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金属增材制造件智能检测科研实验平台竞价公告(JJ25103109522217)

竞价

发布时间：

2025-11-10

发布于

广东广州

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金属增材制造件智能检测科研实验平台

竞价公告(JJ251*开通会员可解锁*)

...

说明：各有关当事人对竞价公告内容有异议的，可以在竞价截止时间前通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

一、基本信息

竞价编号：JJ251开通会员可解锁
项目名称：金属增材制造件智能检测科研实验平台
项目预算(元)：460,000.00	报价方式：总价报价
采购单位：广东开放大学（广东理工职业学院）	联系人：******
最少有效报价家数：3	联系电话：******
联系手机：******	电子邮箱：******
异议反馈：******
开始时间：开通会员可解锁 11:26:02	截止时间：开通会员可解锁 09:30:00
报价文件要求：本项目要求报价时上传相关文件
报价方式说明：

二、资格条件

资格条件：1．供应商必须是具有独立承担民事责任能力的在中华人民共和国境内注册的法人或其他组织或自然人； 2．报价人应上营业执照、法定代表人（经营者、负责人等）证明书、法定代表人授权书加盖公章的扫描件（如法定代表人亲自办理的，无需提交法定代表人授权书；非法人单位报价的应当经营者或负责人亲自办理）； 3．供应商具备履行合同所必需的设备和专业技术能力，提供履约承诺函并加盖公司公章； 4．供应商参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录，提供承诺函并加盖公司公章； 5．不按要求上传以上资料的，采购人有权作无效报价处理。

三、商务要求

付款方式：合同签订并收到发票后5个工作日内，支付合同金额的40%；验收通过并收到发票后5个工作日内，支付剩余合同金额。
履约保证金：无需履约保证金
交付时间：合同签订后15个工作日内交付
交付地址：广东理工职业学院中山校区F101。
质保期及售后要求：1．中标供应商必须配套提供设备使用说明书，内容包括设备整体结构与功能说明，各功能模块结构与功能说明，设备安装、使用与维护，安全事项等。 2．中标供应商负责免费上门安装、调试及其他售后服务，对本项目的售后服务作出承诺，并指派专人负责与采购人联系售后服务事宜。所有货物保修服务方式均为中标供应商上门保修，由此产生的一切费用均由中标供应商承担。 3．质保期为一年，在质保期内对产品实行免费维修（因用户自身原因造成的损坏和损失除外）。 4．中标供应商免费为采购单位提供累计20天以上设备操作人员培训。 5．提供实训手册、教案PPT、操作视频等课程资源。
其他要求：无。

