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基于配电网物理模型中的线路零序电流模拟与检测方法
本发明公开了一种基于配电网物理模型中的线路零序电流模拟 与检测方法,属于电力系统配电自动化领域;现有的检测方法实际负 载阻抗和零序电流互感器的容量不一致时将会出现较大的误差;本发 明提供的方法将三相线路和副方绕组绕在同一个环形铁芯上,通过磁 平衡原理大大提高了零序电流互感器的二次电流值和测量精度。 
华中科技大学 2021-04-14
一种流水线架构的零知识证明隐私计算专用加速芯片
1. 痛点问题 数据是数字经济时代的核心生产要素,但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全,实现数据共享与协作应用,破除数据孤岛,提供合法合规的监管抓手,最大化释放数据价值有重大的现实价值。 零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础,可以提供最为可靠的数据保护方式。例如,零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注,应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而,受制于算法的复杂度和硬件的计算能力,现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级,难以有效实现产业化。 2. 解决方案 本成果提出了一种高效的流水线芯片架构,显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的,通过全流水设计,优化芯片性能、面积和功耗,多维度解决隐私计算的算力不足问题,致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。 本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务,同时对底层模块进行定制化流水线设计,并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制,并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制,用最小的控制逻辑实现负载均衡。
清华大学 2021-09-15
ZKP零知识证明硬件加速卡(算力卡) / ZKP-T4000
▶芯片:4 颗 Leo Chip 芯片,专注零知识证明运算加速 ▶存储:64GB LPDDR4 显存 ▶接口:PCIe 4.0 x16 接口(可拆 4 个 x4 通道) ▶ 架构:双插槽、10.8 英寸全高全长设计,ASIC LEO(DPU)架构,运行稳定 ▶ 散热:被动式散热,系统气流控温 ▶ 功耗:300W 热设计功耗,稳定处理高强度任务 ▶ 应用场景:在区块链、隐私计算领域表现突出,支持 Scroll、Zcash、Manta 等项目,快速完成零知识证明生成与验证,保护用户隐私。适用于区块链、隐私计算、身份验证、云计算与大数据、物联网等领域,满足不同场景下的隐私保护、计算加速、安全验证等需求。      
深圳金超云控科技有限公司 2025-07-15
大型高精度数控拉削装备关键技术与产业化
针对国内拉削装备在加工效率、加工精度和表面质量等关键性能指标与国际水平存在较大差距,以及智能制造技术发展带来的未来巨大市场需求空间,在国家中小企业创新基金、国家重点新产品、国家科技部科技人员、浙江省重大科技专项等项目的支持下,通过产学研合作方式,对拉削方式与机床结构、挤光拉削集成工艺与设备、工作台及刀座安装结构设计与工艺适应性、数控拉削装备CPS 多领域统一建模与优化设计、拉床专用数控系统软硬件等关键技术进行了深入的研究。研发了伺服驱动工件移动拉削工艺和"一挤光两拉削"的三工位加工工艺,研制了共底座双立柱多工位机床、双工位工件移动式立式外拉床和自动挤光拉削专用机床,提高了拉削效率和精度;设计了可承载侧向重切削力的转位工作台、双工位液控翻转工作台以及子母刀座液压锁紧装置,减少了上下料和换刀的辅助时间;研制了多工位协调优化的控制系统和工件在线检测装置,提高了拉削过程的稳定性和自动化程度;开发了CPS 多领域统一建模与优化设计技术,支持数控拉削装备的综合分析和优化。
杭州电子科技大学 2021-05-06
大型钢网格结构失效机理及抗倒塌性能提升技术与应用
项目取得如下创新成果:1、提供钢网格结构整体失效机理及精细化分析方法,为钢网格结构的抗震、稳定设计提供精细化分析方法。国外同类产品水平,在工程中替代了进口材料。2、提供复杂节点失效机理及补强技术,为复杂节点形式的应用提供理论依据和分析方法。3、钢网格结构抗倒塌性能及提升技术,为钢网格结构抗倒塌设计提供理论基础。项目技术成功应用于北京奥运会老山自行车馆、北戴河火车站站台雨棚等多项大型钢网格结构中,提高了工程结构的安全性。该项目授权发明专利3项、实用新型专利5项。发表论文60余篇,其中SCI检索10篇、
天津城建大学 2021-01-12
一种大型的总段专用的稳定性桁架起吊工具
