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鋰離子電池組快速能量均衡技術
無論是從技術或是成本上考慮，電池使用壽命的提高都遇到極大挑戰，甚至到了極限。本研究成果研究出一種先進的能量管理和能量動態平衡新技術、使電池組使用壽命（續航能力）成倍增長。 由于鋰離子電池具有單節電壓低的特點，通常將多節電池串聯，構成電池組使用。而由于制造工藝的原因，單體電池的特性總存在差異，在充（放）電過程中容易出現部分電池過充或過放的現象，嚴重影響電池的使用壽命，從而導致電池組使用壽命縮短幾倍甚至十幾倍。為了延長電池組的使用壽命，必須使所有的電池均保持在同樣的電池荷電狀態（SOC，S
重慶大學
2021-04-14
激光雷達系統回波能量的計算方法
本發明涉及一種激光雷達系統回波能量的計算模型。本模型基于光線追跡方法，可用于任意激光強 度分布、任意孔徑遮擋的共軸或雙軸激光雷達系統，獲取探測器于任意像面位置處所接收的激光回波能 量。本發明提出的激光回波能量計算模型具有普適性強、精度高、速度快等特點。
武漢大學
2021-04-14
精準能量調控點環光斑激光加工頭
【研究背景】
圖1所示高斯光斑、平頂圓光斑和環形光斑作用在材料上的光強與溫度場分布示意圖，常規高斯光束能量分布不均勻，中心能量強邊緣能量弱，使用高斯分布聚焦光斑進行激光焊接時，由于光斑中心部分吸收的激光能量高，材料容易熔化氣化蒸發，從而產生飛濺、形成凹陷和空洞等缺陷。平頂光斑作用在材料上時，用于熱傳導的作用，還是會造成中心與邊緣的溫度場分布不均勻，焊接熔深呈現月牙分布?？刂骑w濺、凹陷和空洞等缺陷的關鍵因素是控制激光束的能量分布，減少中心材料溫度和以及焊點中心和邊緣的溫度差。合理設計的環形光斑，有利于獲得相對均勻性的溫度場分布和相對均勻的熔深分布，減少飛濺、凹陷和空洞等焊接缺陷，是目前高端激光焊接應用的一個技術發展方向。
圖1 不同光斑的光強分布和在材料上的溫度場分布
【痛點問題】
現有基于擺動掃描方式和點環形模式可調光纖激光器，在一定程度上解決了激光焊接的飛濺問題，但是存在結構復雜，設備制造成本和維護成本高，而且不太適合高精密或大功率厚板的激光焊接。
【解決方案】
本成果從激光光學聚焦頭的設計上，提出了申請專利技術的基于衍射光學元件和折射光學元件的環形光斑或點環產生方法，結構設計靈活方便，可適用于高精密激光焊接、高反射材料加工和高功率厚板激光焊接。
（1）基于衍射光學元件的環形光斑產生方法
為了解決能量分布不均勻以及光束敏感性的問題，本成果通過螺旋相位板產生渦旋光束來獲得環形光斑進行焊接。螺旋相位板是一種具有固定折射率的透明板，其一面是平面結構，相對面具有螺旋形狀結構，類似于旋轉臺階，如圖2所示。
圖2 螺旋相位板結構
螺旋相位板其厚度隨著方位角的變化而變化。高斯分布的激光束從螺旋相位板平面端面入射，光束中心與螺旋相位板中心對齊，出射的光束相位被改變，附加一個螺旋相位因子，能量分布變為環形分布，出射的光束變為渦旋光束，其中l為渦旋光束的拓撲荷數，影響渦旋光束能量較低區域的大小。螺旋相位板的臺階高度通常為微米量級，并且初始光束都是通過擴束系統擴束的，基本沒有發散，因此，螺旋相位板對光束光強基本沒有衰減，而只是改變光束的相位。利用螺旋相位板產生的渦旋光束解決了能量分布均勻性的問題，同時用螺旋相位板產生的渦旋光束的穩定性好，環形的能量分布特點，不容易受到外界其他因素影響，可以較為穩定地保持光斑均勻性。本成果具體產生渦旋光束的光路圖如圖3所示。表1給出了不同拓撲數渦旋光束的光場分布。
圖3 產生渦旋光束的光路圖
表1 不同拓撲數渦旋光束的光場分布
本成果設計加工了產生渦旋光束的衍射光學元件，通過組合獲得了不同拓撲數的渦旋光束，圖4給出實驗生產的渦旋光束，相對其他方法產生的環形光斑，采用渦旋光束方式產生環形光斑的好處是，離開焦面還能保持環狀光強分布。除了在激光增材制造有用外，這種光束未來在切割、焊接、打孔等方式都有應用，可以獲得更好的溫度場分布和更好的激光加工效果。
圖4 實驗生產的渦旋光束
（2）基于折射光學元件的環形光斑或點環光斑產生方法
圖5為基于折射光學元件的環形光斑的產生方法，包括透射式的和全反射式的結構，后面根據不同的焊接溫度場分布設計不同組合的環形光斑。
（a）三鏡方案
（b）兩鏡方案
（c）單鏡方案
圖5 基于折射光學元件的環形光斑的產生方法
華中科技大學
2022-09-27
NMT細菌/病毒/組織感染組織能量代謝儀
“NMT界喬布斯”許越先生推薦創新平臺
中關村NMT產業聯盟推介成員單位創新產品
“生物安全，人人有責”
推出背景：
在國際競爭白熱化，戰爭形態多樣化的今天，生物安全已成為國家安全的重要組成部分，為積極應對這一挑戰，2019年10月，生物安全法草案于首次提請十三屆全國人大常委會第十四次會議審議。本次新冠肺炎疫情的爆發，讓各界更加意識到，生物安全對于確保國家安全、保障社會穩定、人民群眾生命安全和身體健康的重要性。
國家安全就是國家競爭，歸根結底又是科技實力的競爭！因此，作為中國的高新技術企業，中關村NMT聯盟的會員單位，旭月（北京）科技有限公司利用20多年的技術積累，以NMT：非損傷微測技術為底層核心技術，迅速推出了與國家生物安全相關多種檢驗，監測儀器設備，以及適用于多個學科及領域的研發平臺：
《NMT生物安全創新平臺》特制系列產品！
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應對挑戰：
1）組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對不同環境的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）活體研究：可在離體或在體的情況下，對活體組織，開展代謝研究，無需提取、無需染色。
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分類及用途：
1）《NMT細菌感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-BTM-100）
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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2）《NMT細菌感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-BTM-200）
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
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《NMT細菌感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-BTM-100）
應對挑戰：
1）組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對不同環境的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）活體研究：可在離體或在體的情況下，對活體組織，開展代謝研究，無需提取、無需染色。
用途：
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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參數：
1.基本功能：
1.1針對細菌感染組織能量代謝研究設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、O2
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速
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《NMT細菌感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-BTM-200）
