研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

高速永磁电机无需借助维护困难、体积庞大的齿轮增速箱即可同轴连接至风机、压缩机、真空泵、透平膨胀机、燃气轮机等高速负载或原动机，提高了系统的可靠性、降低了维护成本，并可实现无油驱动。 东南大学电气工程学院课题组紧紧把握这一契机，在高速永磁电机的电磁设计、温升分析与冷却设计、转子结构分析等方面做了深入的研究工作。设计并应用了36000转/75kW, 24000转/140kW, 18000转/300kW工业鼓风机/空压机用高速永磁同步电机。

项目成果/简介:研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；平台技术：微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。分布式开发框架——SpringCloudWeb开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）机器学习算法框架——R、Spark集群计算数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）中间件: RabbitMQ应用范围:智能装备预测性维护：滕州机床设备在线监测云，实现设备状态监测、关键参数监测、能效管理、异常报警等服务。有效降低设备非计划停机和能耗，协助技术人员评估关键设备的实时性能，实现设备全生命周期健康管理。矿井工业视频联动：引入大数据对工业视频存储、管理提供支持，工业视频与各业务系统联动，调阅视频，存储视频。依托合作伙伴在正通煤业、鲁花集团、软控股份、山东省计算中心、斯木信息、西山煤电等企业进行应用示范。技术成熟度:可以量产

一、 项目简介本项目所研究的交通视频分析与车牌识别属于智能交通系统的主要研究方向，研究以高清视频流为基础，通过先进的图像处理技术，可以实时进行车辆跟踪、车流量监测、车牌信息检测等功能。二、 项目技术成熟程度项目是河北省科技支撑计划项目，研究开发的系统可以准确的进行交通流量检测，车牌识别以及车辆违章行为识别。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）项目于2012年完成验收以及鉴定，鉴定成果为国际先进水平，申请软件注册权两项。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）主要用于交通部门的道路监控。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）系统需要在指定道路监控地点架设高清摄像机，除场地设备每套设备投资约为6万元。场地设备安装以及采购以当地情况为标准。六、 生产设备系统需高清摄像机一部，工控机一台，以及用于安装监控摄像机的道路支架一部。七、 效益分析  使用该系统可以降低交通管理部门工作人员的劳动强度，提高交通监管的工作效率和准确性。八、 合作方式软件使用权转让，包括软件的安装和培训。九、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）于明，e-mail: yuming@hebut.edu.cn十、高清成果图片3-4张

“无线网络测试与分析系统”（英文简称：WNTOOLS，以下简称WNTOOLS）为无线局域网的专业测试软件，可以用于无线热点的网络环境测试。 WNTOOLS的主要功能： 1.无线信号的测试与分析 WLAN网络信息、WiFi基本信息、WiFi配置、WiFi连接管理等。 2.无线应用分组抓包 网卡信息、过滤条件、忽略的IP流量、抓包操作等。 3.高层应用信令追踪 PING应用、HTTP客户端、Telnet客户端、DHCP客户端、Mail客户端、DNS客户端、FTP客户端等。 4.网络性能评估 AP信号强度趋势图、应用性能统计分析、自定义KPI、KQI等。

在大型运动场景中开展的运动项目，如冰雪运动，体操，田径等，对运动轨迹与动作分析技术有着迫切的需求，现有的运动分析设备通常只适合于在小范围内使用，解决大场景下的动作捕捉与轨迹采集问题主要采用多套系统采集领域拼接来实现，其施工难度和复杂度大，成本高。 所研发的成果具有以下特点： （1）   通过云台变焦跟踪和大视场高分辨采集两种技术分别用于实现大场地下运动员动作特写和全景下运动轨迹的采集，实现动作捕捉和轨迹测量； （2）   可以通过高精度伺服云台光学投影器将记录的轨迹数据以场地投影的形式在场地内进行再现 （3）   具有便携性，可在目标场地内一两个小时内完成布置，开始使用，随用随走。 所研发产品除了用于运动员运动过程的动作分析以外，还可拓展用于远程虚拟对抗，远程体育训练教学，运动过程的虚拟全角度数字采集与转播等领域，在数字体育领域具有很大的推广价值。

项目研究内容 ： 本系统的开发内容是实现一个能够对网络安全认证 协议进行形式化自动分析的模型检测系统， 该系统能够自动完成对协议的 建模、性质归纳及协议系统模型的验证，并在发现协议漏洞时，以直观的 图形化界面显示该漏洞的攻击序列图。 技术特点 ：抽象性：该系统具有较高的抽象性。协议的建模和验证过 程对用户来说是完全透明的

锚固技术是一种有效的巷道围岩加固支护技术，在矿山、水利、隧道、岩土等工程中得到了广泛的应用。但是由于巷道围岩条件的复杂多变性，锚固作用机理尚未形成系统的理论体系，对巷道锚固支护设计的定量指导性不足，由锚固失效引发的顶板事故在国内多有发生。 本发明的目的在于提供一种半体锚固结构应力与变形场同步测试系统及测试方法，以实现锚固结构拉拔试验过程中围岩变形场与锚杆应力同步测试。 专利优势： (1) 本发明保证了锚杆沿半体锚固结构轴向拉拔，实现了锚固结构变形场与应力同步测试，提高了锚固机理研究数据获取的准确性和全面性。 (2) 本发明采用固定筒体上设置凸起圆环的方式，代替上部内置挡板固定锚固结构，使锚固结构顶部为自由面，更符合现场工程，且结构简单易行。 (3)本发明具备半体锚固结构制备及测试两项功能，增加另一半固定筒体即可进行锚固结构常规拉拔试验，在固定筒体前侧增加一个全遮挡透明前置挡板后，可进行土层锚固结构拉拔测试。

