机械结构可靠性设计及分析软件是一个模块化的机构\结构零部件和系统的可靠性设计及概率分析的软件系统，采用了最新的概率算法和通用数字分析方法以计算工程系统的概率响应和可靠性；提供了丰富的可靠性分析仿真功能和图视化前后处理界面；可以在虚拟样机和有限元模型等数字化环境中，协同三维建模、控制仿真、有限元分析和动力学分析等成熟的商业化CAD、CAE 工具实现复杂机械结构和机构的可靠性定量性设计、可靠性预计和设计方案仿真评价、优化设计。 该软件先进性体现在：先进的可靠性设计分析方法；先进的集成框架技术；良好的开放性和二次开发平台。 机械结构可靠性设计及分析软件包括可靠性定量分析、产品可靠性预计、设计方案可靠性定量仿真评价及机械结构可靠性设计。可满足航空、航天、兵器、船舶、核等军民品企业开展复杂机械结构和机构产品的可靠性、参数化定量设计和综合分析评价、优化等设计分析工作的需要。 该软件的功能模块图如图1所示，其中可靠性优化设计界面如图2所示。 图1 本平台功能模块图 图2 可靠性优化设计界面

机械结构可靠性设计及分析软件是一个模块化的机构\结构零部件和系统的可靠性设计及概率分析的软件系统，采用了最新的概率算法和通用数字分析方法以计算工程系统的概率响应和可靠性；提供了丰富的可靠性分析仿真功能和图视化前后处理界面；可以在虚拟样机和有限元模型等数字化环境中，协同三维建模、控制仿真、有限元分析和动力学分析等成熟的商业化CAD、CAE 工具实现复杂机械结构和机构的可靠性定量性设计、可靠性预计和设计方案仿真评价、优化设计。

成果简介： 机械结构可靠性设计及分析软件是一个模块化的机构\结构零部件和系统的可靠性设计及概率分析的软件系统，采用了最新的概率算法和通用数字分析方法以计算工程系统的概率响应和可靠性；提供了丰富的可靠性分析仿真功能和图视化前后处理界面；可以在虚拟样机和有限元模型等数字化环境中，协同三维建模、控制仿真、有限元分析和动力学分析等成熟的商业化CAD、CAE 工具实现复杂机械结构和机构的可靠性定量性设计、可靠性预计和设计方案仿真评价、优化设计。 该软件先进性体现在：先进的可靠性设计分析方法；先进的集成框架技术；良好的开放性和二次开发平台。 机械结构可靠性设计及分析软件包括可靠性定量分析、产品可靠性预计、设计方案可靠性定量仿真评价及机械结构可靠性设计。可满足航空、航天、兵器、船舶、核等军民品企业开展复杂机械结构和机构产品的可靠性、参数化定量设计和综合分析评价、优化等设计分析工作的需要。 该软件的功能模块图如图1所示，其中可靠性优化设计界面如图2所示。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

研究团队基于cGAMP设计制备了一种肺部仿生纳米颗粒（PS-GAMP）来模拟流感病毒肺部感染，发现其能够在不破坏肺部表面活性剂（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情况下，激活AMs和AECs，促进疫苗产生高效的体液和CD8+ T细胞保护性免疫反应，以抵抗多种异型流感病毒的攻击。研究结果提示AECs在产生广泛的交叉保护以抵御各种流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一种“通用”流感疫苗的潜在粘膜佐剂。

本发明涉及一种结合胰岛素样生长因子C结构域多肽(IGF-1C)的壳聚糖水凝胶，其具有良好的细胞相容性和生物活性。这类活性水凝胶具有可注射性，能够作为载体材料，促进干细胞对组织损伤的治疗效果。其为移植干细胞提供适宜的组织再生微环境，从而提高移植干细胞的存活率。增加干细胞在损伤区内的存活及驻留，促进移植细胞存活、增殖，减少凋亡，促进损伤部位血管新生以及功能恢复，进而提高干细胞移植治疗组织损伤的治疗效果。此外，移植后水凝胶并没有促进干细胞发生不良分化。

