随着新能源汽车产业的快速发展，充电站的竞争重点已从规模扩张转向追求高效运营。本文聚焦充电站电能损耗问题，深入分析了电能损耗的主要来源（包括传输损耗、铁损损耗、铜损损耗和设备损耗）及其影响因素。本文提出通过预见性维护算法来优化充电站运营，该方法通过实时数据采集和设备状态监测，结合大数据分析和机器学习技术，可以预测设备潜在故障并及时采取预防措施。通过建立包含传感子系统、数据分析与预测子系统、策略优化子系统的场站健康监测系统，不仅可以有效降低电能损耗和运营成本，还能提升设备可靠性和服务质量。这种将预见性维护与能量管理相结合的方法，对提升充电站运营效率和实现可持续发展具有重要意义。

提升灭火救援效能，是现代应急管理的核心任务，它深刻影响着公共安全、社会稳定及国家应急响应能力。面对火灾类型日趋多样、救援环境愈发复杂的挑战，必须迎难而上，解决应急响应、资源配置与协同作战等多重难题。为此，应强化应急机制、锤炼救援人员专业技能、优化资源配置、促进跨区域协作，并积极引入科技与智能化手段。同时，合理应用和适配消防设备也至关重要，有助于综合提升灭火救援效能，有效应对复杂火灾风险。

随着金属矿山设备向大型化、智能化方向发展，设备健康状态监测与故障诊断技术对保障安全生产、提高生产效率至关重要。高次谐波诊断技术是利用的非接触式传感器，在电气设备的供电电缆线表面提取电流高次谐波信号，通过对采集的数据进行分析计算并与专家诊断数据库系统进行对比解析，分析诊断电气设备各部位及其负载的健康状况，自动量化各部位劣化指标及诊断报告，实现早期故障预警，并结合趋势管理以指导生产运营管理和设备维修。本文探讨了谐波法在金属矿山设备（提升机、球磨机）健康监测中的应用，实现对电气设备全生命周期管理，从而提高设备利用率、延长设备使用寿命、降低故障率，降本降耗、保障企业安全生产、提高产能。该技术为矿山设备智能化运维提供了新的解决方案，具有较高的工程应用价值。

本文在深入研究工业 CT 技术原理及激光选区熔化增材制造的缺陷机理基础上，精心设计并制作了专用于 CT 检测的对比试件与缺陷模拟试件，这些试件的制作过程严格遵循了相关标准，确保了其结构特征与实际样件的高度相似性。通过与实际样件一同进行 CT 检测发现，对比试件与缺陷模拟试件在检测结果中清晰地展现了孔洞、裂纹等典型缺陷，这一实践充分验证了工业 CT 技术在激光选区熔化增材制造产品品质保证中的重要作用，它不仅具备高度的检测精度，还能为产品的质量控制提供强有力的技术支持，是不可或缺的有效检测手段。

本文针对低空经济驱动下景区物流配送、城市空运，物流无人机目前结构存在的问题，提出了适用于张家界地貌环境的物流无人机，从设计需求、无人机动力选型、模型绘制、初步气动仿真的具体研究过程，探索提高配送效率的物流无人机外形结构设计仿真研究。

本研究系统解构了轨道交通领域“车公里”付费模式在全寿命周期管理中的实践困境，创新性地提出基于风险收益动态平衡的治理框架。通过建立跨组织协同机制、开发车公里成本核算模型、构建数据共享体系、数字化技术融合等举措，形成了覆盖资产购置、运维及报废阶段的闭环管理方案。

本文以STC89C52单片机为主控核心，完成对各个模块间的通信与管理，在硬件选型及软件精确算法上，具有按照指定路线循迹、避障、灭火及超声波测距等功能，能够代替救援人员深入复杂的矿井内部，执行探测、搜索和救援任务，提高了搜救速度，减少了不必要的人员伤亡。

在信息化浪潮的引领下，国内煤矿企业正迈向智能化新时代。矿山机电设备作为生产核心，智能化技术的应用成为强化煤矿机电安全管理、预防事故风险的关键，可通过实时监控、故障预警和远程控制，确保设备稳定运行，降低事故风险。本文探讨矿山机电设备智能化技术的应用，以期提升矿山安全性，保障煤矿生产顺畅进行，推动煤炭产业稳健发展。

随着城市交通问题的日益严重，传统交通调度方法已难以应对复杂的交通流量和突发事件。本文提出了一种基于强化学习的智能城市交通调度优化方法，通过自适应决策提升交通效率。将交通信号控制问题建模为多智能体强化学习问题，设计了状态空间和动作空间，并采用 Q-learning 进行优化。结合交通流量预测模型（如LSTM），提升系统的预测能力和决策精度，旨在通过自适应决策模型有效提升交通流畅度、减少拥堵并优化资源配置。

以电子信息类研究生培养过程中的各个环节和相关要素为主线，立足于课题组“蜂群无人机智能协同”国防科研项目创新需求，紧密结合国家人工智能发展战略，将科研与教学、理论和实践结合在一起，探索适合电子信息类研究生交叉创新与实践能力的培养机制，通过培养学生的分析能力、创新能力以及解决实际问题的能力，达到将学生培养成国家和社会需要的高水平创新复合型人才的要求。