化問題，有利于問題的快速、有效求 解，同時該方法結合了多目標處理技術，可以協調多個優化目標間的沖突，能夠在不同發展情景下生成 多種候選方案，為決策者提供決策支持。

成果簡介：通過揭示自然界中魚群、鳥群自主編隊的機理，研究了多智能體協同控制理論，并將其應用于多無人平臺的協同控制中。其典型特點是采用分布式信息，沒有全局指揮中心，作戰單元能夠根據具體作戰任務靈活編制， 控制器結構簡單，任務適用面廣。本研究將多智能體一致性控制，勢能場函 數，分布式估計器理論相結合，突破了多無人平臺協同編隊控制，拓撲連通 性保持條件下的協同控制，協同編隊控制等關鍵技術，可實現無人平臺位置、 朝向、速度等控制參數的嚴格一致。 無人化

懸賞金額：15萬元 發榜企業：中科軟件測評（廣州）有限公司 需求領域：圖形圖像處理 數據庫系統及數據處理 軟件開發 檢測分析技術及服務 信息技術及系統服務 產業集群：新一代電子信息產業集群 技術關鍵詞：圖像,識別,準確率

項目背景：國內外當前對水陸兩棲推進器的研制涉及一系列 理論、技術和功能應用等問題，其中，基于海鰩鰭水下波動推進 機理，同時仿蛇在陸地上蜿蜒爬行的運動方式，對推進器水陸兩 相運動進行適應性設計，使其不改變推進模式同時滿足水面推進 和陸地行走需求，是當前研究的熱點。采用主要采用組合泵噴推 進方式使其在水下保持高速航態和聲隱身性，搭載多波束探測系 統以及自主航行控制技術，使其可以環島自主航行，探測水體目 標及海底地形地貌，最終形成全地形波動式水陸兩棲推進器的設 計，目前鮮有報道。 所需技術需求簡要描述：通過對全地形波動式水陸兩棲推進 器所涉及的仿生推進機理、推進裝置、航行控制等關鍵問題進行 研究，突破兩棲仿生推進器深潛結構設計、動力學建模與分析、 波動與泵噴耦合推進方式、運動控制器設計技術、多波束搭載設 計技術，實現水陸兩棲推進器統一控制系統及動力系統框架下的 水-陸兩棲航行，完成復雜水陸兩棲作業任務。技術指標：工作 水深不小于 500 米，可實現懸停、原地回轉等高操縱性；搭載多 波束聲納，具備高精度探測識別能力；總尺度不低于 5m，最高航速不低于 20kn，自噪聲低于 60dB，柔性材料拉伸強度>800MPa、 斷裂伸長率>2.5%。  對技術提供方的要求:擁有相關研究的技術團隊。 

1、復雜作業環境下多參數的智能感知技術；2、人工智能中樞控制系統實現；3、智能電液控制技術；4、終端軌跡規劃及精確控制技術；5、自動掃描、分析技術與系統協調作業；6、基于影像分析的地面監控系統和遠程操作系統實現；7、井下多傳感信息融合及檢測技術；8、井下網絡數據傳輸系統平臺構建；9、無線與有線光纜通信異構融合與組網技術；10、地面井下信息互通，以及與礦井綜合自動化平臺的高效融合技術