四、技术要求

序号	标的名称	数量	计量单位	生产厂商/品牌	型号规格	是否限定品牌	技术要求
1	金属增材制造智能检测科研实验平台	1.00	套	兴智信息	MAM-IDP-2401-S	是	（一）高精度标准型粗糙度轮廓测量仪1套。粗糙度/轮廓仪主要用于精密零部件表面粗糙度测量、轮廓形状检测，满足工业生产中表面质量检测、形位公差评定需求，具体功能要求如下： 1. ▲基座选用优质济南青（附材质报告）大理石，经长期自然时效处理，稳定性好； 2. Z轴采用超高直线度精密研磨金属导轨； 3. ▲拥有CNC自动测量标注功能； 4. 扫描轴采用高精度直线电机驱动系统，运行平稳，长期稳定性好； 5. 仪器配置快速操作杆，可在测量工件前对测针进行粗定位；在脱离电脑的情况下，让测针左右、上下快速移动； 6. 通过简单标定操作，能对仪器的参数进行误差补偿，对测针磨损进行针尖补偿； 7. 仪器参数 (1) ▲测量范围：X轴≥200mm ，Z轴≥400mm； (2) ▲Z0轮廓扫描轴：≥±25mm； (3) ▲分辨率：≤0.01um； (4) ▲测量精度：X轴轮廓≤±（0.60.02L）um，Z轴轮廓≤±（0.60.05H）um ； (5) ▲角度误差：≤1’； (6) 曲率半径误差：≤±（1R/15）μm； (7) 轮廓扫描直线度：≤1μm/100mm ； (8) 测量力：10-70mN ； (9) ▲爬坡能力：上坡77º，下坡88º； (10) Z1粗糙度扫描轴：≥±400μm； (11) 粗糙度测量力：≤1.5mN ； (12) ▲粗糙度测量：示值误差≤±（5nm2.5%A），残差≤5nm ； 8. 软件功能强大，能对示值误差进行修正，且能根据规范能够进行检测结果的判定； 9. ▲仪器通过CE认证，取得CE认证证书（提供原厂CE认证证明材料）； 10. 主要配置清单： (1) 仪器主机：一套； (2) 粗糙度测量模块：1套； (3) 轮廓测量模块：1套； (4) 粗糙度测针：2套（包含7mm测针、20mm深槽测针各1套）； (5) 多刻线样板：0.4~0.8um 1块（带证书）； (6) 轮廓测针：2支（包含单切面测针1支，锥形测针1支）； (7) 分体式调节控制手柄：1套； (8) 精密平口钳及万向工作台：各1套； (9) 品牌计算机主机配置：双核以上CPU，500GB以上硬盘，2G以上内存，Win10系统带24英寸液晶显示器1套； (10) 激光打印机：1套； (11) 仪器桌 1张，尺寸≥1800600600mm，人造大理石台面，承重大于200Kg； (12) 铝合金仪器配件箱：1套，用于附件的放置； (13) 保修卡、合格证及操作说明书3份，软件光盘及操作说明光盘1套； (14) 第三方仪器整机校准证书：1份。 11. 粗糙度轮廓测量仪检测结果值需上传给金属智能加工工艺测试系统。（二）工业用热成像仪1台。 1. 核心参数 (1) 红外图像分辨率：240×180（43,200 像素）； (2) 热灵敏度（NETD）：小于0.05°C（30°C 时）； (3) 空间分辨率（IFOV）：2.5 mrad； (4) 对象温度范围：-20°C至550°C 2. 成像和光学数据 (1) 探测器类型：非制冷微测热辐射计； (2) 频谱范围：7.5–13 µm； (3) 视场角（FOV）：33°×25°； (4) 调焦：免调焦； (5) 图像帧频：9 Hz； (6) 调色板：铁红、白热、黑热、彩虹、极光、熔岩、高对比彩虹； (7) 数码相机：500万像素； (8) 图像模式：红外MSX、红外、画中画、数码相机； (9) 最小焦距：0.36 m； 3. 检测效率 (1) 多波段动态成像（MSX）：带可见光镜头细节增强的红外图像； (2) FLIR Ignite：可通过Wi-Fi即时上传至云存储； (3) FLIR Thermal Studio套件：全面兼容各种分析和报告软件； (4) 电容式触摸屏：可访问屏幕上的菜单、功能和键盘； (5) 文本：可使用屏幕上的键盘为图像添加文本注释 (6) 图片库：缩略图和自定义文件夹； (7) 单触式电平/跨度区域调节：支持，自动增强对比度； 4. 