项目简介近年来，在我国科技部、建设部等政府部门的大力推动下，地源热泵空调系统在我国许多北方省市得到了大面积推广应用。但是，浅层地热能开发利用工作是一个综合技术性较强的系统工程，如果设计不当，经常出现无法正常运行的情况，更有甚者系统已经报废。导致地源热泵系统失败的主要原因有很多，例如在建设初期没有进行充分的浅层地温能测试以及地下换热特性实验、地层岩性取芯分析，完全凭借经验参数设计，忽视了浅层地温能资源分布的地域差异性；缺乏对建筑冷热负荷的仔细计算，出现“大马拉小车”或者“小马拉大车”现象；缺乏对地源热泵系统长期性能的分析与预测，忽视了浅层地温的堆积效应；工程施工不规范；运行监测调控缺乏等等。因此，实施地源热泵空调供热系统，必须进行严格的技术，包括地下土壤热特性测试、地层岩性取芯分析；建筑冷热负荷的动态模拟计算、地源热泵系统长期性能分析与预测；规范工程施工；建立有效的地下温度场变化特性监测系统等，才能确保地源热泵系统的长期可靠稳定运行，达到预期效果。1）地温能勘查和地下换热特性测试技术河北工业大学成功研制出了基于恒温法的地下换热性能测试装置，已经申请国家发明专利。该系统能够获得地下温度场、土壤导热系数以及地下换热特性等重要参数的实测数据，为系统设计提供科学依据。该装置在天津、河北、山东、安徽等省市进行了大量的测试工作，积累了大量的实测数据。2）建筑物冷热负荷的动态模拟技术通过采用目前国际流行的建筑能耗模拟软件，结合建筑围护结构、区域气候、使用特点等特征进行可以充分反映出建筑物冷热负荷的小时变化规律，为地下设计与系统运行策略提供重要的依据。在逐时负荷基础上进行地下设计，可以有效避免设计不匹配现象。3）地温场动态分析与节能预测技术通过基于地下温度场和流体温度变化的系统运行分析，可以为实际地下管群的优化提供具体的指导，从而保证整个埋管系统的合理布局，节省建设成本。该技术先后应用于天津和河北省的国土资源部浅层地温能大调查项目。4）地源热泵地下温度场监测技术通过合理地设置地下温度场测点，可以准确地反映出系统的运行状况，及时发现浅层地温的堆积效应，这有利于系统的运行节能，保证系统长期运行的可靠性和稳定性。目前，河北工业大学已经在天津和河北等地的地源热泵系统工程中，成功设计了大量的地下监测系统，掌握了第一手的系统运行与节能数据，这对于地源热泵系统的优化设计具有直接指导意义。项目负责人 王华军   联系方式 联系电话：15122700298Email：huajunwang@126.com

