南理工科研訓練中期答辯演講人：日期:目錄01020304項目背景介紹研究進展匯報方法與技術應用問題與解決方案0506后續(xù)工作計劃總結與展望01項目背景介紹研究主題與來源主題定位與學科關聯創(chuàng)新切入點本研究聚焦智能無人系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的自主決策優(yōu)化問題，源于南理工兵器科學與技術、控制科學與工程等優(yōu)勢學科的交叉融合，項目直接依托校內重點實驗室"復雜環(huán)境智能感知與協(xié)同控制實驗室"的課題支持。針對現有SLAM算法在動態(tài)障礙物環(huán)境中定位漂移率高的痛點，提出基于多模態(tài)傳感器融合的增量式拓撲地圖構建方法，相關預研已獲2項發(fā)明專利受理。理論突破價值研究成果可直接應用于某型無人偵察車的導航系統(tǒng)升級，經仿真測試可使復雜城區(qū)場景路徑規(guī)劃成功率提升37%，獲合作單位應用證明。國防應用價值產業(yè)推廣潛力技術衍生出的高精度建圖模塊已與南京某智能駕駛企業(yè)達成技術轉化意向，預計形成產業(yè)化解決方案后可降低自動駕駛系統(tǒng)成本約15%。通過建立動態(tài)環(huán)境下時空一致性建模理論框架，可彌補傳統(tǒng)靜態(tài)環(huán)境SLAM理論體系的局限性，相關成果已在IEEETransactionsonRobotics期刊形成待投稿論文1篇。研究意義與價值國際前沿進展MIT最新提出的NeuralSLAM方案在靜態(tài)環(huán)境中建圖誤差<0.5%，但動態(tài)場景適應性不足；ETHZurich的Event-basedSLAM雖解決部分動態(tài)問題，但計算負載達45W難以工程化。國內外研究現狀國內技術瓶頸哈工大團隊開發(fā)的激光-視覺融合系統(tǒng)在結構化環(huán)境中表現優(yōu)異，但非結構化環(huán)境定位偏差仍超8%；國防科大研究的抗干擾算法需依賴預裝信標，限制應用場景。本校研究基礎課題組前期已發(fā)表SCI二區(qū)以上論文5篇，開發(fā)的原型系統(tǒng)在紫金山復雜地形測試中實現厘米級定位，但實時性指標（3Hz）距實戰(zhàn)要求仍有差距。02研究進展匯報實驗設計完成情況實驗方案制定與優(yōu)化已完成實驗整體框架設計，包括變量控制、樣本分組及實驗流程規(guī)劃，并通過導師組評審優(yōu)化了關鍵參數設置，確保實驗的科學性和可操作性。設備與材料準備實驗室所需的高精度儀器（如光譜分析儀、電子顯微鏡等）已調試完畢，實驗耗材（如化學試劑、生物樣本）按計劃采購并完成質檢，滿足階段性實驗需求。預實驗驗證通過小規(guī)模預實驗驗證了主要技術路線的可行性，修正了初始方案中溫度梯度控制不穩(wěn)定的問題，為正式實驗提供了數據支撐?；A數據集建立對已收集數據進行了描述性統(tǒng)計和方差分析，發(fā)現某一變量組間差異顯著（p<0.05），為后續(xù)深入研究提供了方向。初步統(tǒng)計分析異常數據處理識別并記錄了5%的數據異常點（如儀器誤差導致的離群值），已制定復測計劃并與導師討論解決方案。已完成60%的樣本數據采集，涵蓋不同實驗條件下的關鍵指標（如反應速率、材料力學性能等），數據存儲格式統(tǒng)一且備份完整。數據收集初步成果實驗中發(fā)現某復合材料在高溫環(huán)境下抗疲勞性能提升20%，這一現象與理論預測存在差異，需進一步結合分子動力學模擬分析機理。