依托南京工程学院江苏省先进结构材料与应用技术重点实验室，面向轨道交通、汽车、建筑及航空等工业领域对层状复合材料及夹层结构的技术需求，长期开展纤维-金属混杂层板（管）、蜂窝及中空复合材料夹层结构的轻量化设计、真空导流及热压罐等各种复合工艺、加工、连接、综合性能评价及预测关键技术研究，其应用领域包括高速列车车体、汽车内外饰结构、飞机蒙皮、拆装式营房等。在该领域出版专著1部，起草国家标准3项，授权发明专利10余项，与中国中车、中航工业、中材科技、福特汽车等多家单位建立了较为紧密的合作关系。

研究方向：电膜分离过程在水质净化、纯化、废水深度处理和特种化工分离中的应用；膜法清洁生产技术；新型集成膜过程的开发及应用研究（纯水与超纯水制备、水深度软化、海水及苦咸水淡化、基于“膜-电”耦合的有机酸、有机碱。 项目简介： 近年来，在海水淡化、苦卤水和众多工业废水处理领域，高含盐水体的处理正迅速成为相关行业发展的制约瓶颈。诸如浓海水的减量化再浓缩、苦卤水浓缩、高含盐工业废水脱盐或盐浓缩等，在操作压力、防腐、安全性、经济型、技术指标等方面均已超出了常规反渗透技术的能力。即使采用代价高昂的高压反渗透技术，其所获得的浓缩液质量浓度一般也低于 8-10%，对浓缩液减量化的作用有限。 本项目针对高压反渗透难以处理高含盐水体的固有缺陷，以及常规电渗析（ED）技术在处理高含盐水体时难以克服的电流泄露、高电耗、异相离子膜电阻较高、电极室电压降大等不足，在多年电驱动膜技术及设备研发、应用的成果基础上，开发节能型、高可靠、高电流效率的新型超能电渗析（SED）成套技术与关键装备，采用 100%国产化材料实现批量生产，浓缩液质量浓度达到 20%水平，总体达到国际先进水平。

本发明公开了一种群集运动实验数据采集方法及系统，方法包括以下步骤：在实验场景中采集群集运动目标的视频；从当前视频帧中提取目标运动区域；对目标运动区域滤除背景；将滤除背景的目标运动区域与目标灰度阈值进行比较，判定大于目标阈值的像素点为可疑目标像素点，将邻近的可疑目标像素点视为一个可疑目标；将可疑目标与预定目标长度、宽度和面积阈值进行比较，判定可疑目标为个体目标、多目标重合、非目标中的一种；根据历史目标位置、速度和

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

本发明公开了一种基于一体化端到端多路径传输的数据传输方法及系统。其中，该方法用于包含多宿主机的一对通信主机间的数据传输，所述方法包括如下步骤：所述通信主机获取对端的可用地址列表；从所述可用地址列表中，选择目的地址和源地址，确定端到端的传输路径；将数据包依据所述端到端的传输路径，进行数据传输。本发明可以充分利用多宿主机的多宿特性建立尽可能多的端到端路径，使多宿主机可以在尽量少的人为参与下维持端到端路径，并将数据包按照其设定的源地址在相应配置了该源地址的接口发送。

本成果已经成熟，可进行大规模转化。

受农村劳动力的转移、劳动力成本的攀升、农业生产资料价格的上涨等因素的影响，农民对轻简化水稻种植方式的需求越来越强烈。水稻机械化精量穴直播是一种轻简化种植方式，越来越受到农民的欢迎。然而，江西水稻品种繁多，物理机械特性差异大，尤其是超长粒型的优质籼稻的推广，现有直播机具难以满足精量播种的农艺要求。 针对上述问题，江西农业大学工学院基于容积深度可调的技术思路，设计了一种播量无级可调型孔式排种器，实现了不同粒型稻种每穴3～8粒无级可调，并根据江西土地资源条件，研制了与高速乘坐式和手扶式插秧机动力底盘配套的水稻精量直播机。同时，在都昌、鄱阳、安远、信丰、新建、万安、高安、上高、修水等20余个县（市、区）开展了早、中、晚稻机械化穴直播技术与机具的试验示范与推广应用。 实践结果表明，相较于人工撒直播，亩均增产25-75公斤，抗倒伏能力显著提高；相较于机插秧，亩产无显著性差异，抗倒伏能力基本一致，亩均节本增效100多元。并初步形成了适宜江西区域早、中、晚稻机械化穴直播条件下的品种搭配、茬口安排、稻田耕整、种子处理、播种作业要求、鸟鼠害防治与杂草防除等生产技术措施，对提升我省水稻种植机械化水平及综合效益具有重要意义。