高品質鋼的冶煉典型流程為“轉爐→精煉→中間包→結晶器”，冶金反應器內存在著合金-鋼、鋼-渣、鋼-夾雜物、鋼-耐材、渣-耐材、鋼-空氣、鋼液凝固和元素偏析等反應和過程，各個化學反應“耦合”發生、互相影響。因此，有必要建立智能模型有效地預測不同反應器內夾雜物成分的變化，準確地在線了解精煉和連鑄過程的工作狀況，使生產全流程始終處于最佳工作狀態，從而確保夾雜物的精準控制，最終提高鋼產品質量的穩定性和可靠性。同時，通過模型的優化計算，可以根據不同鋼種的性能需求，對鋼種的生產工藝進行定制化設計。 （1）高品質鋼爐精煉過程夾雜物預測研究： − 精煉過程宏觀流動數學模擬：計算精煉過程鋼液和精煉渣的流場和溫度場、夾雜物的運動，同時計算吹氬強度、鋼包尺寸等因素對鋼包流場、夾雜物運動和去除的影響。− 精煉過程夾雜物成分動力學：研究吹氬強度、鋼包尺寸等因素對多元反應速率的影響；耦合計算 LF 爐內“渣-鋼-夾雜物-合金-耐材-空氣”多元反應過程夾雜物成分變化。 − LF 爐內夾雜物尺寸動力學：建立夾雜物生成、長大和去除的尺寸變化多尺度模型，確定不同條件下夾雜物的尺寸變化行為，預測鋼中夾雜物的數量變化和尺寸分布規律。 − LF 爐內夾雜物預測模型：將夾雜物成分和尺寸動力學計算和宏觀流動模擬相耦合，建立 LF 爐精煉過程夾雜物成分、數量和尺寸預測模型。 （2）高品質鋼中間包連鑄過程夾雜物預測研究 − 中間包內宏觀流動數學模擬研究：計算中間包內鋼液和覆蓋劑渣相的流場和溫度場、夾雜物運動和去除。計算開澆和換包的非穩態澆注、中間包結構對中間包澆鑄過程的影響。 − 中間包內夾雜物動力學研究：耦合計算中間包中“渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣”多元反應中夾雜物成分變化，確定中間包內各位置的反應速率。 − 中間包內夾雜物預測模型的建立將渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣反應和宏觀流動模擬相耦合，建立中間包過程多元反應夾雜物成分、數量和尺寸預測模型。 （2）高品質鋼結晶器凝固過程夾雜物預測研究 − 結晶器內鋼液凝固冷卻過程中夾雜物行為研究：通過實驗室實驗研究鋼液凝固和冷卻過程中溫度變化對原有夾雜物與鋼基體的反應的影響，以及不同成分的鋼液在冷卻和凝固過程中夾雜物新相析出，確定溫度變化對夾雜物影響機理。 − 結晶器內宏觀凝固和流動數學模擬研究：研究結晶器過程鋼液、渣相的運動，使用融化模型研究結晶器過程凝固坯殼的凝固和形成，計算夾雜物在鋼-渣界面的去除行為。 − 結晶器內鋼液凝固過程夾雜物動力學研究：計算鑄坯凝固過程鋼液成分偏析，與保護渣-鋼-夾雜物反應進行耦合計算，預測鑄坯中夾雜物的成分。計算夾雜物被凝固前沿捕捉行為，預測鑄坯中夾雜物的數量和尺寸分布。 − 結晶器內鋼液凝固夾雜物預測模型的建立：通過將元素偏析、保護渣-鋼-夾雜物反應和宏觀流動數學模擬相耦合，建立結晶器凝固過程多元反應預測模型，實現鑄坯中夾雜物成分、數量和尺寸空間分布的精準預測。 （4）高品質鋼制造過程夾雜物智能預測模型在工業生產中的應用 − 模型的驗證和優化：高品質鋼制造進行全流程取樣調研，對建立 LF 爐、中間包和結晶器內夾雜物反應模型進行驗證和優化。 − 模型應用：將建立的高品質 LF 爐、中間包

高速公路、城市高架等橋梁、地鐵隧道、大壩、房屋建筑等混凝土結構或鋼結構在施工或長期運營期間會出現裂紋或其他缺陷，進而帶來很大的安全隱患。針對此情況，提出了混凝土、鋼結構表觀損傷遠程非接觸測量理論，研發出結構表觀損傷的非接觸檢測儀與分布式監測系統。已經在國內外數十座橋梁、隧道與建筑上得到應用。

本發明涉及直流配電網技術領域，具體涉及智能型直流斷路器電弧能量抑制系統及其方法，包括高頻信號注入模塊，產生并注入高頻載波信號至電弧通路；電弧特征識別模塊采集電弧電壓電流信號，利用VMD?HHT算法識別電弧類型并生成特征信息；磁通擾動觀測模塊檢測電流磁通量，計算磁通擾動值及相位差；深度學習控制模塊接收電弧特征信息和相位差，通過深度強化學習算法生成IGBT控制時序信號；多端口換流控制模塊接收該信號，控制多級IGBT并聯子模塊的開關頻率，基于PWM控制方法高效抑制電弧能量。雙啟發式算法控制模塊結合遺傳算法和粒子群算法，自適應分配各端口驅動電流，實現IGBT模塊并聯均衡。

通過轉變黃酒等傳統發酵食品生產方式，創制優質高效、綠色環保、智能化的生產技術與裝備，是“新常態”下黃酒持續發展的必由之路。在國家項目的支持下，毛健教授團隊創新性地對黃酒生產關鍵技術進行綠色、智能化改造，顯著提高了黃酒生產的自動化水平，成功發明了黃酒綠色、安全、智能釀造新技術體系，并實現了工業應用，產品保持了傳統黃酒風味特色，有效助推黃酒行業的“供給側”改革，實現黃酒產業技術轉型升級。 創新要點 攻克生麥曲質量嚴重依賴氣候條件的技術難題，創新生麥曲生產環境智能模擬技術，創制高效、不受季節限制的生麥曲自動化“流水線式”生產裝備。解決陳化過程勞動強度高、不受監控的生產問題，加速優良風味形成，攻克陳化過程酒液難澄清、無法監控的技術難題。創新酸化發酵技術，減除浸米工藝。項目在黃酒釀造關鍵技術的理論研究、技術創新及工程應用方面具有原創性和實用性，項目已獲授權主要知識產權 21 項，形成了涵蓋全產業鏈的知識體系。