承担国家自然科学基金、北京市科技基金等等一批课题，开展“基于轨道交通枢纽的地铁站建筑空间优化设计策略”、“京津冀通勤圈轨道交通接驳空间优化途径与措施研究”，研究轨道交通枢纽站的综合开发与交通接驳效率问题。参加无锡市轨道交通1号线综合开发策划、厦门市轨道交通1号线综合开发策划、北京市海淀后山线北安河车辆段一体化开发经验与模式等项目，从城市规划、政府管理、建设体制、投融资体制、土地政策等多维度进行综合研究。

本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。 该安全管理信息软件使用Delphi7.0语言编写，采用Access2003数据库管理系统，可运行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。 目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。 应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。

先天性唇腭裂是口腔颌面部最常见的出生缺陷。据我国出生缺陷监测中心1995-2000的统计数据表明，唇腭裂已跃居为我国新生儿中最常见的先天性畸形。由于唇腭裂的发病机制不清楚，目前尚无预防的办法。因此，努力提高唇腭裂的临床治疗水平是最重要的任务。而唇裂手术效果的不稳定性和腭裂修复手术后患者上颌骨生长发育抑制的现象仍然是唇腭裂临床治疗领域面临的难题。为此，本项目进行了以下几方面的研究： （1）影响唇裂修复术后效果因素的研究；（2）影响腭裂修复术后效果因素的研究；（3）新的唇裂整复手术设计原理和方法的研究与应用；（4）避免或减轻腭裂修复术后上颌骨生长发育抑制方法的研究；（5）新的腭裂整复手术设计原理和方法的研究与应用。 结合本项目研究成果编写出版了《唇腭裂修复外科学》和《唇腭裂手术图谱》2部专著，在国内外专业杂志上发表论文80余篇，其中SCI论文11篇。研究成果被国内外学者引用104次。培养博士研究生12名。主要研究成果中唇腭裂修复的华西法在全国主要的口腔医学院校的教学、科研和医疗工作中得到了广泛应用。所建立的新的唇裂手术方法被全国40多家大学附属医院和省级医院所应用，受益患者已达1万余人，取得了良好的社会效益。

载药量高达到400%（w/w）的多功能纳米载体 一、项目分类 重大科学前沿创新、关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 南京大学医学院胡一桥教授和吴锦慧教授科研团队，围绕生物材料的理化及生理特性，聚焦药物临床治疗的关键科学问题和难题，首创“单元-多维”生物材料成形理论，突破了“超强疏水/高比重”物质的高效负载、体内传输、体外贮存三大关键科学技术难题，构建了载药量高达到400%（w/w）的多功能纳米载体。 研究成果发表在Nature BME，Nature Communication、PNAS、Science Advances上，并获得教育部技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖、江苏省发明专利金奖。据此项研究成果，建立了“Bottom-Up”的规模化制备生物纳米药物的生产线，完成了以蛋白类生物材料为载体的抗肿瘤靶向药物的规模化制备和临床研究，相关药物1项在临床试验，1项获得NMPA的批准上市。有效的解决了进口类似品种价格高，患者无法承受的问题。

绝缘栅双极晶体管(IGBT)是新型MOS功率器件，目前在国内的研究只有我们和北工大进行。在国内的生产更是空白。国内的器件应用全靠进口。项目承担人袁寿财是国内最早从事IGBT研究的人员和专家之一，所有技术是自己研制和开发，属自有技术。包括平面工艺和目前最先进的Trench(槽)工艺，采用VLSI侧墙自队准和硅化物自对准技术，使工艺极大地简化 

大型双馈风电机组是现阶段风力发电的主流机型，针对大型双馈风电变流器在实际应用中所面临的关键技术问题，本课题持续深入研究了大型风电双馈风电变流器的控制理论技术以及机组设计技术，实现了双馈风电变流器数字化、智能化控制，高可靠，高稳定运行，缩短了与国外双馈变流器的差距，将风电变换器与双馈感应发电机的内部运行机制有机地结合起来，研究了双馈风电机组变流器与变桨的协调控制，研究了在电网电压跌落情况，双馈风电机组转子侧外接Crowbar电路的控制方法，提高双馈风电机组的低电压穿越能力。 以上相关的研究工作紧紧贴近风电发展的实际需求，并结合中国风电发展特点，形成了自己的研究体系，为使我国大型双馈风电变流器的研究进入国际先进行列打下扎实的基础。。 以上成果发表在国内外重要期刊上，如Wind Engineering， IEEE transactions on Power Electronics ,电机工程学报等杂志，基于以上成果本课题组申请授权了多个发明专利和软件著作权，在上述双馈风力变流器控制研究的基础上，自主研发了1.25MW、2MW、3.6MW双馈风电机组变流器， 2009年4月通过产品鉴定，现已通过上海电气实现产业化。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

该项技术针对汽车底盘关键零部件，结合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真，获取其在多种工况下的载荷谱，通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象，在保证其整车性能的前提下，结合载荷对其进行合理的拓扑优化，达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。1、技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广；（2）缩短研发周期，减少研发经费；（3）同时兼顾车辆操