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基于真实世界临床数据的科学研究与中药新药发现平台 ——中医临床数据仓库平台及挖掘分析方法
在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台,以及中医临床数据挖掘方法的研究,实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合,数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台,该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据,并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究,为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。  在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点,研究设计了中医临床参考信息模型,以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型,建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础,基于实际的临床诊疗数据,实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索,并支持基于Web的OLAP主题应用,为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源,以支持临床科研决策分析,满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点,研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法,为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病:中风、冠心病和糖尿病诊治规律,以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术,我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求,实现具有完善的数据抽取-转换-装载(Extraction-transforming-loading,ETL)、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式(多采集点)采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点,采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中,并支持批量数据核查和数据规范整理(对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范)功能。   在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域,当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈,传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息,且个体性的真实世界诊疗实践特点,我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题,通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析,基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统,对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践,初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径,有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容,具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等,是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分,其数据内容由临床表现、诊断和治疗(临床疗法)三部分核心内容(如下图),其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标,而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效,即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题:在疗效信息的约束下,验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析,并与临床专家的交流中发现,名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方(包括经方、时方和验方等)为基础进行临床处方;第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构,而又具有较大灵活性的处方集合。因此,通过对名老中医处方集的共性网络结构分析,能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构,从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法,对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象,即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势,某些名老中医偏好使用某些药物,使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律,实现了多层核心子网分析方法,能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义,且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方;第二层解释为主要药物配伍;第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方:1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络,其中的网络中的节点是药物,边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型(Symptom-Herb-Diagnosis Topic