产品详细介绍TST3826静态信号测试分析系统每台采集箱40/60测点，同一台计算机可控制32台采集箱同时工作，共1280/1920个测点，测点可以定制；采用不同的扩展方式，通讯距离可达1000m或5000m；所有测点0.5秒内全部完成采样。高速ARM处理器，配合自主研发的软硬件信号处理技术，提高了系统的稳定性，大大增强现场抗干扰能力。USB接口，即插即用，方便可靠。内置温度控制系统，进一步减少温度对测量结果的影响。适用于测量精度要求较高和现场复杂以及测点相对集中的场合，交直流供电。 （一）产品介绍 硬件特点 1.采用高速ARM处理器，配合独特的软硬件信号处理技术和硬件隔离技术，系统具有极强的现场抗干扰能力。 2.大容量的电子硬盘，可存储多达几十年的数据，配合功能强大的软件，用户可以很轻松的对数据进行管理。 3.接入方式有：全桥、半桥、1/4桥（公用补偿片）等方式。 4.每个测点可分别自动平衡。 5.测点切换采用进口高性能光继电器和机械继电器两种，方便用户选择。 6.内置Q-FAN温度控制系统，进一步减少温度对测量结果的影响。 软件特点： 1.采样方式多样：单次采样、定时采样、连续采样。 2.显示方式灵活：表格显示、时域曲线显示，可同时显示多个窗口，每个窗口可显示8个测点数据。X-Y记录仪方式绘制滞回曲线。 3.视图实时增加数据和减小数据量，方便用户实时观测，同时提供单双光标读数据功能，并实时计算最大值、最小值等统计值。                                  4.数据快速定位功能，对于长时间监测的工程，数据量很大，通过快速定位功能，可以很方便的找到需要的数据。 5.数据标记，用户可以对感兴趣的数据加上标记，这样可以在各块数据间进行灵活定位，节省操作时间。 6.导入导出平衡结果，方便用户继续测试。 7.应变花计算：提供两片直角、三片直角、扇形、等角、伞形等应变花计算。 （二）技术指标： 1.采样频率：所有测点0.5秒内完成采样 2.CPU：高速ARM处理器 3.最大采集箱间距离：1000m-5000m（可选） 4.显示/控制方式：计算机 5.扩展方式：串行（光纤）  6.测量范围：应变0~±19999με 7.系数设定范围：1.00~9.99 8.零点漂移：±4με/4小时；±1με/℃   9.测量点数:每台计算机可控制32台数据采集仪,每台数据采集仪可测40/60点;（测点可以定制） 10.应变片电阻值:50～10000Ω任意设定 11. 供桥电压:2V(DC) 12.最高分辨率:1με 13.系统不确定度:不大于0.5％±3με 14. 自动平衡范围:±15000με(应变计阻值的±1.5%) 15.长导线电阻修正范围:0.0～100Ω 16.电源：AC 220V (±10%）  50Hz (±2%)或DC 18-36V 17.使用环境: 适用于GB6587.1-86-Ⅱ组条件 18.功耗：约 18W 19. 外形尺寸: 545mm（长）×360mm（宽）×100mm（高）（60测点） 380mm（长）×360mm（宽）×100mm（高）（40测点）  

NELD-CRH610型流变仪是一种全新多功能和轻便的混凝土流变仪，用于检测骨料32mm以下的混凝土流变性。NELD-CRH610型混凝土流变仪是耐尔得根据混凝土试验室及现场测量的经验设计开发，可用于研究单位的配合比设计及现场流变性监控使用。 软件自动控制采集数据，自动计算Bingham流变参数—屈服应力和塑性粘度，绘制曲线，储存试验结果及导出试验数据。

随着返京高峰的到来，计算机学院软件开发环境国家重点实验室童咏昕教授团队与滴滴出行公司开展合作研究，全力攻关首都返程客流溯源监测与疫情相关分析，完成如下三方面内容：（1）协助北京市有关部门追溯确诊或疑似病例，并预警具有疫情接触风险的相关人员；（2）溯源外埠返京客流到北京各城区的人群流动模式，监测分析北京市各居民小区中外埠经历人群的动态移动模式；（3）分析外埠返京客流来源与首都各居民小区疫情变化的相关性。为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点。

虚拟牙齿矫正系统是为隐形牙套制造系统输出模拟矫正数据的软件。通过对患者牙齿的 CT、MRI 等图像进行三维重构，患者只需按牙科医生指示，不同时期佩戴不同的牙套就可以达到预期矫正效果。 隐形牙齿矫正具有美观、易摘取、无刺激、易控制、可以预先看到虚拟的治疗过程等优点，虚拟牙齿矫正系统的开发具有很高的商业价值和应用前景。 计算机辅助牙齿矫正分析软件系统项目获得陕西省自然科学基金资助，已获发明专利1项，发表高水平学术论文20余篇。

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

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。

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色：  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案， 覆盖了数据的全部生命周期，包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型，实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法，此外平台还支持自定义方法，具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能，适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流 大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。