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陕西省“两链”融合重点专项第一批揭榜挂帅课题榜单发布
发布时间:2021.06.08    新闻来源:陕西供应链协作信息服务平台   浏览次数:



为切实解决制约陕西重点产业发展的“卡脖子”技术问题,提升科研投入绩效,根据陕西省科技厅《实施科技项目“揭榜挂帅”工作指引》有关规定,拟采用“揭榜挂帅”方式实施一批“两链”融合重点专项攻关课题。现发布第一批课题榜单,面向全国公开征集解决方案和承担单位。

一、课题榜单
序号
专项名称
课题榜单
需求方
1
新能源与智能汽车
自动驾驶在线自学习感知系统
陕西汽车集团股份有限公司
2
混合动力商用车整车驱动与制动一体化控制器研发
陕西重型汽车有限公司
3
电动汽车用驱动电机系统及其高性能控制技术
西安比亚迪汽车有限公司
宝能汽车集团有限公司
4
氢燃料电池电堆冷启动技术
陕汽集团商用车有限公司
高端机床
800mmX800mm大扭矩大负载摇篮转台
秦川机床工具集团股份公司
高精高效磨齿机主轴数字化装配技术
秦川机床工具集团股份公司
7
高端集成电路和先进半导体器件
低功耗高电压高效率电源管理技术
西安航天民芯科技有限公司
8
光子集成与光子制造
面向航空发动机叶片气膜孔精密制造的超快激光智能化柔性成套产线集成技术
西安中科微精光子制造科技有限公司
二、揭榜要求
(一)共性要求
1.每个榜单任务拟支持课题1 项,可下设子课题。
2.榜单申报“不设门槛”,省内外申报单位均可。揭榜方与需求方不存在关联关系。
3.项目负责人无年龄、学历和职称要求,在揭榜攻关期间,原则上不得调离或辞职。
(二)个性化要求
详见“两链”融合重点专项揭榜挂帅课题任务(见附件)
三、揭榜程序
(一)有意向揭榜的单位,可登录陕西省科技业务综合服务信息系统(网址:http://ywgl.sstrc.com/egrantweb/),线上填报《揭榜挂帅项目可行性方案》,可行性方案应涵盖张榜需求的全部内容,并提交相关证明材料。
征集时间:自张榜之日起至2021年7月31日17时截止。
(二)陕西省科技厅和需求方共同组成专家组审查揭榜方资质,评估项目可行性方案。
(三)需求方选择与揭榜方对接,达成共识的签署合作协议。根据项目需求,协议可对指南要求作适当微调。需求方无法确定唯一合作对象的,在征得揭榜方同意后可采取“赛马制”,平行启动,以最先达标的揭榜方为优胜者,其余揭榜方自动淘汰。
(四)揭榜结果向社会公示。无异议的项目,需求方与揭榜方作为联合承担单位与陕西省科技厅签订项目任务书。
(五)项目实施完成后,由需求方组织专家进行现场验收并出具验收意见,陕西省科技厅委托具备相关资质和检测条件的第三方专业机构参与验收。
四、诚信要求
揭榜方、需求方在技术攻关或成果转化的过程中,应本着实事求是的精神,严格遵循科研诚信、科学伦理等有关规定,坚决杜绝弄虚作假、串通控榜等不良行为。对存在违规现象的责任主体,按照国家和陕西省科研信用管理相关规定处理。
五、联系方式
高新技术处:武鹏,029-87294225
资源配置与管理处:范孟慧,029-81294717
技术支持:4001616289,029-81776038
附件:1.“新能源与智能汽车”重点专项揭榜挂帅课题任务
          2.“高档机床”重点专项揭榜挂帅课题任务
          3.“高端集成电路和先进半导体器件”重点专项揭榜挂帅课题任务
          4.“光子集成与光子制造”重点专项揭榜挂帅课题任务
陕西省科学技术厅
2021年6月7日