model,SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题,例如,一类糖尿病人群有不同的并发症,且这些主题所包含的信息特征(以症状来表达)具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布,并通过症状来表达主题的内容;同时,把每种中药看作是主题上的多项式分布,因为一类中药可以治愈多种症状/疾病;又因为一种诊断包含多种症状/疾病,于是把诊断看作是对主题的描述,构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合,它可以客观地按照症状找到自然分类人群,给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性,分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型,图中三个黑色圆圈,代表显变量(观察变量),其中s 表示一个采样症状,表示患者p的所有药,表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量,其中z 采样症状s对应的主题,x表示s对应的药,u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程,动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点,使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段,医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断,试图获得较好的治疗方案的认识,进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此,在无外部对照的情况下,如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题,在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期,无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在,且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性,基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此,如何借助源自真实世界(无外部对照)的大规模临床观察数据,进行挖掘分析,以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究,实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法,以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案,为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项:重大传染病防治、重大新药创制等两个项目;国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究;北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律,从中医临床中分析确认有效处方与药物,名老中医的辨证论治个体诊疗经验,中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律,以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种(如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗;河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等)的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系,支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据,进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图
北京交通大学 2021-04-13
应用生物技术和高新食品加工技术对豆渣进行高 值化综合利用的研究与开发
研究内容: 本项目率先采用生物技术、动态超高压微射流、膜分离和 柱层析联用技术对豆渣进行高值化, 综合制备生理活性强强的大豆多糖和 不可溶性膳食纤维产品,具有显著的提高机体免疫力、降血脂、清除自由 基、预防结肠癌、调节肠道菌群平衡等生理功能。 应用前景 :该成果采用了可行、可信的生产加工工艺对江西省丰富的 豆渣废弃资源实施综合开发,实现了资源变废为宝,为豆渣的高值话化找 到一条新的出路,本项目的开发可提
南昌大学 2021-04-14
【央广网】天津市特色化示范性软件学院协同发展联盟成立
2025年4月2日,央广网以《天津市特色化示范性软件学院协同发展联盟成立》为题对我校进行了报道。
天津市大学软件学院 2025-05-21
 GC-M/A1机电液气一体化实验教学培训系统
上海计呈教学设备生产GC-M/A1机电液气一体化实验教学培训系统,是让的本实验台以挖掘机构为载体,综合应用软件编程、电气设计、PLC控制、运动控制、逻辑控制等开展机电液气综合的一系列实验。本实验教学培训系统根椐各阶段的教学要求、培训要求、实验要求、创新研发要求,综合液压、机械、电气等进行模块化设计、智能化设计、课程化设计。本教学培训系统是一个实验的大平台,是各院校开设机电液气一体化验证性、设计性、创新性实验的得力助手。
上海计呈教学设备有限公司 2025-06-02
铁路勘测设计一体化、智能化研究
铁路勘测设计一体化、智能化是系统地研究和建立以数字化信息为基础,以计算机应用技术拉通勘测设计全过程为主要特征的新的生产作业模式。所以,该系统应将使用各种勘察手段所采集的铁路线路及其相关的地形、地理、地质、水文等资料加工成数字化信息,通过接口界面进行信息处理并传输到工程数据库中。先进的计算机网络必须覆盖各专业CAD终端,各专业在集成化设计环境中共享工程数据的信息,完成本专业设计,同时输出数字化和可视化的设计成果,供后序专业应用。设计完成后,全部CAD设计电子文件通过网络直接归档,从而实现铁路勘测设计一体化。随着各专业设计专家系统的建成与不断完善,再实现勘测设计智能化。在一体化新的作业模式下,勘测设计的全过程可以理解为对一般数字化信息流的采集、加工和扩充的过程。外业的勘测和勘探资料是这股数字化信息流的源头,各专业的设计工作是对信息流的加工和扩充。最终完成的数字化信息就是设计成果和归档资料。设计与管理所面向的不再是原来的书面资料和图纸,而是在工程数据库统一管理下,在网络的终端上有序受控流动的数字化信息流。所以,实现勘测设计一体化的过程就是从以非数字化为基础的现有作业模式向以数字化为基础的新的作业模式转化的过程。实现这一转化需要建立新的勘测设计流程,研究解决新模式带来的一系列技术层面和管理层面的关键问题。 1)勘测设计资料数字化是新的生产作业模式的基础,只有后道工序需用计算机处理的资料是数字化的资料,才能保证整个设计过程形成数字化的信息流。这就需要外业勘测时尽量利用各种测量仪器的数字化功能,使第一手资料即是数字化的形式,同时资料整理必须利用计算机来完成,才能获得满足内业设计要求的数字化勘测成果。为了实现外业数字化勘测,重点应研究以下问题:充分开发利用航测、全站仪及各种遥感设备的数字化功能;研究既有地图如何实现高精度、高清晰度扫描数字化处理;开发在勘测现场的铁路线路初步设计方案比选系统,改变外业队的作业方式,建立与数字化勘测相适应的装备水平、劳动组织、作业内容和管理制度。 2)建立工程数据库是新的生产作业模式的核心,新模式与原有模式的重大区别之一就是外业与内业之间、各专业这间需要共享的数据都要通过数据进行存取,所有的设计成果都由数据进行保存与管理。