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编织结构陶瓷基复合材料力学性能预测及强度分析技术
编织结构陶瓷基复合材料由于其耐高温、抗氧化的特点，是高推重比航空发动机高温部件最有应用前景的候选材料。在此背景下，研究开发了编织结构陶瓷基复合材料力学性能预测和结构强度分析技术。 项目通过稳态热固耦合平衡方程推导建立了热固耦合双尺度渐进均匀化分析方法，得到宏细观物理量间的对应关系偏微分方程。利用变分原理推导得到宏细观物理量对应关系方程的有限单元形式，完成热固耦合双尺度渐进均匀化分析程序的开发；针对编织结构复合材料的多尺度结构特点，完成了复合材料的细观、微观多尺度RVE建模方法研究。最后，通过引入材料分布模型描述复合材料构件局部材料坐标，建立了复合材料构件宏细微观多尺度热固耦合分析体系。 此项技术通过多尺度RVE建模、热固耦合双尺度均匀化分析能够较为准确的预测陶瓷基复合材料及其构件的热力学性能，得到相关材料参数，为材料的应用提供分析方法。应用此项技术，复合材料热力学性能预测值与材料单位提供的实验值相吻合，预测的宏观弹性模量与拉伸实验测量值最大相对误差12%以内。同时开展陶瓷基复合材料发动机典型结构实验研究，应变预测值与实验测量值最大相对误差7%以内。
北京航空航天大学
2021-04-13
基于大数据分析技术小于胎龄儿的预测与干预模型
北京工业大学
2021-04-14
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
矿区瓦斯灾害的预测及防治措施
项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。
西安科技大学
2021-04-11
智能预测自适应控制理论与应用
南开大学课题组研究了控制科学与工程领域中的热点问题，成果能够用于提升我国传统制造业自动化技术水平。将自适应控制、预测控制、智能控制、非线性控制等多种控制理论进行有机结合形成新型的智能预测自适应控制理论，具有创新性；获得了关于先进控制的系列化、系统性成果；将新的理论方法应用于工程实践，理论分析、方法设计、数值仿真、工程应用等多个研究环节紧密结合。 智能广义预测自适应控制器：用于环形钢坯加热炉上，年增经济效益90多万元，达到国际先进水平；用于工业锅炉上，每台锅炉节煤节电年增经济效益40多
南开大学
2021-04-14
风电场风力发电容量预测
风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的ARMA、噪声场合下的ARMA三种短期预测模型和最小二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用LabVIEW语言和SQL语言构建了集成化预测模型分析系统。
北京理工大学
2021-04-14
免疫诊治靶点抗原性预测
本团队拥有生物信息学研究方向的成员，在致病微生物大数据处理方面具有扎实的理论基础与研究经验，善于利用生物信息学手段分析在人群中广泛流行的病原微生物，从而能够对疾病的防治起到预警作用。其主要工作成果在于流感病毒重要抗原性位点筛选，流感病毒抗原性距离预测，流感病毒流行性监控以及有 效疫苗株推荐等方面，具体阐述如下： （1）流感病毒重要抗原性位点筛选本工作首先对自 1968 年以来近五十年间的流行流感病毒株进行统计，分析了其主要抗原蛋白--血凝素蛋白上每个氨基酸位置的抗原性贡献
上海理工大学
2021-01-12
齿轮动态性能的预测方法及其应用
变速箱中齿轮的动态性能直接影响其承载能力和振动噪声，齿面接触斑点的分布区域和形状以及齿轮传动误差已经成为衡量齿轮副啮合性能的重要指标。为了能够准确预测误差齿面的动态性能，我们从理论以及实践方面对齿轮的动态性能进行了深入研究
上海理工大学
2021-01-12
复杂系统全寿命周期的可靠性理论与方法
本项目从全寿命周期角度出发，建立了具有鲜明特色和创新性的复杂系统全寿命周期的可靠性新理论和新方法。主要发现点有：(1) 揭示了可靠性、维修和保修决策在复杂系统全寿命周期可靠性优化中的关联机制，在国际上首次提出了集可靠性、维修和保修决策于一体的复杂系统可靠性优化和决策新方法。(2) 率先建立了单调关联系统的Posbist 故障树模型，创新性地提出了基于模糊贝叶斯的复杂系统可靠性评估新方法。(3) 阐明了复杂系统在全寿命周期内性能退化、损伤累积等复杂规律，提出了
电子科技大学
2021-04-14