本发明公开了一种可控侧向约束力作用下混凝土接缝抗水渗透性能的试验装置及方法，用于对新旧混凝土接缝部位试块进行抗水渗透性能测试。具有用于放置新旧混凝土接缝抗渗试块5的双层方筒4，方筒的底部密封，方筒的上口具有外凸缘14，方筒下部设置有具有中间开口10的内凸缘9，内凸缘将方筒4分隔为试块舱6和进水舱13两部分；试块舱设置有便于调节夹持抗渗试块5且横穿试块舱两侧的双头螺杆15的调力孔16；混凝土抗渗试块由顶部左盖板1和右盖板2及盖板紧固螺栓3压紧固定；内凸缘上设置有弹性密封垫圈8；左盖板和由紧固螺栓压紧固定在方筒的外凸缘上。本发明能实现在可控侧向约束力作用下新旧混凝土接缝部位的抗水渗透性能试验。

本发明提供了一种将 CO2 应用于二甲醚合成的化学链 CO2 重整甲烷方法，具体为：在 CH4 氧化反应器中，Fe3O4 与 CH4 发生氧化还原反应生成 H2、CO 和 FeO，将 H2、CO 作为二甲醚合成气源，将 FeO 转移至 CO2 还原反应器；在 CO2 还原反应器中，FeO 与 CO2发生氧化还原反应生成 CO 和 Fe3O4；将 CO 作为二甲醚合成气源，将 Fe3O4 返回至 CH4 氧化反应器。本发明还提供了实

本发明公开了一种模拟测试汽轮发电机组轴系扭振及其强度的试验装置，其包括主体组件、测量组件和滑油组件，主体组件包括转轴、电动机、汽缸、发电机、电网模拟器和电力谐波发生器；转轴两端分别与电动机和发电机相连；汽缸安装在转轴上，其与电动机之间以及与发电机之间设有质量轮盘组；电网模拟器与发电机相连，电力谐波发生器为电动机提供电源；测量组件包括扭振测量部件和弯振测量部件，扭振测量部件包括齿轮、磁力座和磁阻式转速传感器，齿轮

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

西北工业大学超高温氧化气氛材料力学性能测试系统加载装置项目招标公告招标项目的潜在投标人应在详见附件正文获取招标文件，并于2022年06月16日08点30分（北京时间）前递交投标文件。

成果描述：本发明公开了一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置。所述边界过渡装置主要由多个节段串联拼接而成，每一节段包括两块侧板以及面层；每块侧板具有竖边、底边和曲边；两块侧板的曲边上固定铺设所述面层；所述侧板的竖边高度等于地形模型边界对应位置处的高度；所述侧板的底边长度为风洞宽度的5%-8%，且所述侧板的竖边与底边所形成的坡度在20°-40°；所述侧板的曲边线形由方程确定，其中x代表曲边的径向位置，y代表曲边的竖向位置，参数r与m由方程组确定，式中h0为竖边的高度，k0为竖边高度与底边长度之比。本发明能使气流过渡后其风场特性满足要求的前提下，对风洞空间要求低，适用性强。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本技术基于声发射原理进行原岩应力测试的一种方法。声发射发又称凯塞效应法，是岩石材料的凯塞效应来测量岩体原岩应力的一种方法。材料在受到外载荷作用时，期内部储存的应变能快速释放产生弹性波并发生声响的现象。1950 年，德国学者凯塞发现，受单向拉伸作用的材料在应力未达到材料的最大先期应力时，不会出现明显的声发射现象，但应力达到或者超过历史上所受的最大值之后，声发射率明显增加，这种现象称为凯塞效应。从很少产生声发射到大量产生声发射的转折点就是凯塞效应点，凯塞效应点的应力即为材料在历史上受到的最大应力。后来，古德曼在 20 世纪 60 年代初通过实验验证了材料具有凯塞效应，从而为应用这一技术测定岩石应力奠定了基础，根据凯塞效应，如果从原岩中取回定向岩芯制成岩石试件，通过对加工好的取自不同方向的岩石试件进行加载声发射实验，并测定凯塞效应点，即可找出每个岩石试件先前受到的最大应力值，进而可以求出取样点的三维应力状态。目前进行原岩应力的方法主要有直接测量法和间接测量法两大类，直接测量方法包括扁千斤顶法、水压致裂法等，间接测量方法主要有应力解除法等，这些方法中一般需要进行大量的钻孔、装配测试传感器和测定等工程工序，工程量大，如果在地下空间进行原岩应力测试，空间相对狭小，施工不方便，也不易实现大规模、大区域内的原岩应力测量。本技术进行原岩应力测量和现在所有方法相比，地下空间进行测量时，只需在测量地点进行一次水平取芯便能完成现场工作，方法简单，余下少量的测量和计算工作均在实验室内完成，加快了原岩应力测量的工序进行，减少了在地下空间的工作时间，大大减少了测量费用，特别适合大面积多点区域内的原理应力测量，而且比较其它原岩应力的测量方法，成功率明显提高，使得测量工作更易控制和操作，因此本技术是原岩应力测量中一种施工方便、工期缩短、成功率高的原岩应力测量方法。