测量与分析 (1) 精度：±2°C或读数的±2% ； (2) 测量校正：发射率；哑光/半哑光/半光+自定义值、反射表象温度、大气补偿； (3) 设置命令：可本地化调整单位、语言、日期和时间格式； (4) 点温仪：点测温、矩形测温框（包含最小值/最大值）； (5) 颜色报警：高于/低于； (6) 温差：支持，符合NFPA 70B标准； 5. 用户界面 (1) 显示屏：3.5英寸，640×480彩色LCD； (2) 手电：明亮 LED； 6. 电源 (1) 电源连续工作时间：4小时； (2) 电池类型：可充电锂离子电池； (3) 充电系统：可将电池置于热像仪内或专用充电器中充电； (4) 充电时间：2小时； (5) 电源管理：自动关机； 7. 环境与认证 (1) 跌落测试：2m； (2) 封装：IP54(IEC 60529)； (3) 认证：UL、CSA、CE、PSE和CCC、WEEE 2012/19/EC、 RoHs 2011/65/EC； (4) EMC：EN 301 489-1、EN 301 489-17、EN 6开通会员可解锁、 EN 6开通会员可解锁、FCC 47 CFR Part 15 Class B； (5) 湿度（工作及存放）：IEC 6开通会员可解锁/24小时，95%相对湿度； (6) 工作温度范围：-15°C 到50°C； (7) Wi-Fi：标准：802.11 a/b/g/n（2.4 & 5 GHz） (8) 冲击：25 g（IEC 6开通会员可解锁）； (9) 储存温度范围：-40°C 到70°C； (10) 振动：2 g（IEC 6开通会员可解锁）； 8. 一般参数 (1) 热像仪尺寸（长×宽×高）：244mm×95mm×140mm； (2) 热像仪重量（含电池）：0.590 kg； (3) 包装尺寸：385 mm × 165 mm × 315 mm； (4) 存储介质：内部存储器结合FLIR Ignite云连接（通过Wi-Fi）； (5) 套装内容：红外热像仪、硬质运输箱、锂电池（1块）、电源、FLIR Thermal Studio Starter和打印文档； (6) 保修服务：两年整机保修；（三）高精度电子分析天平1台。 1. 量程、：最大称量2000g； 2. 分度值：0.001g； 3. 传感器：电磁力传感器； 4. 准确级别：II级； 5. 稳定时间：≤3秒； 6. 校准方式：外校（送砝码）； 7. 秤盘尺寸：160mm； 8. 预热时间：30分钟； 9. 单位：mg/g /ct /lb/gn/ozt/dwt/dr/mm/tmr/tar/tl/t/tl.h； 10. 电源参数：DC5V/2.5A； 11. 工作温度：0-40℃； 12. 通讯接口：标配RS232接口； 13. 主要功能：计重、计数、百分比称量、单位转换、时间设定；密度称量、10组称重数据存储、记忆功能。（四）工业级超声波清洗设备1台。 1. 震子数量：14； 2. 容量：45L； 3. 内槽尺寸：500mm×300mm×300mm（长×宽×高）； 4. 时间控制：1-99分钟可调； 5. 加热功率：1500W； 6. 超声波功率：0-840W可调； 7. 频率：28/40KHz； 8. 温度控制：95°C可调；（五）金属智能加工工艺测试系统1套。金属智能加工工艺测试系统将增材制造的产品检测数据（粗糙度、轮廓等）进行数据处理、模型训练、加工质量评价及工艺参数推荐。具有如下功能： 1. 数据模型训练工作站 1台。（1）CPU：相当于或优于酷睿i9-14900KF；（2）主板：英特尔Z790-PRO芯片组或以上，ATX（30.5×24.4 cm），192 Mb UEFI AMI BIOS，4×DIMM，最高 192 GB，DDR5 4800–7800+（OC），支持 XMP 与 AEMP II，配备4个M.2接口，支持PCIe 5.0协议，兼容NVMe固态硬盘，提供PCIe 5.0插槽，支持高端显卡，提供 Thunderbolt 4 接口针脚、TUF LANGuard、防静电/过压保护、不锈钢 I/O 挡板等，16(60A)+1(60A)+1 供电，相较大的 VRM 散热器；配套 Q-LED、Q-Release、M.2 Q-Latch 等易装特性。