本成果2006年获国家科技进步二等奖（参加）。

螺杆压缩机具有结构简单、工作可靠等一系列独特的优点，广泛用于空气动力、制冷空调及各种工艺流程，然而其设计非常复杂。本成果在对螺杆压缩机的工作过程理论进行系统深入的研究基础上，开发了一套设计计算软件SCCAD。利用该软件，可快速准确地完成转子型线设计、吸排气孔口布置、热力性能预测、动力特性分析，以及刀具刃形计算等设计计算内容。SCCAD软件填补了国内空白，并

能源、环境及化工等领域广泛存在具有相变和反应的能质传递和转化问题， 具有多区域、多场、传递与转化等相互耦合的特点，是影响装备性能的关键热物 理问题，对提升性能至关重要。本项目针对上述领域中共性的多场耦合能质传递 机理反其强化和调控方法的前沿科学问题开展研究工作，取得了系列原创性研究 成果。主要发现点有： 一、 分区耦合多相传递可视化实验方法及其机理与特性：创新了滞止流和通 流槽道内逸出速率及位点可控的液滴和气泡动力学行为、变孔隙率网络流道及其 与外部流场耦合的两相流动、毛细阻力可调的多孔层内相变传热及含反应边界的 两相流及传递等可视化实验方法。获得了逸出液滴聚合衰减震荡机理及规律；发 现了微孔逸出气泡脱离后涌入和界面震荡现象；揭示了具有壁面逸出气泡的槽道 内两相流规律；阐明了具有微孔层和结构缺陷的气体扩散层内两相分布特征；厘 清了反向式毛细蒸发器多孔层内相分布规律反其对相变传热的影响机理；揭示了 燃料电池内两相流动和传输以及电化学反应的相互作用规律，获得了流道水淹与 压降之间的定量关系及膜电极表面温度分布特性。 二、 多元多相分区耦合能质传递及转化理论模型：建立了多场耦合固体基质 表面细胞吸附成膜理论模型，揭示了生物膜结构与能质传递及产氢/产电性能的 相互关系；建立了含生化反应的多孔填料床内多相能质传递的毛细管模型和多相 混合模型，阐明了流动和传输与生化反应的耦合特性，为固定化细胞生物反应器 性能预测提供了方法；建立了毛细结构材料内分区耦合相变传热理论模型，为反 向式毛细蒸发器和微槽膜状凝结换热提供了理论计算方法；提出燃料电池两相传 输三维孔隙网络模型和气体有效扩散系数的分形模型，首次利用V0F方法模拟 了边壁具有逸出液滴的燃料电池流道内细观两相流行为，揭示了多孔扩散层与流场板流道内两相流的耦合关系以及流道结构和工况参数对两相流特性的影响规律。 三、多场耦合能质传递强化及调控方法：基于分区耦合强化传热思想，提出 了三维肋表面和螺旋扭带组合强化传热新方法；通过分区流动和传递强化与调控, 发展了三维柱状阵列结构阳极微流体燃料电池，显著提升了电池性能；利用石墨 烯表面修饰，实现了多孔电极内微生物产电菌电子转移速率和活性生物量调控和 强化；创新性利用流场/浓度场/温度场/光场的强化和调控，结合表面修饰和弥 散光导体技术，实现微生物生化转化全过程强化；提出了通过外接电阻控制阳极 电势诱导和调控生物膜结构，强化了质子传输，大幅提升了微生物燃料电池性能。

“高校思想政治理论课”在线开放课程 本科课程、高职课程、研究生课程、中国系列、形势与政策

《现代羽毛球专项竞赛体系与训练参赛机制》从现代竞技体育的发展特点、世界运动竞赛体系及其演变、羽毛球专项竞赛发展特征，以及世界优秀运动员的参赛特征入手，比较全面的梳理了世界范围运动竞赛的整体发展状况与趋势，分析羽毛球专项竞赛的体系特征与发展特点，为更好的理清并把握世界运动竞赛发展特征，系统规划我国运动竞赛改革，有序推进竞赛、训练工作的科学发展提供参考依据。 该成果基于对世界运动竞赛体系的系统分析，结合羽毛球项目的奥运备战需求，与国家羽毛球队紧密合作，从世界羽毛球项目的竞赛体系特征、高层级比赛的年度安排、积分规则与排名情况、世界优秀运动员年度参赛数量与积分排名变化、年度训练时间与参赛时间安排、年度参赛的结构特征与训练的阶段性特点等几个方面进行系统梳理与数据分析，丰富了现代运动竞赛理论，更为国家羽毛球队科学规划奥运备战训练与参赛过程、提高训练参赛效益、如期完成奥运会备战与参赛任务并夺取金牌，提供了重要的技术支持，取得预期的科技效益，获得国家队以及相关管理部门的积极肯定。

吸附床由6个吸附单元组成,吸附单元为壳管式换热器,吸附工质对是活性炭-氨.利用多孔介质中流体流动的概念,建立一个吸附单元的数学模型,模拟结果与实验结果显示出很好的一致性.同时得出了吸附床内某种平均温度和平均压力的分布规律.

首创胃癌防控可行性策略降低胃癌发病风险，确立进展期胃癌手术及围术期治疗规范显著提高生存时间，创建胃癌样本资源库支撑重大科研揭示胃癌演进的关键靶点。通过项目实施与推广，显著提高了我国胃癌整体防治水平。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:吸附床由6个吸附单元组成,吸附单元为壳管式换热器,吸附工质对是活性炭-氨.利用多孔介质中流体流动的概念,建立一个吸附单元的数学模型,模拟结果与实验结果显示出很好的一致性.同时得出了吸附床内某种平均温度和平均压力的分布规律.