(一)研究内容1、结合聚丙烯原料微观、宏观的分析，选取合适的改性剂加入配方，制备出系列聚丙烯样品;2、通过光学显微镜、DSC、DMA等测试手段以及剥离强度测试、拉伸强度测试、尺寸稳定性测试等测试方法分别对聚丙烯材料的力学性能、剥离强度等进行分析，确定各种改性剂等对聚丙烯拉伸强度、剥离强度的增强机理。3、根据上述预实验结果，调整生产配方并设计系列梯度实验，进一步确定各类改性剂和改性剂的添加量，优化加工工艺，制备出系列聚丙烯样品，确定最优配比，进行重复性实验并调整工艺使其适合于工业生产。4、将抗拉伸聚丙烯的配方、加工工艺与性能测试结果相结合进行综合分析和总结;通过设计系列实验对分析结果进行验证和修正;
要求：（1）利用替代燃料和生活垃圾后系统的总的通风量有显著的增加，增加幅度约为3～5％，在不变动现有主机工艺设备的前提下，解决系统的拉风能力保证替代燃料和生活垃圾后产量；（2）利用替代燃料和生活垃圾导致进入高温风机的烟气温度增加5～10℃，工况风量随着烟气量和烟气温度的增加具有较明显的增加，解决对系统的熟料生产能力的影响；（3）分解炉在利用替代燃料和生活垃圾后，分解炉的热负荷能力有较大的增加，分解炉内生料分解区间的热负荷增加3～10％，从稳定分解炉的操作角度考虑，应当适当的降低水泥窑系统的产量以保证水泥熟料的质量及废弃物的彻底焚烧。解决热负荷对水泥窑产能的影响。水泥窑利用替代燃料和生活垃圾后，不可避免的会增加入窑的总氯含量，经计算，若替代燃料含氯量小于 0.3%，水泥厂现有的除氯系统（旁路放风系统）可满足生产要求。但超过此数据就难以保证，希望解决氯分解问题。
（1）技术需求①设备故障的智能识别：融合多模态感知数据，利用人工智能等技术准确、高效发现设备故障，实现故障问题的及时处理。②设备故障的智能预测：基于大数据分析、人工智能等技术，对设备运行数据进行深度挖掘，提前预测潜在的故障，便于提前制定维护计划，实现设备的预防性维护，减少设备停机率。（2）成果核心技术涉及的核心技术有多模态传感器数据融合技术、基于机器学习和深度神经网络的故障识别分析算法以及基于AI的时间序列的故障预测分析算法等关键性技术。（3）创新点多模态数据融合与动态感知架构：构建多源传感器数据的融合分析框架，通过时间序列对齐与特征级联技术，实现设备运行状态的全维度动态感知。
研究目标1.优化组织荧光激发波长组合：针对生物组织中AGEs、NADH、FAD、COL这四种常见荧光成分，配置不同浓度配比的混合溶液，检测其三维荧光光谱。分波段范围探究荧光相互叠加规律，研究AGEs荧光光谱特征与浓度的相关性，从而确定最佳的组织荧光激发波长组合。2.复原与解析固有荧光光谱：依据皮肤组织吸收系数、散射系数范围，配置并制备含不同浓度多组分荧光物质的组织光学仿体，模拟生理应用场景。测量不同光学参数仿体的原始荧光光谱和漫反射光谱，开展固有荧光光谱复原与三维荧光光谱解析算法的研究。3.工程化开发多通道组织荧光光谱仪：开发多通道激发/照明光源、稳态组织荧光和漫射光传输光路以及实时光强监测模块，并对各模块进行振动、高低温、长期稳定性测试，确保性能稳定。同时开发集打印、供电、移动功能的操作控制台，以及具备核心测量模块控制、光谱数据处理等功能的人机交互界面，提升仪器操作便利性。4.临床研究与注册申报：对多通道组织荧光光谱仪进行电磁兼容、电气安全检验，保障临床应用安全。开展预临床研究验证应用效果，依据反馈优化仪器性能。最后进行临床试验验证，申报医疗器械注册证。
1、研究新能源汽车充电检测一体化设备，设计开发标准化、模块化的充电组件，完成60kW全模式四象限功率模组研制；2、研究高效双向充电模块及控制方法，研发基于碳化硅器件的电路拓扑及控制技术，完成大功率双向充电设备研发；3、研究充电设施高精度液冷系统，开发故障采集传感器，研究电池检测与在线追溯的分布式算法，实现故障预警与远程处置。完成充电站远程智控平台开发4、开发基于云平台的大规模充电设施智能运维系统，实时采集充电数据及车辆电池数据，配合电网能量调度和充电站高效运营自动管理充电电流，优化充电、放电行为，统筹充电负载。光储车站网友好互动控制策略研究，并且在一定规模居民小区开展充电检测一体化设备及智能运维系统的示范运用。
