本项目针对南京市红山路-和燕路快速化改造项目的晓庄广场互通所在场地周边环境条件复杂，工序转换频繁，施工技术难度大、风险高的特点，结合国内外基坑工程、桥梁工程、隧道工程施的经验和教训，解决晓庄广场互通施工中的关键问题。 包含四个子课题：复杂立体交通节点施工风险管理研究；立交互通桩基础施工对既有隧道影响研究；超大跨度立交桥跨越既有隧道架设技术研究；立交互通施工与地铁施工相互影响及施工时序研究。

 我院自主研发的新型无机基复合吸音材料具有吸声隔声性能好，抗强气流冲击，耐侯，防水，防火，环保，美观，施工、安装、维护方便等特点，性能与国外的相当，价格只有进口价的1/5。

国投交通控股有限公司(以下简称国投交通)是国家开发投资集团有限公司的全资子公司，是对港口、铁路、油气管道等综合交通基础设施项目进行控股、参股经营的投资控股型公司。 截止2019年末，国投交通注册资本金20亿元人民币，合并总资产375亿元，所有者权益251亿元。目前公司控股经营企业8家，参股经营企业19家，控股经营和在建港口吞吐能力2.1亿吨，参控股运营及在建铁路总里程达3502公里，参股运营天然气管道2229公里。 近年来，国投交通紧紧围绕国家能源运输的需求，以确保能源运输安全为己任，以煤炭上、下水码头建设为切入点，全力推进铁路、港口资源的整合，逐步形成以环渤海、海西和北部湾等沿海布局和以国家干线铁路煤炭运输通道为重点的铁路布局，逐步打造具有国投特色的能源物流网络。其中，控股经营的港口项目包括国投曹妃甸港、国投京唐港、国投湄洲湾港、国投钦州港、国投洋浦港、国投孚宝洋浦罐区码头、国投临沂路桥、国投湄洲湾产业园等；参股铁路项目包括蒙冀铁路、蒙华铁路、唐港铁路、哈罗铁路、湄洲湾港口支线等；参股中石化川气东送天然气管道项目、广州港、重庆果园港、宁波远东码头、北京浩达交通等。

综合利用视觉识别、扫码装置、数据读取/传输/保存/分析系统、转运单元控制等模块有效实现禽类宰杀工厂的智能化生产及管理。

承担国家自然科学基金、北京市科技基金等等一批课题，开展“基于轨道交通枢纽的地铁站建筑空间优化设计策略”、“京津冀通勤圈轨道交通接驳空间优化途径与措施研究”，研究轨道交通枢纽站的综合开发与交通接驳效率问题。参加无锡市轨道交通1号线综合开发策划、厦门市轨道交通1号线综合开发策划、北京市海淀后山线北安河车辆段一体化开发经验与模式等项目，从城市规划、政府管理、建设体制、投融资体制、土地政策等多维度进行综合研究。

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

北京交通大学智能体育场馆管理系统项目竞争性磋商

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

01. 成果简介 非结构化数据是没有显式数据结构约束的非关系型数据，包括时间序列、图像、音视频等，其管理与分析技术成为国际信息领域战略竞争焦点。许多实际应用中，非结构化数据不仅总的体量大，而且数量也极为巨大。例如，我国气象预报业务每天接收到的气象数据文件达数亿非结构化气象小文件。此外，这些文件存在大量业务语义属性，这些属性形成了描述一个数据的多种维度。 针对海量非结构化数据的管理需求，清华大学软件学院提出了多维文件空间模型，并基于此模型突破了一系列非结构化数据核心技术，包括：l  非结构化数据到多维空间模型的映射方法；l  多维文件空间模型的分布式物理实现方法；l  分布式存储的副本控制方法。 该技术通过对非结构化数据的属性维度进行分类，将非结构化数据建模成多维文件空间模型，并对文件集合上的各种操作进行定义。此外，通过细粒度计算磁盘IO代价、网络代价、副本代价、CPU代价、数据分区代价，得到指定工作负载下的最优物理存储实现，进而通过排队论等方法对副本的一致性进行控制，实现满足用户SLA（服务等级保证）的柔性事务。  图1. 基于多维文件空间的最优非结构化数据存储方法示意图  相比现有对象存储等技术，该项技术可以实现更加灵活的数据访问。同时，该项技术能够建立多维文件空间到分布式物理存储的最优映射机制，保证非结构化数据总访问代价最小。相比于现有的分布式文件系统，该项技术可以确保使用少量内存管理数以亿计的海量非结构化小文件，而现有多数分布式文件系统在遇到海量文件管理时往往会出现内存爆炸问题。02. 应用前景 本成果技术可广泛用于各种类型尤其是多维度属性的非结构化数据管理。目前已经被成功应用于中国气象局和全国31个省或直辖市气象局，以及石油、风电等多家工业企业。该项成果还入选了2016国家十二五科技创新成就展和2018首届数字中国建设峰会，并作为贡献之一获得2018年教育部技术发明一等奖和中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权13项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、数据质量、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘等方向。团队课题负责人为王建民教授、博士生导师。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn 团队电话：010-62786972；13051000520 团队邮箱：huangxdong@tsinghua.edu.cn