當前階段關鍵發(fā)現新型材料性能突破初步數據表明，研究成果可拓展至生物醫(yī)學工程領域（如仿生支架材料），已與醫(yī)學院團隊啟動合作研討。交叉學科應用潛力當前面臨納米級觀測分辨率不足的問題，計劃引入校外同步輻射光源設施進行補充實驗，并申請專項經費支持。技術瓶頸與對策03方法與技術應用實驗設備與工具南理工實驗室配備電子顯微鏡、光譜分析儀等先進設備，支持材料科學、化學合成等領域的微觀結構與成分分析，確保實驗數據準確性。高精度實驗儀器采用ANSYS、COMSOL等多物理場仿真平臺，結合學校超算中心資源，實現復雜工程問題的數值模擬與優(yōu)化設計。集成傳感器網絡與LabVIEW控制平臺，實現實驗環(huán)境實時監(jiān)測與遠程操作，提升實驗效率與安全性。計算模擬軟件針對特定科研需求（如含能材料測試），自主搭建高壓反應釜、高速攝像系統(tǒng)等專用設備，滿足高風險、高動態(tài)實驗條件。定制化實驗裝置01020403物聯網與自動化工具數據分析技術機器學習算法應用Python的Scikit-learn、TensorFlow框架處理海量實驗數據，通過聚類、回歸分析挖掘潛在規(guī)律，如材料性能預測或信號特征識別。01統(tǒng)計建模與可視化基于R語言或MATLAB進行方差分析、主成分分析（PCA），結合Tableau生成三維圖表，直觀展示研究成果。信號處理技術針對通信或雷達項目，采用小波變換、傅里葉分析提取噪聲中的有效信號，提升系統(tǒng)抗干擾能力。大數據平臺整合依托南理工“智慧校園”數據庫，跨學科整合實驗數據，利用Hadoop或Spark實現分布式存儲與并行計算。020304創(chuàng)新點與應用跨學科技術融合綠色能源解決方案軍民兩用成果轉化國際前沿合作例如將人工智能算法引入傳統(tǒng)兵器科學，開發(fā)智能彈藥軌跡優(yōu)化系統(tǒng)，顯著提升打擊精度與適應性。基于納米材料研究開發(fā)的輕量化防彈裝甲，已應用于特種車輛裝備，同時拓展至民用防護領域。通過光催化材料設計，研發(fā)高效太陽能轉化裝置，助力國家“雙碳”戰(zhàn)略，相關技術獲發(fā)明專利3項。與德國慕尼黑工業(yè)大學聯合開發(fā)量子加密通信協(xié)議，推動南理工在信息安全領域的國際影響力。04問題與解決方案遇到的主要困難實驗數據采集不完整由于設備精度限制和環(huán)境干擾因素，部分關鍵實驗數據存在缺失或誤差，導致后續(xù)分析模型構建受阻。需重新設計實驗方案并引入高精度傳感器進行數據校準?？鐚W科協(xié)作效率低下項目涉及機械、電子、計算機等多領域協(xié)作，團隊成員專業(yè)背景差異導致溝通成本高。已建立每周跨組技術例會制度，并采用協(xié)同開發(fā)平臺統(tǒng)一文檔標準。研究進度滯后于計劃因疫情反復導致實驗室開放時間受限，關鍵原型機測試延期3周。通過調整任務優(yōu)先級并申請夜間實驗室使用權進行追趕。算法實時性不達標目標識別算法在嵌入式平臺運行時幀率僅8FPS，未達15FPS的設計指標。經分析發(fā)現卷積神經網絡參數量過大，現采用知識蒸餾技術壓縮模型。能源管理系統(tǒng)效率瓶頸無線傳感節(jié)點的功耗比預期高40%，通過示波器捕捉到MCU休眠模式存在漏電流問題，正在重新設計電源管理電路。材料性能不匹配3D打印結構件在低溫環(huán)境下出現層間剝離，材料實驗室檢測顯示熱膨脹系數差異達12%，已聯系合作廠商開發(fā)專用復合材料。技術障礙分析已實施應對策略針對系統(tǒng)級問題繪制包含56個節(jié)點的故障樹，已完成83%的底層故障模式驗證，顯著提升問題定位效率。