成果简介：单一速比的减速器无法同时满足各种工况下车辆对动力性和经济性的要求。采用多档变速箱的传统车辆需要离合器和换档机构等装置，系统复杂。上述的新型电机及其控制系统具有大转矩起动和高效工作区宽广的优点，为取消换档离合器，简化换档操作提供了前提，也为采用线控行星变速器提供了理论依据。因此，自主设计了大功率无离合器线控变速器，可实现线控自动换档，既操作简便，又满足了电动车辆爬坡和起步加速时对大转矩的需求。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：电动

成果简介：在航空航天领域，光电仪器受温度影响会产生像移，成像质量会 变差，影响探测。本技术将光学设计、结构设计、有限元分析、光学表面自由曲面面型拟合结合起来，可以分析在恒温和瞬态温度变化的情况下，成像 质量的变化，进而给温控提供准确的技术方案和技术途径。 项目来源：横向项目 技术领域：信息技术 应用范围：航空航天光电探测领域 现状特点：国内领先 技术创新： 本技术将光学设计、结构设计、有限元分析、光

由于测量精度、响应速度和稳定可靠度是设备的重要指标，所以抵抗外界环境能力是直接影响产品性能的一个重要因素。公司监测设备及监控系统通过短距离无线通信进行相互联系，物联网中应用广泛的近距离无线通信技术例如ZigBee、NFC、超宽频、DECT等在传输信号过程中都会受到电磁波的干扰，公司需要通信模块及结构设计进行改进优化，提高抵抗不同频率、不同强度、不同极化方向的电磁干扰的能力。

静态破碎开挖技术是利用装在炮眼中的静态破碎剂的水化反应，使晶体变形，产生体积膨胀，从而缓慢地和静静地将此膨胀压力施加给炮眼壁，由于受到炮眼壁的约束，这种膨胀压力转化为拉伸应力，产生拉应变。当炮眼壁的拉应变超过材料的极限拉应变时，炮眼壁开裂、破碎。 静态破碎剂性能可靠，破裂速度较快，破碎效果好，施工简单方便，安全性好，不影响周边其他工作，在环境复杂不宜采用爆破方法的特殊部位，比如靠近煤层的地点，或是附近有管道、设备等，采用静态破碎技术可以提高施工速度，减低工人劳动强度，做到安全施工，具有显著的社会效益和经济效益。

近日，我校杨莉研究员团队受邀在质谱研究领域国际著名期刊Mass Spectrometry Reviews发表综述文章，题为Advances in mass spectrometry imaging for toxicological analysis and safety evaluation of pharmaceuticals。文章系统总结了基于“空间辨析、原位表征”理念的质谱成像分析技术在药物安全性评价中的应用进展。

本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

项目成果/简介:橡胶集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中掺加橡胶集料组成，与普通混凝土相比，橡胶集料混凝土具有高变形，高能量吸收，高阻尼，高抗冻、高抗渗、高抗冲击，高抗开裂，低收缩，低热膨胀系数，低等特性。根据上述特性，该项目拟对弹性混凝土的抗拉强度、抗压强度、冲击吸收率、收缩率等性能进行研究，将其应用于室外体育设施并有望投入市场。应用范围:橡胶集料混凝土的应用场景室外篮球场 、室外羽毛球场、室外网球场 、田径跑道、健身步道、其他运动场地……效益分析:需求预测及分析截止2019年底，全国体育场地354.44万个，体育场地面积29.17亿平方米，人均体育场地面积2.08平方米。根据我们的调研，全国田径场地17.39万个，场地面积9.16亿平方米。其中，设有400米环形跑道的田径场地3.61万个，占20.76%；其他田径场地13.78万个，占79.24%。  全国篮球场地97.48万个，场地面积5.79亿平方米，是数量最多的体育场地。其中，篮球场89.19万个，占91.50%；三人制篮球场6.05万个，占6.21%；全国排球场地8.77万个，场地面积0.28亿平方米。其中，室外排球场地8.44万个，占96.24%；全国羽毛球场地19.06万个，场地面积0.38亿平方米。其中，室外羽毛球场地16.08万个，占84.37%；全国健身步道7.68万个，长度17.93万公里，场地面积5.26亿平方米。 上述的体育场地，皆可用橡胶集料混凝土进行替代且预计会有比传统场地更优异的性能以及更低廉的成本。可见，橡胶集料混凝土的市场需求是非常巨大的。知识产权类型:发明专利 、 其他技术先进程度:达到国际先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

本项目从人们对社区或家庭健康监护的需求出发，基于掌上电脑、PDA 或手机等无线移动终端实现远程健康监护：  （1）根据监护的生理参数需求，开发分立的小型化装置，采集人体生理信号或参数，经由短距离无线通信技术，传送到无线移动终端；  （2）基于无线移动终端开发生理监护信息管理系统，实现心电图等健康监护参数的数据存储、显示和信息处理，构建监护对象的生理监护体域网；  （3）基于无线移动终端进行无线数据联网，建立健康监护对象体域网与监护服务器的远程数据交互，开发服务器端的健康管理系统，从而构建面向社区或家庭健康监护的低成本健康监护网络。 目前已经完成基于安卓操作系统开发生理监护信息管理系统，实现基本信息存储、显示和数据通信；成功研制工程样机，并在此基础上生产3000台智能手机；设计平板电脑的模具等硬件设计及相关试样，正研制平板电脑样机。

橡胶集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中掺加橡胶集料组成，与普通混凝土相比，橡胶集料混凝土具有高变形，高能量吸收，高阻尼，高抗冻、高抗渗、高抗冲击，高抗开裂，低收缩，低热膨胀系数，低等特性。根据上述特性，该项目拟对弹性混凝土的抗拉强度、抗压强度、冲击吸收率、收缩率等性能进行研究，将其应用于室外体育设施并有望投入市场。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。