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

本发明属于岩土工程技术领域，公开了一种无需反力架的岩石地锚斜向拉拔承载力测试装置及使用方法，包括开设在目标区域的模拟钻孔，模拟钻孔内设置有用于模拟岩石地锚的锚杆，锚杆上传动设置有用于模拟不同角度的拉拔力的施力机构；施力机构包括第一施力组件和第二施力组件，第一施力组件设置在模拟钻孔内并与锚杆的底端抵接传动，第二施力组件设置在地面上并与锚杆的侧壁传动抵接传动；第二施力组件的包括双轴分力槽，双轴分力槽与锚杆的侧壁抵接传动。本发明结构简单，使用方便，施工难度低，可在不使用反力设备的前提下模拟斜拉地锚受到的不同方向和大小的受力，加载过程反力自平衡安全性高，适用性高，获取的试验数据准确度高。

技术结合了螺旋式电容传感器与圆环式静电传感器，通过螺旋式电容传感器的电容获得管内固相浓度，通过圆环式静电传感器检测管道中的颗粒与管道壁面以及颗粒之间的碰撞、摩擦、分离产生的静电噪声，采用互相关法快速获取固相流动速度；根据浓度与速度获取质量流量，实现对气固两相流的多参数测量。本发明是电容法与静电法的融合，发挥螺旋式电容传感器和圆环式静电传感器分别在浓度测量和速度测量方面的优势，简化了电极结构，提高了浓度、速度以及质量流量的检测精度和采样效率。

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。

本发明公开了一种电喷雾装置及利用电喷雾制备太阳能电池减反层的方法，利用电喷雾的原理，在透明导电薄膜上制备一层倒置纳米碗微结构的减反层，形状类似于倒扣的半球形；通过调节喷液的流速，喷嘴的口径大小，高压发生器的电压以及金属喷嘴与透明导电层的间距等参数来控制倒置“纳米碗”的形状及大小；通过 PC 控制单元调节运动平台在 X 和 Y 方向的运动速度来控制倒置纳米碗的密度。本发明采用电喷雾技术来制备减反层，工艺环境要求低，整个工艺过程采用数字化控制，工艺参数易于控制；制备的减反层能有效地降低太阳能电池表面的反