附件1
“新能源与智能汽车”重点专项揭榜挂帅课题任务

任务一:自动驾驶在线自学习感知系统
需求背景智能网联汽车的感知能力是限制其广泛商业应用的主要瓶颈之一。随着近些年深度学习技术的发展,智能网联汽车的感知能力得到极大地提高。但当前基于深度学习的智能网联汽车感知算法和环境感知系统普遍存在误报率和漏报率高的问题。为了满足自动驾驶汽车在开放道路环境行驶过程中,可根据运行环境有针对性地降低感知系统的误报率和漏报率,本项目拟研制一套能够在运行过程中实时进行自学习的感知系统,实现感知算法的快速迭代和感知能力的持续提高。揭榜方应依托需求方提供的车载感知计算装置,研发在线自学习感知系统软件,进行算法能耗及实时性优化,最终为需求方提供可集成的车载L3级及以上自学习感知系统。
研究内容:研究自动驾驶感知功能在线进化学习技术,研发模型与数据联合驱动的高效迭代求解算法,研究自动驾驶系统的高实时车载计算装置,构建包含陕西地域场景的自然驾驶数据库,开发通用的自动驾驶感知性能评估模型。
考核指标
1.交付物:自动驾驶在线自学习感知系统。
2.技术指标:
(1)车载计算装置运行L3级及以上自动驾驶算法模块时,单位功耗算力≥2Tops/W,主要功能模块平均延迟<150ms;
(2)典型场景的自然驾驶数据库样本数量≥10000个;
(3)在线学习系统的更新周期≤30min,多传感器融合条件下,车辆目标检测70m范围内5%误差精度,同时达到90%mAP的3D检测性能;
(4)自动驾驶感知性能评估模型的准确性≥90%。
经费预算:不超过300万元。
知识产权归属:需求方和揭榜方在合作过程中各自提供的技术要求、资料、数据等,其知识产权归提供方所有;在合作过程中,双方共同研发的技术成果和知识产权归需求方所有。
时间节点:2021年至2023年底,执行期不超过30个月。
其他要求:揭榜方应具有多传感器融合仿真、实验、设计、开发,感知处理及计算平台研究经验,具备自主开发商用自动驾驶系统的能力。
需求方联系方式:陕西汽车集团股份有限公司
电话:19929030231
任务二:混合动力商用车整车驱动与制动一体化控制器
需求背景:为满足混合动力重型商用车高效、安全运行,需开发适用全运行工况的整车驱动与制动一体化集成控制器。针对现有控制技术环境适应性差、制动协调性不稳定、集成度不高,急需解决运行工况构建、高效能量管理、智能驱动控制、驾驶意图辨识、机电液复合制动协调控制、驱动与制动一体化集成控制等核心技术,最终为需求方研发一套适应于全行驶工况的混合动力商用车控制器,实现混合动力汽车整车高效安全运行和控制器制造成本小于1万元的要求。
研究内容:面向商用车辆应用场景,基于运行大数据构建细分市场的商用车辆行驶工况;针对混合动力商用车整车动力性需求研究混合动力商用车整车能量管理与智能驱动控制技术;研究商用车辆驾驶人制动行为与制动意图辨识理论、行驶工况辨识与车速预测技术;研究混合动力重型商用车用液力缓速器参数优化与高效控制技术;面向长大下坡路段开展混合动力商用车机电液复合制动系统匹配与协调控制技术;形成混合动力商用车整车驱动与制动一体化集成控制系统。
考核指标
1.交付物:开发1款机电液一体化制动系统工程样机;开发1款集整车驱动与制动一体化的混合动力商用车控制器;研究成果应用于混合动力商用车上。
2.技术指标:构建不少于4种应用场景的商用车辆细分市场行驶工况,大数据与行驶工况特征参数相对误差小于10%;行驶工况辨识误差小于5%,车速预测准确率大于90%;一体化控制系统降低整车电能消耗率≥18%(综合行驶工况)。
经费预算:不超过300万元。
知识产权归属:需求方和揭榜方双方在合作过程中各自提供的技术要求、资料、数据等,其知识产权归提供方所有;在合作过程中,双方共同研发的技术成果和知识产权归需求方所有。
时间节点:2021年至2022年底,执行期不超过18个月。