强度和韧性的“倒置关系”是材料研究领域长期存在的难题。大量的实验表明，随着金属材料内部晶粒尺寸的降低，在强度获得提升的同时，韧性将大打折扣。目前，广泛采用的高强材料韧化策略有：（1）改变组分，通过引入和调整材料的多种主要元素，同时激活多种塑性变形机制，高熵合金材料就是采用这种思路；（2）改变微结构，在材料内部引入一种或多种梯度分布的微结构，避免由于特征长度突变带来的性能突变，有效克服金属材料强度和韧性的失配问题，这种材料被称为梯度纳米结构材料。 图1 梯度结构金属材料的类型（摘自：李毅，梯度结构金属材料研究进展，中国材料进展，2016, 35: 658-665）人工制备的梯度纳米金属结构主要包括以下几种：梯度晶粒，梯度位错，梯度孪晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含两种以上的梯度混合结构。在已经发展成熟的金属材料内部引入梯度纳米结构，可以进一步提高其强韧性匹配能力。例如，通过表面研磨处理（SMAT）在孪晶诱发塑性（TWIP）钢表面引入大量的塑性变形，使其表面晶粒细化，随着深度的增加，晶粒细化的程度逐渐降低，同时塑性变形也会导致位错演化和孪晶的产生，因此在TWIP钢内部形成了包含梯度晶粒，梯度位错和梯度孪晶的梯度混合结构。这种梯度纳米结构TWIP钢的强度可以提升50%，断裂应变仅从60%下降到52%，具有更高的强韧性匹配能力。目前，关于梯度纳米结构TWIP钢的研究集中于实验，反映物理机制的本构模型研究还鲜见报道。西南交通大学力学与工程学院张旭教授与德国马普钢铁所、中国钢铁研究总院等机构开展合作，指导博士生陆晓翀发展出考虑位错滑移和变形孪晶等物理机制的微结构尺寸相关晶体塑性本构模型。依托DAMASK平台将该模型移植有限元，并对梯度纳米结构TWIP钢的单轴拉伸变形行为展开模拟，揭示了其微结构演化与宏观性能之间的关系，量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。相关研究工作已在金属材料与固体力学交叉领域顶级期刊《International Journal of Plasticity》上在线发表，论文题目为Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 论文链接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP钢的单拉实验数据验证该模型的合理性，结果表明该模型对不同尺寸下的应力应变响应和应变强化行为都可以较好地描述，特别是细晶TWIP钢硬化率曲线中的up-turn效应。通过对内变量演化的分析及对比性模拟，作者发现这种up-turn效应源自于细晶中显著的背应力。 图2 对比不同晶粒尺寸TWIP钢的单拉实验和模拟结果由于梯度纳米结构TWIP钢的微结构十分复杂，晶粒数目众多，通过采用三维均匀化方法，建立了宏观试样尺寸的有限元模型。通过对每层单元赋予不同的晶粒尺寸，初始位错密度和孪晶体积分数，离散地描述材料内部微结构的梯度分布，并通过梯度网格划分方法进一步减少单元数目。对于材料表层微结构变化剧烈的区域，采用密度较高的网格，以保证更加精确地描述微结构的梯度变化。 图3三维均匀化方法示意图作者利用发展的晶体塑性模型，对均匀和梯度纳米结构的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP钢的单拉变形行为进行模拟。结果表明，在合理描述均匀结构TWIP钢应力-应变响应的基础上，通过引入微结构的梯度分布，无需修改任何参数就可以较好地描述梯度纳米结构TWIP钢的单拉力学行为。通过对比变形云图，作者发现均匀和梯度纳米结构TWIP钢的表面都会变的粗糙不平，但梯度纳米结构的表面粗糙度更加明显，产生的应变局域化形成了两个凹陷区，且凹陷区在垂直于平面方向也会发生收缩。随着深度的增加，收缩程度逐渐降低。通过对比性模拟，作者发现表面凹陷区的出现就是梯度纳米结构TWIP钢韧性略微下降的原因。而应变局域化的产生与表面纳米层晶粒的应变强化能力有关，提高表面纳米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷区的出现和韧性的下降。此外，作者通过分析不同层位错密度的演化，进一步证实了上述观点。作者还通过对比性模拟量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。结果表明：强度的提升源于梯度位错结构，梯度晶粒和梯度孪晶结构有助于保持材料的应变强化能力。 图4 均匀结构和梯度纳米结构TWIP钢的模拟结果对比分析。

本发明提供了一种柔性桁架结构基于刚度影响的重分析方法，首先基于有限元分析获得柔性平面桁架位移频响函数，构造位移频响矩阵，当某一单元的弹性模量发生改变时，确定全局总刚度矩阵变化量，基于矩阵修正公式，根据初始位移频响矩阵快速获得修正后的结构响应，完成频响动态重分析求解。因此，无需进行多次有限元计算，利用初始的频响动态响应信号及明确结构的局部刚度变化，即可完成刚度摄动后结构的动态分析，简化计算效率，更加方便，具有实际工程意义。