项目简介 本成果是涉及吊机吊装工具,使得吊机在吊运大而重的机构或模块时,既保持了整 个吊运过程的稳定性也使得各个吊点的受力比较均匀,保证施工安全。 有益效果是:稳定性桁架起吊工具由外部主框架和菱形内框架组成,其中菱形内框 架由四根圆管组成并且内切于外部主框架,由每根圆管中心位置引出的两根相互垂直的 支撑管分别与所对应的外部框架相垂直,在外部主框架四角处采用工字钢进行角加强, 外部主框架每个角的上下部分别安装相应吊耳。组成菱形的四根圆管分别通过弹性板与 主框架相连接,其中弹性板是插进主框
江苏大学 2021-04-14
基于网络的大型机电设备远程运行监视和故障诊断
采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法,结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式,形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果,自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据,进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于 Internet的远程协作诊断机制,遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。
扬州大学 2021-04-14
高性能大型金属构件多电弧协同增材制造装备与工艺
本项目采用五电弧协同增材制造,提高成形构件的堆积效率;利用激光约束电弧,提高成形金属构件的表面精度,减小加工余量;构筑出融合五电弧协同增材制造、激光稳定电弧、高速摄像监测、构件成形尺寸三维测量、工艺数字化监控等功能的多电弧协同增材制造装备。 1、 形成复杂空间曲面构件分区原则、切片方法与路径规划策略,建立五电弧协同增材制造高性能大型金属构件工艺方法、模型与窗口; 2、 研制出多电弧协同增材制造工艺规划与系统总控软件; 3、 开发了专用于高性能大型金属构件多电弧协同增材制造的专用金属丝材。 实现大型舰船艉轴架、运载火箭过渡端框架与高层建筑多向钢节点的高质量、高效率、低成本增材制造,并进行组织与性能预测。 图1 多电弧协同增材制造设备图 图2 多电弧协同增材制造典型产品 【技术优势】 项目成果有效解决了高性能大型金属构件采用电弧增材整体制造时,面临的堆积效率较低,制造大型金属构件周期长;成形金属构件表面精度低,加工量较大;成形金属构件的晶粒粗大,各相异性明显的难题,将目前大型金属构件电弧增材制造的效率提高到了新高度。 【技术指标】 五束电弧协同增材制造装备: 1)装备包括 CMT电源5台、六轴机器人系统3台、激光系统、工艺数字化系统、三维测量系统、高速摄像系统与缺陷除去系统; 2)三维测量系统的测量范围在300mm以内,可测量金属构件壁厚最大尺寸不低于250mm,测量误差在±1.0mm以内; 3)可成形高度大于2m、长度大于5m、宽度大于3.5m的金属构件,变形控制在0.2mm/100mm以内; 4)堆积效率≥1800cm3/h,连续工作时间不低于360小时; 五束电弧协同增材制造工艺总体软件: 1)具有模型解析重构、子模型选择、分区切片与9轴工艺路径规划、曲面切片、G代码及机器人离线编程代码生成、多电弧协同增材制造系统控制功能与工艺数据库; 2)可实现金属构件组织、性能预测及成形质量主动控制,并显示构件材料 CCT图; 3)模型解析、拓扑重构时间低于10分钟,切片轮廓精度优于±0.1mm,单层切片时间<2s。 4)支持2000万以上三角形面片、尺寸4m以上STL模型; 5)支持任意空间曲面模型的路径规划,成形尺寸≥4000mm; 6)支持 6轴机器人+3轴龙门式床身协同控制的9轴工艺路径规划,成形效率达 1800cm3/h,全程误差≤0.5%,路径输出方式为G代码、机器人离线编程代码; 7)工艺数据库覆盖控制系统参数及工艺及材料参数,并建立典型工艺参数,加工误差范围≤0.5%;
华中科技大学 2023-04-21
面向大型复杂曲面的移动机器人智能磨抛技术
成果简介 成果包括:自主导航与控制技术、在线轨迹规划技术、打磨力柔性控制技术及打磨缺陷在线自动检测技术。实现了AGV全自动导航控制及在线规划机器人打磨轨迹,采用力控算法和姿态适应算法保证打磨力可控及曲面适应性。 成果开发了智能磨抛系统,集成了移动机器人运控与SLAM技术、多传感器融合的大型复杂曲面识别与磨抛路径规划技术、机械臂与打磨头融合的打磨力控技术及磨抛质量自动视觉检测技术。可实现复杂曲面零件的遥控操作及自动磨抛,改善人工打磨的工艺环境,保证打磨质量。 成果展示
中南大学 2023-07-14
大型电力设备状态分级监测诊断管理网络 及分析处理中心
我国的电力工业在近十年内有了很大的发展,并将有更大的发展。作为电站的大型设备,其运行的安全性、可靠性和经济性是至关重要的,不仅关系到电厂的安全与生产效益,而且对国民经济有直接影响。 但是多年以来,汽轮发电机组损失均在千万元以上,直接经济损失则在数百亿元以上。据统计,1988年至1991年四年来全国发电机事故总台达219台次,占装机总台数(462台
西安交通大学 2021-01-12
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