智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 1、智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，可以实现对锅炉软化水、供暖软化水等待检测样本的自动定时取样、检测试剂滴定、基于溶液颜色的数据分析与处理、以及数据上传和存储，从而实现对水质硬度参数的自动化在线监测，并对硬度超标的水进行软化处理从而实现对水硬度的自动控制。 2、针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，替代传统的人工取样检测，完全自动化、智能化。已在热力集团等单位进行了多轮实际测试和应用。

V2G技术，简单的来说，就是将电动汽车的动力电池，作为电网中的分布式电源，在用电高峰时通过逆变技术向电网回馈能量，而在用电低谷时电网通过整流，对电动汽车充电，从而实现电动汽车和电网的友好能量交互。 目前，大部分研究工作主要集中在电动汽车智能充放电优化模型的建立上，很少关注到提出优化方法的求解算法。另外，鲜有文章检验其方法对于大规模电动汽车入网调度的可行性。在此背景下，蹇林旎课题组首先对

本项目针对复杂环境下的移动式服务机器人系统，探究高环境适应性的感知与导航控制方法，以及高人机协调性的共享控制机制，解决动态环境中的鲁棒自定位、拥挤受限环境中的导航规划与控制、人机共享控制等难题，为提高服务机器人在复杂环境中的自主能力提供理论基础和技术方法。 通过本项目的实施，在服务机器人的感知与控制方面取得了一系列技术突破，对于地图创建、自定位、导航控制和共享控制等问题已取得国际前沿的理论和实验结果。 “交龙”智能轮椅入选2010年上海世博会展出，获得上海世博工作优秀个人等荣誉。 “交龙”服务机器人作为国家863计划先进制造技术领域代表性成果入选“十一五”国家重大科技成就展。曾获国际机器人领域旗舰大会IEEE ICRA 2011服务机器人最佳论文奖（大陆学者首次）、机器人世界杯亚军和多届中国机器人大赛冠军。国际权威技术评估机构WTEC和美国国家科学基金会在2012年发表的技术评估报告《Human-Robot Interaction》（每5年全球评估一次）报道了本项目的研究成果。

主要从事的是挖掘机的液压阀与挖掘机的非线性控制系统的研究。 主要研究成果：1、攻克了电液比例阀结构设计、制造工艺、精度控制等关键技术，解决了中高端装备中的大流量比例动态控制技术难题。2、研究多路阀阀芯阀体材料和表面质量技术要求，通过调质、沉淀强化热处理、形变压缩技术，获得具有高强度和耐磨性的阀体材料，通过微弧氧化技术、化学复合镀和化学转化膜技术，得到高硬度的阀芯材料。3、分析阀体阀芯在传统表面处理工艺中出现的缺陷和弊端，最终采用激光熔覆的表面改性技术提高阀体阀芯表面性能，解决了高压大流量冲击断裂问题。4、提出了面向多工况的电控液压挖掘机控制策略研究；搭建了基于挖掘机实物和三维建模软件的硬件在环挖掘机试仿真验台。5、实现了自动化挖掘机铲斗位置精确控制，提出了通过使用智能算法优化挖掘机控制器的新的控制方法，通过建立仿真模型和试验证明该控制方法的可行性。

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

该成果基于快速组网的轨道交通建设的工程背景，从能量的角度来研究结构地震反应和损伤水平，采用多种软件平台建立轨道交通列车-无砟轨道-大跨斜拉桥系统计算模型，进行大量计算，分析断层地震效应对轨道交通桥梁系统动力响应及桥梁服役性能的影响。提出了适合高轨道交通桥梁隔震支座的计算方法，并给出定量化的计算公式。将数值分析与既有试验研究相验证对比，评估灾后桥梁服役性能与行车安全性之间的关系。

研究内容： 本项目率先采用生物技术、动态超高压微射流、膜分离和 柱层析联用技术对豆渣进行高值化， 综合制备生理活性强强的大豆多糖和 不可溶性膳食纤维产品，具有显著的提高机体免疫力、降血脂、清除自由 基、预防结肠癌、调节肠道菌群平衡等生理功能。 应用前景 ：该成果采用了可行、可信的生产加工工艺对江西省丰富的 豆渣废弃资源实施综合开发，实现了资源变废为宝，为豆渣的高值话化找 到一条新的出路，本项目的开发可提

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。