本发明属于延性电路制造领域，并公开了一种延性电路互联结 构的制造装置，包括注射器、高压发生器、金属收集板和振动发生器， 其中注射器中充有静电纺丝溶液并将静电纺丝溶液输送至金属喷头； 金属收集板承载有基板位于喷头的喷射下方，并通过与之相连的运动 平台一同沿着 X 轴或 Y 轴方向移动；振动发生器用于当金属收集板及 所承载的基板沿着 X 轴或 Y 轴方向平移的同时，使其沿着与平移方向 垂直的Y轴或X轴方向产生振动；高压发生器的正极与金属喷头相连， 其负极与金属收集板相连。本发明中还公开了相应的制备方法及其产 品。通过本发明，可生成具备高延展性、高精度级的二级波纹结构， 并尤其适用于延性电路互联结构的用途。 

L-鸟氨酸在食品、医药和精细化工领域具有广泛的应用，L-瓜氨酸在抗氧化、医用检测、保健食品、化妆品和食品添加剂等方面具有广泛的应用前景，国内外需求巨大。 L-鸟氨酸和L-瓜氨酸的生产有天然提取法、化学合成法、生物转化法等。天然提取法由于成本高，无法工业化生产；化学合成工艺难于控制，投资大、设备利用率低；生物转化法条件温和，但还是受原料精氨酸生产、已有知识产权专利保护及环保因素等多条件制约。 本成果利用先进代谢工程技术，通过从头理性设计和系统优化谷氨酸棒杆菌，构建了具有自主知识产权的生产L-鸟氨酸和L-瓜氨酸谷氨酸棒杆菌工程菌。生产L-鸟氨酸和L-瓜氨酸的谷氨酸棒杆菌工程菌不含任何质粒，遗传稳定。以葡萄糖无机盐培养基生产L-鸟氨酸，目前在7L发酵罐水平，通过分批补料的方式，通过约72小时左右发酵，L-鸟氨酸产量可达到50g/L左右。

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2 

系统研究了换热器衬环、高压组合电器壳体等管件高性能柔性制造工艺原理及工装夹具装置；发展了装夹板式换热器压板后成形无缝金属衬环的工艺方法，以及同时成形装夹板式换热器压板后同时塑性成形两端法兰的柔性整体成形制造方法；构建了高压组合电器壳体支管及法兰一体化塑性成形工艺方法，以及工艺路径及工具头结构的优化确定方法。 

机器人打印3D工作站六轴关节机器人，数字化焊接电源，推拉丝焊枪与防碰撞装置、3D离线编程软件、铣削减材系统、移动式煌接除尘器、3D柔性连接平台、控制系统、防碰撞焊枪、移动烟尘净化器、安全围栏等组成一套智能3D增材制作机器人打印工作站，可广泛用于有色金属的3D成型打印及工艺试验。满足教学需求，方便实际应用的高配置型机器人3D接工作站。本工作站按照企业应用要求:标准模快化设计，通过学习机器人工作站结构，配置选型、控制原理，PLC控制原理与编程，以及系统之间的通讯、3D打印工艺分析、工艺评定，工装设计原则、机器人外部轴的添加与联动。安全防护、1/0通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、M参数设定、工装设计基础、变位机选型与通讯。适合中高职、本科院校自动化、焊接及材料成型类相关专业《金属3D打印技术》、《工业机器人与控制技术》、《焊接自动化技术》《自动化技术》《金属3D打印技术》等课程的实训教学，提供机器人的编程、维护、焊接工艺的编制、工作站的项目设计及项目管理全方位实训与工艺试验论证。使用KRL结构模式设置可快速编写打印程序。将零件的三维模型输入到计算机3D打印制造软件中，由软件通过几何层面的分析，确定增材制造的策略，数模分层切片，多种加工策略，包括增材和减材制造的交善时机，并生成多种加策路和加工代码。

智能制造（铣削）综合实训平台既可独立实训，也可以接通实物机电设备实现动作控制。本设备集成了智能制造执行系统（MES）、工业机器人控制系统、数控铣削控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统。通过机器人示教器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。利用该设备可综合实训MES系统、工业机器人编程与操作、数控铣床编程与操作、触摸屏编程与控制、工业PLC的交互控制编程与调试。本设备还配备自定义I/O接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。 该平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人技术与应用》、《数控铣削加工实训》、《数控铣床系统参数调试》、《PLC基础应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造单元综合实训》等课程的教学、考核及相应的技能竞赛训练。

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：