其他要求:揭榜方应具有电动汽车驱动、制动控制及新能源商用车整控制方面的研究经验,拥有混合动力商用车整车性能实验场地及相关实验装备者优先。
需求方联系方式:陕西重型汽车有限公司
电话:19929030231
任务三:电动汽车用驱动电机系统及其高性能控制技术
需求背景:驱动电机系统是纯电动乘用车的核心技术之一,其技术水平直接影响整车性能。随着纯电动乘用车集成化、智能化、高效化发展,对驱动电机系统的功率密度、运行效率、控制技术等要求不断提高。当前国产驱动电机系统大多沿用传统底盘技术,电机、减速器、驱动器的一体化程度较低,导致驱动系统能量密度和运行效率不高。为了提升国产纯电动乘用车的动力性、经济性等关键性能指标,急需研制一套高能量密度和运行效率的驱动电机系统,开发相应的高性能控制技术,提升国产驱动电机系统的整体性能。
研究内容:以永磁同步电机为基础,研究高功率密度、高效率,轻量化的电动汽车高性能动力电机;针对高功率密度电动汽车用电机控制器,研究全数字化电机高性能驱动控制技术:包括深度弱磁技术、抗积分饱和PI技术、解耦技术、无传感器位置检测技术等控制技术和直接转矩控制技术;研究转矩脉动、噪声振动、可靠性与耐久性等性能优化技术;面向集中驱动的新能源乘用车动力系统应用需求,开发高性价比的关键零部件和成套电机驱动系统;研究数字化电动汽车驱动控制系统的可靠性、安全性设计以及评测方法。
考核指标
1.交付物:开发50-80kW驱动电机系统工程样机;完成一套高性能永磁同步电机控制系统工程样机。
2.技术指标:开发50-80kW驱动电机系统工程样机,符合QC/T 1069-2017电动汽车用永磁同步电机驱动电机系统标准,电机峰值功率密度≥1.8kW/kg,电机最高效率≥95%。
经费预算:不超过300万元。
知识产权归属:需求方和揭榜方双方在合作过程中各自提供的技术要求、资料、数据等,其知识产权归提供方所有;在合作过程中,双方共同研发的技术成果和知识产权归需求方所有。
时间节点:2021年至2022年底,执行期不超过18个月。
需求方联系方式:
西安比亚迪汽车有限公司/宝能汽车集团有限公司,18509232019
任务四:氢燃料电池电堆冷启动技术
需求背景:为了满足氢燃料电池汽车大范围推广应用与安全性能保障,需针对氢燃料电池电堆模拟研究单电池冷启动时的多场耦合特性,通过数据分析与实验验证,研究电池堆冷启动时各单电池温度变化特性及对冷启动的影响。由于氢燃料电池电堆工作温度高于常规温度,难以在室温下迅速启动,因此急需开展通过外部辅助加热以实现氢燃料电池电堆冷启动的科学研究,以优化燃料电池在低温条件下的启动策略并进一步提升燃料电池低温冷启动关键技术。该项目最终为需求方提供-35℃下外部辅助加热冷启动仿真程序与氢燃料电池电堆低温启动样机1套。
研究内容:针对氢燃料电池电堆模拟研究单电池冷启动时的多场耦合特性,内部温度分布、生成水状态及其动态分布情况;模拟研究电池堆冷启动时各单电池(尤其端部)温度变化特性及对冷启动的影响;开发氢燃料电池电堆低温启动样机。
考核指标
1.交付物:-35℃下外部辅助加热冷启动仿真程序,氢燃料电池电堆低温启动样机1套。
2.技术指标:实现冷启动温度≤-35℃,冷启动时间:-25℃(±5℃)达到100%输出功率时间≤180s。
经费预算:不超过300万元。
知识产权归属:需求方和揭榜方双方在合作过程中各自提供的技术要求、资料、数据等,其知识产权归提供方所有;在合作过程中,双方共同研发的技术成果和知识产权归需求方所有。
时间节点:2021年至2022年底,执行期不超过18个月。
其他要求:揭榜方应具有燃料电池仿真、实验、设计、开发经验,以及自主开发燃料电池电堆高精度数值方法的能力。
需求方联系方式陕汽集团商用车有限公司
电话:19929030231

