成果描述：本发明涉及一种高速列车制动盘的制动噪声试验台，其组成是：底座左侧的变频电机输出轴依次通过电磁离合器、飞轮轴、扭矩传感器与制动轴相连；制动轴的右端连接制动盘，飞轮轴上固定有飞轮组；底座右侧有可前后移动的滑台，滑台右侧安装气缸；气缸左端输出轴依次经弹簧、压电式单向力传感器、导杆与夹持制动闸片的夹具连接；导杆中部由直线轴承支撑在滑台上；夹具侧面安装三维加速度传感；制动闸片左面与制动盘右面相对；声音传感器的感应端位于制动盘附近；变频电机、电磁离合器、气缸与控制系统电连接。它能模拟高速列车制动盘的制动工况，进行制动噪声试验，找出制动工况、制动材料与制动噪声之间的关系，为减少高速列车制动盘的制动噪声提供试验依据。市场前景分析：高速列车研制领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

为了满足乡镇企业、轻工行业以及其它工业生产中装修装配工作的需要，开发了可电动、手动及脚动的低噪声小型冲床。该冲床使用灵活方便，三种驱动方式相互独立而不发生干涉。整个结构美观大方，造价低廉，使用维修方便。 目前，国内外已开发的人力驱动冲床，有些不具备电动功能，不方便用户便用；而人力和电动能均存在一定的干涉现象；此外，目前的人力驱动冲床的驱动方式几乎

电源控制模块由太阳能电池板和铅酸电池组成，通过内核守护程序，完成全速状态和休眠状态的转换降低系统功耗，并可根据订阅的新能源管理方案管理系统的运营。本系统基于 Web 架构，易于部署，易于二次开发，并可延伸至运行 WindowsMobile(Windows CE)系统的手持移动设备（如智能手机等）。其核心业务包括数据的整理、存储、检索、统计、查询、分发等。

舰船用泵是安装于船舶的动力装置、货物装卸、生活服务安全保障和其他专用系统中的一种数量较大、品种繁多和作用重要的机械设备；其振动噪声性能对船舶的工作环境以及军舰尤其是潜艇的隐蔽性有很大影响。项目产品目前已在沪东中华、大连造船等客户使用，证明本项目产品性能优异，可靠性高，完全符合客户的使用要求。 在申请2项；已授权2项，专利号：ZL 201010520561.6、ZL201210205871.8技术指标：舰船泵的噪音≤75dB，振动加速度≤118dB。（1）采

本发明涉及一种高速列车制动盘的制动噪声试验台，其组成是：底座左侧的变频电机输出轴依次通过电磁离合器、飞轮轴、扭矩传感器与制动轴相连；制动轴的右端连接制动盘，飞轮轴上固定有飞轮组；底座右侧有可前后移动的滑台，滑台右侧安装气缸；气缸左端输出轴依次经弹簧、压电式单向力传感器、导杆与夹持制动闸片的夹具连接；导杆中部由直线轴承支撑在滑台上；夹具侧面安装三维加速度传感；制动闸片左面与制动盘右面相对；声音传感器的感应端位于制动盘附近；变频电机、电磁离合器、气缸与控制系统电连接。它能模拟高速列车制动盘的制动工况，进行制动噪声试验，找出制动工况、制动材料与制动噪声之间的关系，为减少高速列车制动盘的制动噪声提供试验依据。

项目简介 1、舰船用泵是安装于船舶的动力装置、货物装卸、生活服务安全保障和其他专用系 统中的一种数量较大、品种繁多和作用重要的机械设备；其振动噪声性能对船舶的工作 环境以及军舰尤其是潜艇的隐蔽性有很大影响。 2、在申请 2 项；已授权 2 项，专利号：ZL 201010520561.6、ZL201210205871.8 技术指标 舰船泵的噪音≤75dB，振动加速度≤118dB。 （1）采用主动控制技术和组合隔震技术相结合，振动噪音小，有利于改善船舶工作。

NFA5000A是一款高性能的噪声系数分析仪，频率最高支持50 GHz。具有优良的测量动态范围、分辨率带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、噪声系数分析等多种测试功能；支持测量放大器、上变频器和下变频器的噪声系数；支持多级混频器的噪声系数测量；具备完善的插损补偿功能，能以固定和表格的形式补偿被测件前、后测量通道引入的损耗；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。可广泛用千教育科学、企业研发和工业生产等诸多领域。 功能特点 频率范围：10 MHz至40 GHz（可扩展到50 GHz) 相位噪声：－125 dBc/Hz（载波1 GHz,编移10 KHz） 支持噪声系数分析模式、通用频谱分析模式 可通过LAN、GPIB、USB等接口控制仪器 远程控制指令兼容主流同类设备 应用领域 教育科学 企业研发 工业生产

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。