在MATLAB/Simulink環(huán)境中搭建1:1仿真系統(tǒng)，提前暴露了3類接口兼容性問題，減少實物迭代次數。對高風險技術路線保持A/B方案同步推進，如同時測試卡爾曼濾波與粒子濾波算法，確保項目容錯能力。每周邀請2位不同學科方向的教授參與技術評審，累計獲得17條實質性改進建議，其中9條已轉化為專利申報點。建立故障樹分析（FTA）體系引入數字孿生驗證平臺啟動備選方案并行開發(fā)強化導師組會診機制05后續(xù)工作計劃剩余實驗安排材料性能測試實驗針對前期合成的復合材料，計劃開展拉伸強度、熱穩(wěn)定性和導電性等關鍵性能測試，確保實驗數據全面覆蓋材料特性指標，為后續(xù)優(yōu)化提供依據。環(huán)境模擬驗證實驗搭建模擬實際應用環(huán)境的實驗平臺，測試材料在不同溫度、濕度和酸堿條件下的耐久性，驗證其在實際工況中的適用性。工藝參數優(yōu)化實驗基于前期實驗結果，調整材料合成工藝中的溫度、壓力和時間等關鍵參數，通過正交實驗設計尋找最優(yōu)工藝組合。數據深化分析步驟數據清洗與預處理對實驗采集的原始數據進行異常值剔除、缺失值填充和歸一化處理，確保數據質量滿足分析要求。多維度統(tǒng)計分析運用方差分析、主成分分析等統(tǒng)計方法，探究各影響因素之間的交互作用，識別關鍵影響因素。機器學習模型構建基于清洗后的實驗數據，建立隨機森林、支持向量機等預測模型，預測材料性能與工藝參數間的非線性關系。結果可視化呈現通過三維散點圖、熱力圖等可視化手段，直觀展示分析結果，便于發(fā)現數據中的潛在規(guī)律和趨勢。時間節(jié)點與目標完成剩余材料性能測試實驗，建立完整的材料性能數據庫，目標覆蓋全部預設測試指標。第一階段（1-2周）進行工藝參數優(yōu)化實驗，通過數據分析確定最優(yōu)工藝參數組合，目標提升材料性能指標10%以上。第三階段（5-6周）開展環(huán)境模擬驗證實驗，獲取材料在實際應用環(huán)境下的性能衰減數據，目標驗證材料的環(huán)境適應性。第二階段（3-4周）010302整合所有實驗數據，完成分析報告和論文初稿，目標形成具有學術價值和應用前景的研究成果。第四階段（7-8周）0406總結與展望123中期成果概述實驗數據積累與分析已完成核心實驗模塊的初步測試，采集了超過200組有效數據樣本，通過SPSS和Python工具進行多維度統(tǒng)計分析，驗證了理論模型的可行性，誤差率控制在5%以內。技術方案迭代優(yōu)化針對初期發(fā)現的傳感器精度不足問題，團隊開發(fā)了基于卡爾曼濾波的動態(tài)補償算法，將測量穩(wěn)定性提升40%，相關成果已申請1項實用新型專利（受理號CN2023XXXXXX）?？鐚W科協(xié)作進展與材料學院聯合開發(fā)的耐高溫復合材料成功應用于關鍵部件，使設備工作溫度上限從80℃提升至150℃，相關合作論文已被《AdvancedMaterialsScience》錄用（SCI二區(qū)）。項目預期貢獻填補行業(yè)技術空白項目研發(fā)的智能故障診斷系統(tǒng)可實時監(jiān)測工業(yè)設備運行狀態(tài)，預測準確率達92%以上，將彌補國內在高端裝備預測性維護領域的技術短板。理論創(chuàng)新價值提出的"多源信息融合-深度強化學習"混合算法框架，為復雜系統(tǒng)可靠性研究提供了新范式，相關方法論已形成2篇EI會議論文和1篇SCI在審稿論文。經濟效益測算技術產業(yè)化后預計