产品详细介绍SPEOS光环境模拟仿真与视觉工效学分析软件SPEOS是法国OPTIS公司开发的功能强大的专业用于光学设计、环境与视觉模拟、成像仿真、视觉工效学分析系统应用的照明和光学环境模拟仿真工效学分析系统工具，完全兼容CATIA、UG（NX）、Creo Parametric（pro/E）和Spaceclaim等国际标准的CAD平台，强大的解决方案提供完美的可视化光学系统和直观的人机交互平台，其仿真技术已经广泛用于航空、航天、军工、汽车、轨道交通、通用照明等工业领域的研究机构和知名公司。  SPEOS是全球唯一整和装备结构进行光机系统的模拟仿真设计软件，是全球唯一可依据人眼视觉特征和材料真实光学属性进行场景仿真和视觉工效学仿真分析的专业软件。同时SPEOS提供国际领先的数据库包括:材质库、光源库、涂料库及相关各种光度、色度学标准。SPEOS材质光学属性库提供的玻璃、塑料、铝材、皮革、纺织品已达10000多种,并以全球原材料生产厂家的材料型号编码进行分类。光源库可提供大约10000多种,有Osram. Citiazen、Nichia、GE、Vishay、Lumileds等各国大型照明设备厂生产的LED、LCD、白炽灯、日光灯、弧光灯及各种专用灯光源等,并以全球灯具生产厂家的出厂型号编码进行分类;SPEOS标准数据库库提供目前全球通用的22个光度学和色度学标准和相关细则。同时系统通过CIE的标准认证、内嵌ISO和CIE国际标准的专业光学环境模拟与仿真分析，全天候外部环境光源数据库可提供标准的基于国际CIE标准下的天空环境库，基于CIE标准提供日光模型，可再现任何地理位置的天空光谱亮度，管理远距离成像状态下外界环境光对光学仿真的模拟影响。  SPEOS光学仿真软件基于可视化产品三维模型，直接采用数字化样机，使用虚拟环境仿真平台和津发科技ErgoVR人机工效分析平台，进行视觉工效虚拟分析和人因环境评估，在产品的初步设计和详细设计阶段对方案进行可行性验证，实现在设计前期发现、反馈和处理问题；同时，系统通过SPEOS数据同步模块插件结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以实现在不同光学仿真模拟环境下对装备及系统进行客观定量的人因与工效学分析与人机交互评价，包含不同光环境下的大脑认知反应（EEG高精度脑电与脑机交互、fNIRS高密度近红外脑功能成像）、视觉加工（Eyetracking眼动轨迹与视线交互）、生理变化（HRV、EDA/GSR、RESP、EMG、PPG、SpO2、ECG、TEMP/SKT、EOG等）、行为动作与面部表情识别（A/V行为与表情音视频、Motion动作捕捉）、生物力学（拉力、握力、捏力、压力）、人机交互数据（包含如桌面与网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为，如点击、缩放、滑动、翻页等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作行为，如拾取、丢弃、控制等）、虚拟环境时空状态监测(包含如实时监测分析VR虚拟时空下的行走轨迹、访问状态以及视线变化、情绪变化、交互操作行为等)等客观量化数据进行人因测试与工效学分析评价，实现装备与系统研发的全生命周期管理，帮助客户提升研发设计能力，科学、有效指导新产品的研发设计，高效、高精度分析预测产品性能，降低样机数量和试验次数，从而节省成本、缩短周期，大幅度提升产品的市场竞争力。SPEOS 汽车照明设计模拟软件1.完善的材质资料库SPEOS 内建丰富的材质资料库，内容不单只有表面特性，甚至实体的 物理特性都能够表现出来。也可以 透过自行设定参数，来模拟特殊材 质的需求。快速简易的光源设定.2.SPEOS提供各式的光源资料下载,这些Model 包括灯泡，灯杯，灯壳甚至灯丝都已建立完成，也具有完 整的材质与发光属性设定。透过切 换可以调整不同颜或亮度，也可 以自行建立想要的光源.精准的模拟结果 .3.SPEOS在进行模拟时，是考虑到实体与表面特性两者的，因此比起其他的模拟软体增加更多准确性。因为与CAD整合的关系，所以可以将模拟结果贴附到3D，与实际 Model做比对，使用上更直觉互动光迹与逆追迹4.SPEOS的互动光迹功能，可以让使 用者快速了解光线与Model作用的 情况。而逆追迹可以在模拟结果完成之后，找出目标区域内的光线的 来源与作用部分,快速找到设计上 的问题点。丰富的法规资源。5.SPEOS的提供数十种常用的法规资源供使用者下载，并且会随时更新容，并新增法规增数量。使用者可以很快的得到验证的结果，并且反覆验证。6.OSD(Optical Shape Design) 是 Optis 公司为设计光学结构所开发的模组，Optis除了光学模拟以外， 也开始跨足设计的领域。例如反射面，透镜，导光条等等的结构，都可以透过这个模组来完成。OSD模组也保持与CAD结合的特性，能保留参数，切换模组.7.OSD模组有何优点?保留参数，因此可以更快速的进行设计变更。 挂载在GSD和PD模组下，因此可以与几何的功能相互作用可以使用几何量测自由切换LUM模组，减少CAD与光学软体间转档问题.可以输入光形范围来产生反射面。直接建构实体，减少补面的时间。 直觉式的法规检验，可以很快找出问题原因。拟真的视觉模拟效果。8.SPEOS的视觉模拟(VE)可以用来模 拟车灯实际点亮的效果，与 Rendering 不同的是，这个模拟是 以物理特性去运算的结果,也可以看到不同环境光源,眩光效果等等。