所以,如何开发一个符合铁路勘测设计行业特点、功能强大的工程数据库管理系统是本项目研究的一个重点。为此,需要研究与解决以下关键技术问题:做好标准化工作,制定铁路勘测设计一体化数据格式标准,规定每个专业的哪些数据需要进;如何处理非结构化数据;如何制定适应铁路勘测设计特点的数据结构。 3)建立铁路勘测设计集成化设计环境是新的生产作业模式的关键,新模式与原有模式的重大区别之一,就是全部内业设计均在集成化设计环境中进行。设计集成化环境是以计算机网络为平台,工程数据为核心,设计流程管理为主线,各专业设计软件与程序数据库接口为主要内容的计算机集成应用体系。为此,需要研究与解决以下关键技术头题:建设技术先进的计算机网络系统;研究出一种适应各种软件和各种数据需求的专业设计软件与工程数据库的接口方案;开发设计流程管理系统,保证整个设计在受控,有序的条件下进行。从而实现完全消除专业间书面资料的往来传动,每个设计人员在自己的计算机站点上就可完成设计和前后工各种间的信息交换。 4)建成计算机档案管理系统是新的生产作业模式的重要内容,新模式与原有模式的重大区别之一,就是全部电子设计文件采用光盘存储并由计算机管理。计算机档案管理可实现在网络环境下直接检索、查询、浏览和下载电子档案文件,并为电子设计文件重复利用提供了极大的方便。为此,需要研究与解决以下关键技术问题。正确处理管理型软件与管理方式之间的关系,就是说,所编的档案管理软件应满足行业的需要,适应各设计院在档案管理上存在种种差别的实际情况,而不是让各设计院改变档案管理方式来适应所编的软件;能浏览各种格式的电子文件,使软件具有良好的实用性。 5)采用人工智能技术是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。传统CAD技术的特点是辅助设计人员进行计算与绘图,没有智能功能。总结国内外经验后,我们认为,以专家系统、智能CAD为主要内容的人工智能技术在铁路设计中的应用是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。铁路选线是带全局性的非常错综复杂的设计问题,一直以人工以验为主进行设计,只能对有限的方案进行研究,设计周期长,推荐方案往往不是最优的。所以,必须要研究铁路新线设计智能CAD系统,以提高设计质量。采用综合地质勘探方法来解决特定的工程地质问题被证明是行这有效的。由于综合地质勘探模式有几十种,采用哪一种模式来解决某一个具体工程地质问题往往是很复杂的、模糊的。采用的模式不适合,就不能有效地解决问题,所以要研究铁路地质综合勘探方法专家决策支持系统,以显著提高地质工作质量
西南交通大学 2021-04-13
高原铁路一体化电力自动化系统
铁路电力系统主要为编组站、车站、检修工厂、机务段、车辆段、通讯、列车行车信号等动力和照明提供用电,它虽工作于电网的末端,属于电力、输、供三个环节中的供配电环节,但其对供电可靠性的要求却非常高。近年来铁路行车速度不断提高,直接与行车有关的新工艺、新设备无不要求电力供应稳定可靠。青藏铁路平均海拔超4000米,其环境达零下25度,使普通电器设备无法正常启动;其大气压力远远低于正常海拔值,使普通电器设备的耐绝缘、耐冲击、继电器触头及印制板的设计性能等均不能满足要求。同时,青藏铁路沿线恶劣的自然环境,给设备进行现场试验和维护带来诸多不便。因此,需要一体化的系统来综合解决这些问题。该系统包括如下几个方面的内容:1)适用于高原低温等恶劣环境的保护、测控装置的新硬件平台。2)适用于高原低温等恶劣环境的基于地理信息系统、管理信息、视频监控系统的铁路电力远动高度系统。3)适用于高原低温等恶劣环境的铁路电力综合自动化系统。4)适用于高原低温等恶劣环境的铁路电力线路自动化。5)适用于高原低温等恶劣环境的变(配)电所电气设备状态在线监测系统,包括一次设备的在线监测和二次设备的在线监测。
西南交通大学 2021-04-13
二维材料硒化铟的非晶化方法
本申请涉及一种二维材料硒化铟的非晶化方法。本申请的非晶化方法包括:S1:提供设置有纳米层状硒化铟样品的电学芯片;S2:对电学芯片施加脉冲电压,使硒化铟发生非晶化。本申请通过施加脉冲电压来诱导非晶化,具有快速、精确、节能等优势,适用于高性能电子和光电器件的制造。
兰州大学 2021-01-12
自动化微型化油品酸值测定分析仪
导热油在使用过程中,在高温条件下与空气接触极易氧化,产生酸性物质,腐蚀设备,严重影响导热油的安全运行,酸值是导热油品质的重要指标。本油品酸值测定仪结合 3D 打印技术和流程控制系统而设计,一部分是利用 3D 打印技术设计的 3D 模块(如图 1a 所示)和固定在其上的油水分离膜实现油样品和标准碱水的充分混合反应再分离;另一部分是利用连接在该 3D 模块上的 pH 电极和信号转换装置通过计算机上的流程控制系统实现油品酸值的自动一体化检测。 该油品酸值测定仪一方面利用油水分离膜解决了传统检测方法中油样品和标准碱水分离不充分而导致检测结果不精确的问题,将分析流路中油水混合、分离部分以及检测部分通过 3D 打印的方式实现检测流路的集成化和设备的微型化;另一方面通过流程控制系统与计算机联用,易于实现自动化、一体化快速检测。 利用该油品酸值测定仪检测油品酸值无需使用指示剂,方法简便,分析速度快,平均样品分析时间为 5-6 min,灵敏度高且样品检测重现性高,检测的范围广,检出限为 0.2 mg KOH/g(S/N=3)。本仪器将 3D 打印技术开创性地结合流动注射技术、离子选择性电极技术,实现微型化油品酸值检测仪器的设计开发,完全避免了有毒有害有机试剂的使用,绿色环保,准确度高,可以用于现场和在线检测导热油酸值分析。 
江南大学 2021-04-13
高速列车走行及悬挂系关键零部件载荷谱测试及可靠性设计技术
该项目是国家部委项目,现处于实验室研究阶段。 项目主要研究内容如下: (1)关键构件载荷谱编谱平台 建立以转向架构架标定试验台为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台,该平台以多通道、高精度转向架测力构架标定加载系统为主要设备,配以多通道协同作用控制软件和相应的加载工装,完成转向架载荷谱测试中测力构架的载荷标定,这是确保载荷谱研究圆满完成所必需的基本试验手段。 (2)载荷线路测试与评估平台技术 建立以大容量、多通道、高信噪比(包括无线测量)的载荷线路测试与评估平台技术,该平台以高信噪比动态数据采集系统和无线遥测数据采集系统为主要设备,能够在高速动车组运行时,全程往返连续测试高速动车组转向架构架、轮轴等关键部件的载荷与动应力。    项目主要技术创新点如下:Ø  建立复杂载荷系下载荷标定技术和方法;Ø  载荷谱的损伤一致性编谱准则;Ø  高置信度编谱技术;Ø  各类测力装置和大容量高抗干扰能力的测试系统;Ø  可靠性评估技术。 本项目将形成以转向架构架标定试验台、结构疲劳试验系统和材料疲劳试验系统为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台和多通道高信噪比测试设备为主体的载荷线路测试与评估平台。    应用范围: 高速列车车轮、车轴、构架、轴箱、齿轮箱、悬吊螺栓、悬吊支座等走行及悬挂系关键零部件的设计及试验评估。
北京交通大学 2021-04-13
基于交通大脑的城市广域交通管控一体化关 键技术
提出了多源异构交通大数据分析融合技术、城市广域交 通AI 信号控制技术、城市广域交通AI 协同管理技术和究城 市广域交通运行及管控评价技术。通过对关键技术突破及现 有技术集成应用,形成能够解决我国城市广域交通管控突出 问题的成套技术及解决方案。
浙江工业大学 2021-05-06
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