1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

 随着人类社会的日益网络化，使得复杂网络分析与控制成为重大科学挑战。项目组在网络科学兴起之初即进入这一领域，开创了基于网络结构特征的复杂网络动力学分析与牵制控制的研究，主要学术贡献包括：1）率先揭示了复杂动态网络牵制控制策略的可行性和有效性。2）提出了基于牵制控制思想的分布式蜂拥控制算法。3）提出了复杂网络拓扑演化的局域世界优先连接机制。4）揭示了度相配性等特征对复杂网络传播动力学的影响。 8篇代表性论文SCI他引869次、WoS他引1283次。主要成果被多位知名学者在Nature等多种著名期刊上作为复杂网络牵制控制策略研究最早的代表性工作引用。主要完成人发表IEEE杂志上首篇复杂网络综述（2003）、发起组织首届全国复杂网络论坛（2004）、出版国内首部系统阐述网络科学的著作（2006）和国际上首部牵制控制英文专著（2013）；曾获IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖（2005）、上海市自然科学一等奖（2008）和2项国家杰出青年科学基金（2002、2014）。图1-复杂网络示例及其主要特征图2-基于虚拟控制原理的复杂网络牵制控制示意图3-局域世界网络演化模型的桥梁作用

随着人类社会的日益网络化，使得复杂网络分析与控制成为重大科学挑战。项目组在网络科学兴起之初即进入这一领域，开创了基于网络结构特征的复杂网络动力学分析与牵制控制的研究，主要学术贡献包括：1）率先揭示了复杂动态网络牵制控制策略的可行性和有效性。2）提出了基于牵制控制思想的分布式蜂拥控制算法。3）提出了复杂网络拓扑演化的局域世界优先连接机制。4）揭示了度相配性等特征对复杂网络传播动力学的影响。 8篇代表性论文SCI他引869次、WoS他引1283次。主要成果被多位知名学者在Nature等多种著名期刊上作为复杂网络牵制控制策略研究最早的代表性工作引用。主要完成人发表IEEE杂志上首篇复杂网络综述（2003）、发起组织首届全国复杂网络论坛（2004）、出版国内首部系统阐述网络科学的著作（2006）和国际上首部牵制控制英文专著（2013）；曾获IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖（2005）、上海市自然科学一等奖（2008）和2项国家杰出青年科学基金（2002、2014）。

率先对表面大应力应变剧烈形变方法及其应力场和温度场分布规律 进行研究，发明了表面大应力剧烈变形诱导合金化方法，为提高合金化程 度和合金化深度提供试验基础，并揭示表面剧烈变形过程中温度场分布规 律。在此基础上，建立了强热力耦合作用下梯度微纳组织结构的稳定化机 理，并构筑梯度微纳组织结构合金化理论与方法，实现有效提升梯度微纳 组织结构的稳定性，并优化表面组织性能，突破了现有梯度微纳组织结构 稳定化理论与方法中强韧性不匹配问题。利用该研究成果于铜合金、碳

围绕大型复杂深部矿床安全开采的技术难题，结合建设现代化矿山与大规模回采的关键问题,首创暂留隔离矿柱的大盘区、大采场、大产能三步骤连续回采工艺与安全高效阶段空场嗣后充填采矿方法，形成了深井大型矿床三步骤连续开采理论与技术。 完成了铜陵有色公司冬瓜山铜矿隔离矿柱回采工作，提出了冬瓜山铜矿初步设计、盘区回采方案、隔离矿柱回采方案、隔离矿柱回采关键技术，2015年中南大学冬瓜山项目团队开始现场调研与科学论证，2017年第一个隔离矿柱试验采场成功回采，2018年两隔离矿柱采场连续回采试验获得成功，2019年底完成52线与54线两条隔离矿柱的回采工作。

成果描述：本发明公开了一种桥梁碰撞缓冲抗震构造，设置在桥梁的盖梁和梁体的结合部以强化桥梁抗震能力。盖梁顶面设置有摩擦摆支座，梁体支撑于所述摩擦摆支座上；盖梁两端分别向上延伸各形成一挡块；各挡块靠梁体侧各嵌入两块L型钢板；L型钢板端部具有一定坡角；所述两L型钢板之间的所述挡块表面置有橡胶层；两L型钢板间距橡胶层一定距离处置有一定数量的弧形钢筋，所述梁体的侧面布置有钢预埋件。在强震过程中，本发明能够有效地缓冲地震作用下主梁对挡块的碰撞作用，耗散地震能量，进而限制梁体较大的位移和防止落梁事故的发生。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。

成果介绍针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。技术创新点及参数依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。市场前景主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，数据管理混乱、维修决策困难。实施条件实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势

主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、数据管理混乱、维修决策困难等背景，针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。项目展示包括移动端人工检测、无人机图像检测、水下检测、索力监测、桥梁动力特性识别及施工监控等多种实际应用场景，并依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。该模型能够实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势，由此对实际桥梁管养提供预防性养护措施建议；本技术意在解决实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，优化数据管理混乱现状，并通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。