本轨道减振系统减振效果良好。

本发明合理的利用轨道受到车轮载荷上下振动产生的机械能，节能环保。

本发明提供了一种悬挂式单轨轨道及电车，属于交通运输领域，包括轨道梁，轨道梁上设置有走行腔，走行腔的底部为走行面、侧面为导向面，走行面上设置有防磨增粘层、导向面上设置有防磨层。

本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。

GNSS（全球卫星导航系统）已经在全世界范围内得到了广泛的应用。高轨星载导航接收机工作条件苛刻，器件等级要求高，与地面环境差异较大，对接收机的灵敏度、多普勒适应能力提出了较高的要求。根据高轨道环境下 GNSS 信号特点以及卫星运动特性，设计实现全国产航天级天线、射频前端、后端中频信号处理等硬件平台，并开发新体制弱信号捕获跟踪定位算法，实现高轨卫星上的星载 GNSS 接收机整机系统，为载体自身提供位置、时间等信息，实现载体自主定位、定轨功能。 主要技术指标 （1）全国产化芯片，完全自主知识产权 （2）灵敏度：≥ −143dBm （3）轨道高度：2.5-4.6 万千米 （4）接收机通道数 ：8 通道 GPS L1 和8 通道 BD B1 （5）频率：GSPL1:1575.42 1.5MHz ± ；BD2B1:1561.098 2.5MHz ± （6）定位输出频率：1Hz （7） 多 谱 勒 动 态 范 围 为：-20KHz ~ +20KHz （8）首次定位时间：T<10min （9）秒脉冲精度：5 s µ

南方高铁轨道几何状态测量仪（简称轨检小车）主要用于静态轨道几何形状测量，该仪器主要利用全站仪测量轨检小车的棱镜坐标，再结合仪器内部轨距、超高、里程及环境等多种测量传感器数据进行组合处理，依此来确定轨道上每个测量点的绝对几何状态参数。南方高铁轨检小车可以提供轨道几何测量的综合报表，用户可以自定义报表输出的内容。（例如轨道中线位置偏差、左右高程偏差、轨距偏差、超高偏差。）

1.2m铝合金导轨、小车两台、弹簧两根、立柱两只、50克配重块四块、磁碰片两片、挡光片五片、滑轮及支架、摩擦块、轨道固定拴、滑轮等。可完成相关运动学实验。

针对当前车用无油涡旋空压机加工精度要求高、涡旋盘容易磨损的问题，本 项目团队提出了水冷无油涡旋空气压缩机技术。采用这一技术可将涡旋盘最高温 度控制在 120℃以内，从而降低动静盘热变形，提高压缩机的可靠性与效率。

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

目前国内已有啤酒厂引进国外成套设备，通过蒸馏法生产无醇啤酒，但由于高温造成风味物质的损失，产品有较明显的蒸煮味，设备投资费用也高。反渗透法制备无醇啤酒时，啤酒中的水和酒精在高压下穿过半透膜，而风味物质等大分子物质则被截留。设备投资只有进口设备的四分之一，易被啤酒厂接受。脱醇在 4℃左右进行,能保留啤酒的色,香,味和营养成分。产品达到GB4927-2008《啤酒》中对无醇啤酒的要求，酒精度小于 0.5%（V/V），原麦汁浓度大于 3.0°P，风味物质保留 90%以上，口味纯正，爽口，酒体协调，柔和，无异香，异味