附件2
“高端机床”重点专项揭榜挂帅课题任务

任务一:800mmX800mm大扭矩大负载摇篮转台
需求背景:通过对航空航天复杂典型零件的加工工艺分析,针对钛合金、高温合金等难加工材料的切削要求,开发一款适合精密摇篮五轴卧式加工中心的大扭矩大负载摇篮转台,配置在需求方提供的卧式加工中心上。
研究内容:针对中小航空发动机整体叶轮、机匣大曲率结构复杂,材料难加工特点,构建大扭矩大负载摇篮转台数字模型,通过模拟仿真动态分析,优化摇篮转台的机构设计;研究摇篮转台大转矩下高精度保障技术;开展大扭矩大负载摇篮转台装配技术及性能测试方法研究。
考核指标
1.交付物:800mmX800mm大扭矩大负载摇篮转台1台。
2.技术指标:(1)最大加工工件直径:φ1200mm,工作台承重:1000KG,工作台水平方向承重:1000Kg,工作台垂直方向承重:1000Kg。(2)工作台轴向端面跳动:≤0.01mm,工作台形式:A/B轴;A/B轴定位精度:6",A/B轴重复定位精度:3",B轴最大扭矩:3700N∙M,B 轴最大夹紧扭矩:4000N∙M,A轴最大扭矩:2x3700N∙M,A 轴最大夹紧扭矩:2x4000N∙M。工作台分度:A轴= +30°-120°,B轴任意360°。
经费预算:不超过300 万元。
知识产权归属:本项目研发的摇篮转台及全套技术资料、知识产权归需求方所有。
时间节点:2022年12月前交付。
其他要求:揭榜方应是之前牵头或参与该领域工作的企业或研究机构。揭榜单位须针对指南提出的全部研究内容和考核指标进行申报,且应提供单位前期开展该项工作的证明材料。本课题研发的全套技术资料和研制的摇篮转台应提供课题需方。
需求方联系方式:
秦川机床工具集团股份公司,13909172830
任务二:高精高效磨齿机主轴数字化装配技术
需求背景:磨削主轴是高精高效磨齿机关键的部件之一。主轴的制造装配环节对主轴的性能及可靠性起决定性作用。目前,以经验为主的装配过程,无法完全保证磨削主轴设计性能及一致性要求。项目拟通过对主轴数字化装配技术研究,建立主轴数字化装配的检测手段和流程,保证磨削主轴性能,提高主轴一致性。
研究内容:面向高精高效磨齿机主轴装配过程,构建基于关键零件及装配过程测量数据信息的精密主轴数字化装配模型,研究基于数据与机理驱动的精密主轴装配性能分析预测方法以及关键装配工艺参数的优化决策方法,开展高精高效磨齿机主轴装配性能测试技术研究。
考核指标
1.交付物:高精度高效主轴装配过程全尺寸测量仪1套。高精高效磨齿机主轴数字化装配分析软件1套。
2.技术指标:全尺寸测量仪1套,测量直径范围大于200mm,系统精度优于0.2微米,测量效率小于10分钟/件。
经费预算:不超过200 万元。
知识产权归属:发榜方和揭榜方双方在合作过程中各自提供的技术要求、资料、数据等,其知识产权归提供方所有;在合作过程中,双方共同研发的技术成果和知识产权归发榜方所有。
时间节点:2021年开始,研发时限为24个月。
其他要求:揭榜方已有技术就绪度达到5级以上,并具有相关第三方证明。
需求方联系方式:秦川机床工具集团股份公司
电话:15991075241

附件3
“高端集成电路和先进半导体器件”重点专项揭榜挂帅课题

任务:低功耗高电压高效率电源管理技术
需求背景:电池管理系统模拟前端芯片是工业储能和新能源汽车领域的核心芯片,直接决定了电池电量SOC的精确程度、电池充放电次数和使用寿命。电池管理系统模拟前端芯片研究在国外起步较早,主要面向新能源汽车系统应用,解决新能源汽车锂电池系统的可靠性问题,技术优势明显,占据绝大部分市场份额。低功耗高电压高效率电源管理技术是电池管理模拟前端的重要组成部分,本项目旨在研发适用于工业储能和新能源汽车领域的低功耗高电压高效率电源管理技术,保障电池管理模拟前端稳定供电,获得最优的管理精度。需求方可提供产业级工艺文件库、设计软硬件,及相关测试测量设备,支持揭榜方为电源管理芯片提供低功耗高电压高效率电源管理技术。
研究内容:研究低功耗高电压高效率电源管理技术,解决系统电源在复杂工况下的稳定性问题。
考核指标
1.交付物:低功耗高电压高效率电源管理芯片样品不少于5只;低功耗高电压高效率电源管理芯片全套设计图纸及设计文档。
2.技术指标:输入电压范围:5—40V;输出电流范围:0—3A;静态电流:10uA;峰值效率:95%;开关频率:200kHz—2MHz。
经费预算:不超过100万元。
知识产权归属:项目执行期间产生的成果及知识产权归需求方所有,经需求方授权后,揭榜方可优先使用。
时间节点:2021年至2023年底,执行期不超过30个月。
需求方联系方式:西安航天民芯科技有限公司
电话:13110443733

