轴系部件拆装与分析实验是针对轴系结构开设的实验。实验分组进行，每组2人，课内4学时。为使学生了解并掌握更多不同类型的轴系结构形式，实验中为学生提供12种不同结构形式的方案，配有相关零部件实验箱。学生自行选择方案，按所选方案自行组装，然后画出轴系部件结构草图并进行测绘。每个环节指导教师逐一进行检查，实验课结束前指导教师在草图上签字。课后按要求做实验报告，并画正规轴系部件结构图一张。该实验为学生完成轴系部件设计大作业和课程设计奠定了良好基础。该实验装置2009年获黑龙江省教学成果二等奖。

本发明公开了一种多级电位补偿装置及失超检测装置，包括感 应线圈、补偿线圈，位于补偿线圈两端的接线柱以及位于补偿线圈上 的多个分接头；分接头可沿着补偿线圈的表面滑动，在补偿线圈的表 面与分接头接触的部分可导电；感应线圈通过接线柱与补偿线圈并联 连接；感应线圈与超导磁体同心放置，用于感应超导磁体中的感应电压；补偿线圈将感应电压通过多个分接头分配并调节大小，实现对超 导磁体感应电压的补偿。本发明可以消除超导磁体中感应电压在失超 检测过程中对电压信号检测的影响，避免失超保护装置的误判；同时 该装置制作安装简

针对汽车安全性要求及智能化的发展趋势，项目团队开发了汽车车门开启防撞装置、汽车防误踩油门装置等主动安全装置，并可与汽车相关的控制系统对接，实现智能化控制。 

本发明是一种车辆应急开门装置，通过检测单元、动力单元与开门单元相互相同作用，能够实现诸如车辆落水、车辆驾驶室内一氧化碳超标等紧急情况下的车门开启，为驾乘人员的安全提供了有效保证。随着社会的发展和人们生活水平的提高，汽车已成为人们生活、工作不可缺少的工具。但由于汽车溺水、车内高温和二氧化碳中毒等事故造成意外伤害时有发生。本发明是一种车辆应急开门装置，实现车辆在紧急状态下车门能顺利开启，为人们在汽车溺水或车内发生紧急情况下逃生自救提供了有效手段，具有显著的社会和市场效益。

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。

本实用新型涉及一种爬楼梯机械装置,包括前机身,后机身,机身连接部件,四个五星形轮腿,四个直流伺服电机和轮腿固定部件,其特点是:前机身和后机身通过机身连接部件连接为一体,四个五星形轮腿分别通过轮腿固定部件固定在前,后机身两侧上,且每个五星形轮腿与固定在机身上的直流伺服电机传动连接.每个五星形轮腿包括五个车轮杆,车轮杆之间的夹角相等且外伸长度可以调整,五星形轮腿转过一周,能够实现攀爬五个台阶的楼梯.本实用新型爬楼梯的效率高,同时能够较好的适应室外不平整地形,可以作为灾后搜救,野外搜索,环境探测移动机器人的平台.

本发明涉及一种屋顶风力发电装置,风力机直径≤3m;1.5～2.5m高矮塔安装生根在楼房屋面梁上或楼板上;固定在矮塔顶部发电机与发电机舱间以两套调向轴承相连,在两套调向轴承间为发电机散热片;发电机舱与机罩连成一体;机罩设计为关于发电机不对称结构,外表面装有定向翼,使进风口总朝向来风方向;避雷针设在出风口上边缘位置;利用辐条将风力机圆筒形齿轮箱固定在机罩内,使风力机定位在机罩内;发电机轴与风力机齿轮箱通过连接轴承相连;发电机轴端二扇齿轮与风力机二扇齿轮啮合,处于齿轮箱内风力机二扇齿轮通过轴分别与两组风轮轴承连接,两组风轮轴承固定在轴承支撑盘上;发电机与楼房电源电连接,配有并网调节器,实现并网发电.