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1. 財務管理：熟悉現(xiàn)代企業(yè)財務管理方法并能熟練應用，梳理財務內部管理制度，建立并完善成本管理、預算管理，協(xié)調公司財務資源和業(yè)務規(guī)劃等；2. 銷售管理：建設強有力的業(yè)務銷售團隊，制定年度銷售目標并組織分解落實。，可獨立分析市場行情和行業(yè)動向，及時掌握最新的銷售動態(tài)，為公司營銷策略及新產品研發(fā)提供依據(jù)。3.生產管理：制定生產部各個科室合理有效的人員結構，使每個科室每個人員的潛能都能得到最大化的發(fā)揮；根據(jù)業(yè)務需求作出合理產能規(guī)劃并合理安排生產，確保計劃達成；制定作業(yè)標準，確保工人按標準作業(yè)；改善工藝，并在內部形成獎勵機制，以提高作業(yè)效率；做好生產成本管理。4.技術研發(fā)管理在線材制品領域具有一定的理論基礎和技術工作經驗。

本實用新型公開了一種單目三維實時在線跟蹤與定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括激光測距裝置、望遠鏡、CCD、 三角架、標靶及計算機。激光測距裝置固定在望遠鏡的上方，望遠鏡被固定在三角架上，CCD 安裝在望 遠鏡成像面上，用于獲取標靶的二維圖像，與激光測距裝置一起通過 USB 數(shù)據(jù)線將獲取的圖像傳輸?shù)?計算機中，并將測量的結果在計算機上顯示出來。本實用新型能對目標進行在線跟蹤，實時監(jiān)測目標的 三維微小移動，系統(tǒng)組成簡單，應用成本不高，適合在工程建筑變形觀測領域推

構建了一個可靠的鞘翅目昆蟲科級分類單元間的系統(tǒng)進化關系樹，在分類單元覆蓋度、系統(tǒng)樹解析度等方面均大幅度超越之前的研究成果。更為重要的是，該研究發(fā)現(xiàn)：（1）鞘翅目昆蟲起源于2億9千萬年前的二疊紀早期，隨后物種數(shù)量不斷增加，其物種多樣性的產生的確與長期的進化相關；（2）然而，占甲蟲物種數(shù)量一半以上的植食性甲蟲出現(xiàn)于1億4千萬至8千萬年前的白堊紀時期，這與被子植物的出現(xiàn)與繁盛時間完全一致，說明白堊紀時期被子植物的繁盛對植食性甲蟲的物種多樣性增長起到了“進化推進器”的作用。研究基于大數(shù)據(jù)構建了鞘翅目穩(wěn)健的系統(tǒng)發(fā)育時間樹，為鞘翅目昆蟲的系統(tǒng)分類學研究奠定了基礎，同時揭示了鞘翅目昆蟲驚人的物種數(shù)量產生的進化機制，豐富了我們對生物進化過程復雜性的認識。

本項目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態(tài)預測模型，擬實現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優(yōu)化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優(yōu)勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業(yè)內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統(tǒng)響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強的創(chuàng)新性和實際應用前景。

本項目提供壓縮機全生命周期管理系統(tǒng)，建立模塊化、集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業(yè)主要包括： 設計規(guī)劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數(shù)據(jù)實時采集、遠程動態(tài)展示，核心部件狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，監(jiān)測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統(tǒng)開發(fā)； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現(xiàn)往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現(xiàn)往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現(xiàn)階段已授權發(fā)明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態(tài)監(jiān)測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發(fā)射信號的診斷方法，基于氣閥聲發(fā)射信號獲得氣閥故障的特征參數(shù)和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監(jiān)測方法，為傳統(tǒng)侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發(fā)射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系，國內外首次提出了集成聲發(fā)射與油-氣壓無損監(jiān)測的隔膜壓縮機狀態(tài)監(jiān)測新方法，進一步根據(jù)油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統(tǒng)，為傳統(tǒng)方法在現(xiàn)場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態(tài)分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現(xiàn)階段已授權國內發(fā)明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內發(fā)明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發(fā)壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環(huán)磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數(shù)據(jù)共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統(tǒng)、零備件信息數(shù)字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監(jiān)測數(shù)據(jù)評價機組運行狀態(tài)；基于故障診斷技術，建立機組現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)與健康/故障狀態(tài)信息實時共享平臺，打破機組現(xiàn)場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現(xiàn)壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。