（3）内存：≥128G DDR5 6000MHz；（4）硬盘：≥4TB M.2 PICe 4.0 NVMe，支持M.2 SSD + 3.5″机械双硬盘；（5）显卡：性能不低于RTX5090D独立显卡；（6）网卡：Intel 2.5GbE 有线网卡；无线 2×2 Wi-Fi 6E（2.4/5/6 GHz）+ Bluetooth 5.3。；（7）接口：1×USB-C 20 Gbps，1×USB-C 10 Gbps + 2×USB-A 10 Gbps，4×USB-A 5 Gbps，1×DisplayPort 1.4、1×HDMI 2.1（均支持 4K@60Hz）、2.5G 网口、Wi-Fi 模组、光纤 S/PDIF、5×音频接口。板载 1×USB-C 20 Gbps 前置接口，支持 PD 3.0 快充最高 30W；另有 USB 5 Gbps/USB 2.0 扩展针脚；（8）声卡：Realtek S1220A 7.1 声道，高达 120 dB SNR 回放/113 dB 录音，支持光纤 S/PDIF 输出及多项音频强化。；（9）键盘/鼠标：同一品牌无线鼠标及键盘；（10）机箱电源：不低于1000w金牌全模3.1\|5.1电源；（11）机箱：不小于48L，配备水冷，一体式CPU水冷散热器大冷头加厚冷排风扇；（12）插槽：1×PCIe 5.0 x16（显卡），1×PCIe 4.0 x16（x4 模式），1×PCIe 4.0 x4，1×PCIe 3.0 x16（x1 模式），1×PCIe 3.0 x1；（13）显示器：27英寸，4K160Hz、 FHD320Hz双模，HDR400高动态解析，响应时间0.5ms ，硬件低蓝光，HDMI2.1x2，DP1.4x1； 2. 金属智能加工工艺测试系统软件1套。（1）▲具有增材制造工艺参数专家知识库：增材制造质量由速度、功率、频率、离焦量多个工艺参数影响；增材制造工艺参数专家知识库，基于人工智能算法可推荐较优参数组合保证增材制造质量。（2）▲基础数据管理模块：具有产品数据管理、实验形态样本（DOE）数据管理以及COMSOL温度场仿真数据管理；（3）基于神经网络代理模型与NAGA-II优化计算模块。具备： 1) 析取关键工艺参数与成型质量指标。针对速度、功率、脉宽、频率、离焦量，基于全因子设计实验，采集不同工艺参数下的数据集，生成20组实验数据； 2) 对数据集进行统计学和相关性分析等预处理，确保数据质量； 3) 训练 MTNN模型并测试其准确性，必要时微调模型参数以提高性能； 4) 训练后的 MTNN 模型被用作代理模型，定义工艺参数优化问题，明确决策变量、约束和目标函数；采用 NSGA-II 算法，通过迭代优化，输出最优工艺参数组合；（4）数据与机理混合优化模块，支持包括： 1) 任务进度管理：数据划分→模型训练→性能评估→目标优化的过程监控； 2) ▲训练集选定后调整迭代次数、优化器、损失函数、学习率等参数进行神经网络训练； 3) 模型性能评估及结果展示，结果值包括CSB、CTB和HAZ； 4) ▲多目标优化求解和工艺参数推荐：调整种群数、隐藏层数量、最大进化代数、代表性解个数等参数进行多目标优化求解，求解完成后推荐多组工艺参数，工艺参数包括功率、脉宽、频率、速度等；（5）工艺迁移参数自适应优化模块。支持包括： 1) 实验数据采集录入。基于全因子或正交设计实验，收集不同加工场景下不同产品的实验数据集； 2) 数据集划分。划分源域和目标域，其中源域包含较多样本，目标域则包括新工况或新设备条件下的一小部分样本； 3) 域适配模型训练。利用源域的标签数据和目标域的部分特征数据,训练域适配物理信息神经网络(DA-PINN)。通过聚焦融合层融合物理模型的机理温度场数据与现场工艺参数，同时利用 MK-JMMD 对跨域的机理数据与工艺参数进行批次对齐； 4) 模型微调。冻结 DA-PINN 模型的较低层，并使用目标域的少量标签数据微调未冻结的高层，得到在目标域中表现良好的 FT-PINN 模型； 5) 多目标优化求解和工艺参数推荐。将 FT-PINN 模型作为目标域优化任务的代理模型，采用 CA-NSGA-I 算法建立工艺参数优化模型。具体定义决策变量、约束条件和目标函数，并进行迭代求解，输出最优工艺参数组合。（6）▲提供该系统涉及到的算法模型，并对用户进行算法实现培训讲解。