應對挑戰：
1）組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對不同環境的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）活體研究：可在離體或在體的情況下，對活體組織，開展代謝研究，無需提取、無需染色。
用途：
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
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參數：
1.基本功能：
1.1針對細菌感染組織能量代謝研究和研發設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、O2
1.4可實時監測和記錄檢測時的環境參數：溫度、濕度、大氣壓、海拔、經緯度
1.5 可拓展檢測指標：葡萄糖、NADPH、ATP
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速，以及檢測時的環境參數
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
NMT寄生蟲感染組織能量代謝儀
“NMT界喬布斯”許越先生推薦創新平臺
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“生物安全，人人有責”
推出背景：
在國際競爭白熱化，戰爭形態多樣化的今天，生物安全已成為國家安全的重要組成部分，為積極應對這一挑戰，2019年10月，生物安全法草案于首次提請十三屆全國人大常委會第十四次會議審議。本次新冠肺炎疫情的爆發，讓各界更加意識到，生物安全對于確保國家安全、保障社會穩定、人民群眾生命安全和身體健康的重要性。
國家安全就是國家競爭，歸根結底又是科技實力的競爭！因此，作為中國的高新技術企業，中關村NMT聯盟的會員單位，旭月（北京）科技有限公司利用20多年的技術積累，以NMT：非損傷微測技術為底層核心技術，迅速推出了與國家生物安全相關多種檢驗，監測儀器設備，以及適用于多個學科及領域的研發平臺：
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應對挑戰：
1）組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對不同環境的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）活體研究：可在離體或在體的情況下，對活體組織，開展代謝研究，無需提取、無需染色。
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分類及用途：
1）《NMT寄生蟲感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-PTM-100）
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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2）《NMT寄生蟲感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-PTM-200）
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
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《NMT寄生蟲感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-PTM-100）
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用途：
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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參數：
1.基本功能：
1.1針對寄生蟲感染組織能量代謝研究設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、O2
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速
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《NMT寄生蟲感染組織能量代謝儀》（型號：NMT-PTM-200）
應對挑戰：
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1.5 可拓展檢測指標：葡萄糖、NADPH、ATP
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2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速，以及檢測時的環境參數
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
學習貫徹習近平文化思想·創新案例 | 傳遞“強農報國”正能量，中國農業大學這樣做！
為持續加強師生理論武裝，推動黨的創新理論入腦入心、落地生根，中國農業大學積極建設學校黨委理論學習宣講團，抓住學習宣傳黨的二十大精神、習近平總書記重要回信精神和主題教育歷史契機，搭平臺、強隊伍，深入師生、深入基層，走村入戶宣講對談，累計受眾數百萬人，把黨的創新理論傳播到校園的每一個角落、傳播到廣闊的鄉村田野，通過百萬宣講傳遞“強農報國”正能量，凝聚起“強國先強農、農大作先鋒”精神力量。
中國高等教育學會
2024-07-24
兩部門關于開展高性能生物反應器創新任務揭榜掛帥工作的通知
高性能生物反應器創新任務揭榜掛帥。
工信部
2025-06-05
具有能量回饋功能的挖掘機液壓系統
成果描述：本發明公開了一種具有能量回饋功能的挖掘機液壓系統，包括系統主泵、主要執行元件：行走馬達、回轉馬達、動臂油缸、斗桿油缸和鏟斗油缸及相應用于控制執行元件的動作的多路閥。液壓系統接入能量回饋模塊，所述能量回饋模塊包含了兩個子模塊子模塊Ⅰ、子模塊Ⅱ；本發明針對液壓系統，尤其是針對車體和作業裝置的運動、節流調速控制方面提出一種新型的液壓裝置，該裝置作為模塊，可以安裝到挖掘機系統并獨立于挖掘機系統，形成一種新的獨立的能量回饋作業模式。模式根據負載的載荷和速度需求情況，能夠自動調整工作點，最大限度回收了無用能量，并自動反饋到液壓系統中，模塊通用性強。市場前景分析：新型工程機械領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。
西南交通大學
2021-04-10
基于多徑能量窗的CDMA移動通信接收技術
本技術系CDMA移動通信系統核心技術方面的發明性成果，由國家杰出青年科學基金項目和教育部重點科學基金項目聯合支持，并結合國家863計劃九五重點之重項目和信產部移動通信專項基金“第三代移動通信系統研究開發項目”的實施而形成。
東南大學
2021-04-10
基于大數據的能源互聯網能量管理系統
隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 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 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節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， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。
清華大學
2021-04-11