附件4
“光子集成与光子制造”重点专项揭榜挂帅课题任务

任务:面向航空发动机叶片气膜孔精密制造的超快激光智能化柔性成套产线集成技术
需求背景:为满足航空发动机叶片气膜孔精密加工需求,部署航空发动机叶片气膜孔精密制造的超快激光智能化柔性成套产线。针对产线加工对象具有小批量多品种的特点,在产线集成过程中,急需解决自动排产、快速在线检测、在机监测、混线生产等难题,大幅提升航空航天关键部件微结构制造的效率及良品率,为需求方研制的超快激光智能化柔性成套产线提供一套集成解决方案,促使产线实现不少于4种型号单晶/带涂层叶片气膜孔的大批量、无人值守混线自适应智造。
研究内容:针对超快激光智能化柔性成套产线一体化集成难题,针对航空发动机涡轮叶片等小型零件制造的特点(多品种小批量),研究多批次小批量的混线智能排产技术;研究运功异形件计算视觉高精度近点定位、动态智能防撞预测模型与分类策略、防碰撞预警监控及快速反馈等技术,实现面向光子制造过程的干涉预警;研究基于光声检测的新型非侵入式无损检测及自适应补偿技术,实现对加工特征尺寸及形貌的动态监测与补偿;研究产线异常处理与智能决策技术、运行状态监控与自保护技术,构建离散行业网络协同制造支撑平台原型系统,研制全类型制造大数据智能分析算法,开发面向云定制的产品个性化需求管理和制造任务的调度技术,支撑超快激光智能化柔性成套产线具备无人值守混线自适应智造能力。
考核指标
1.交付物:
(1)声光检测的加工特征动态检测装置及自适应补偿系统1套;
(2)面向光子制造的光学防碰撞预警装置1套;
(3)离散行业网络协同制造支撑平台原型系统1套;
(4)全类型制造大数据智能分析算法不少于50种;
(5)多企业网络化协同运行与决策云平台1套;
(6)申请软件著作权不少于15项,申请发明专利不少于15项。
2.技术指标
(1)研制基于声光检测的加工特征动态检测装置及自适应补偿系统,能够实现对特征尺寸及表面形貌的动态检测,检测深>5mm,直接声学分辨率<80μm,间接光学分辨率<6μm;
(2)研制面向光子制造的光学防碰撞预警装置,监测范围X方向300mm,Y方向400mm,对于吹气模块、傍轴相机及光学检测模块的预警距离分别为5mm、10mm和10mm。三维模型高度误差≤4%,空间定位精度≤20μm,算法判定速度≤10ms;
(3)设计离散行业网络协同制造支撑平台体系架构,形成离散行业网络协同制造支撑平台原型系统,建立不少于 20 个工业微服务组件的组件库;
(4)开发不少于 50 种算法的智慧企业制造大数据分析算法库,其中提升航空发动机涡轮叶片质量方面的算法不少于20种;研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据原型平台,提供企业制造大数据分析算法库;
(5)开发多企业网络化协同运行与决策云平台 1 套,具备异构网络融合体系架构。
3.经济指标:在超快激光智能化柔性成套产线进行应用验证,实现不少于4种型号单晶/带涂层叶片气膜孔的大批量自适应智造,整体效率提升30%,实现合同销售收入1000万元。
经费预算:不超过2000万元。
知识产权归属:知识产权及源代码属于西安中科微精光子制造科技有限公司所有。
时间节点:2021年至2023年底,执行期不超过30个月。
其他要求:揭榜方应在工业数据采集、制造大数据、监测诊断、误差补偿等领域拥有核心专利技术。优先选择已成功在课题需求方向或相似目标成果上实现工程化应用的单位。优先选择通过质量管理体系和信息安全管理体系认证的单位。
需求方联系方式:
西安中科微精光子制造科技有限公司,029-88894625

 
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