主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性 研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备， 提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨 识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参 数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地 引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在 获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产 过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。 建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微 粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷 雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、 管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规 DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以354 适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供 了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技 术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提 升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的 绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方 向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方 法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选 择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性 高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目 标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问 题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生 产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小 型制造业。 技术的成熟度： 相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业 化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、 加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水 平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、 平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从 2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的 10 多家轻工装备制造及使用企业。355 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显 著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑 料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

传统荧光材料与磁性（多为黑色）指纹粉末结合后通常会导致荧光猝灭，而利用 AIE 材料聚集态下荧光亮度的高特性，与黑色磁粉复合后不但信号不受背景干扰，还能实现在日光和紫外光下的双重显色，获得高分辨的指纹多级结构信息。为了适应南方潮湿天气，本团队进一步开发了指纹喷现液，可在更复杂环境和背底下进行微弱指纹识别。该技术已在公安机关试用推广，成功协助侦破多起恶性案件。 同时，利用本团队自主开发的智能指纹对比分析仪，能够快速读取通过 AIE 双模输出的指纹信息，并与相关数据库人员进行对比， 进而展示现役人员的准确信息。该技术还可结合目前的云端技术与监控图像识别系统，快速确认疑似人员的移动路径，实现采集- 识别-监控-追捕无缝对接。 

南京大学国际地球系统科学研究所和地理与海洋科学学院张永光教授、居为民教授和陈镜明院士团队在全球变化和陆地碳循环领域取得重要进展。未来全球变暖的速率及陆地生态系统对全球变暖的响应是《Science》杂志列出的未来25年需要解决的125个重大科学问题之一。工业革命以来，人类活动造成大气中二氧化碳（CO2）的浓度持续上升。CO2浓度的不断增加，在通过温室效应导致全球变暖的同时，也提高了植被的光合作用速率（即CO2施肥效应），增加陆地生态系统吸收大气CO2的能力（即碳汇能力），从而减缓全球变暖的速率。研究表明，大气CO2施肥效应是造成近几十年来全球陆地生态系统碳汇显著增加的决定性因素，也是全球变绿的主要驱动因子之一。因此，在全球尺度定量化评估CO2施肥效应，并分析其时空变化格局，有助于准确评估全球陆地生态系统的固碳能力以及其变化趋势、降低未来气候变化预测的不确定性十分重要。 尽管基于控制实验可以在叶片和冠层尺度对CO2施肥效应的机理进行了的研究，但控制实验的数量、空间分布和物种代表性有限，全球尺度CO2施肥效应的时空变化得定量评估尚不清楚。长时间序列遥感观测为全球CO2施肥效应研究提供了数据基础。因此，该研究首先基于系列卫星传感器的观测数据，研制了1982-2015年全球新型植被指数（NIRv）数据，验证其作为全球植被光合作用（总初级生产力，GPP）指示器的可行性；在此基础上，构建了准确评估全球CO2施肥效应的检测-归因模型，揭示了近四十年全球CO2施肥效应的时空变化特征，评价了结果的可能不确定性；最后，结合欧洲ICP Forests等机构提供的欧洲地区叶片氮磷观测和全球陆地水储量等遥感数据，揭示了全球CO2施肥效应时空变化的可能原因。 研究表明，全球CO2施肥效应在近四十年呈现显著的下降的趋势；2001-2015年的全球CO2施肥效应比1982-1996年显著降低。全球超过70-80%的陆地植被区域CO2施肥效应呈现下降的趋势，欧洲、西伯利亚、南美洲和非洲大部以及澳大利亚西部地区尤为明显；在少部分地区CO2施肥效应存在着上升的趋势，例如东南亚部分地区和澳大利亚东部地区。多个生态系统模型同样能够模拟出全球CO2施肥效应的下降趋势，但显著低于基于遥感数据的结果。