该项目研发了石化装置运行风险预警系统，实现了基于风险分级的石化装置风险预警与检验。项目提出了基于标志性气体与温度变化相复合的热自燃预警临界判据；提出建立了新型管道泄漏点定位模型与算法；提出了集硫腐蚀监测、热自燃及装置失效泄漏风险动态评估和寿命预测为一体的石化装置风险预警技术。

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

项目针对工业废水浓度高、难降解的特点，从高级氧化前处理、厌氧处理及资源化方面集成研发废水处理技术，建立高浓度、难降解废水处理的技术体系，形成如下主要成果： （1）开发了高浓度工业废水的前处理技术，采用非均相催化臭氧氧化，光电协同催化氧化等高级氧化术，降解高分子、难生物降解的污染物，提高废水的可生化性、降低废水浓度，使废水 COD 浓度降低 40%以上，B/C 提高至 0.35 以 上； （2）开发和设计了针对高浓度有机废水的厌氧生物处理反应器系统，利用高效厌氧反应器技术提高反应器内微生物浓度、提高微生物对污染物的利用效率，使废水的 COD 去除率达到 90%以上，实现了在污染物削减的基础上对于资源的高效回收，沼气转化率达到 0.1-0.2 m3/kg，沼气成分达到 67%。成果在废水的高级氧化前处理、厌氧处理及资源化等方面实现了科技创新和技术进步，在国内外期刊上发表研究论文 50 余篇，SCI 收录 15 篇；申请发明专利 19 项，其中授权发明专利 14 项；另获授权实用新型专利 7 项。技术成果已在苏圣科技（无锡）有限公司、无锡市惠联科轮环保技术发展有限公司、无锡市碧天源环境工程有限公司和无锡江大技术转移工程公司等企业开展了推广应用。

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 

技术原理：针对昆虫趋光机理及灯光诱杀技术研究与应用中存在的问题，采用灯光诱集和资料查阅的方法，调查灯下昆虫种类并分析其构成成分；利用现代昆虫学研究技术、分子生物学与生物信息学技术，分析昆虫趋光后生物学特性变化及内源机制以及昆虫趋光的本质；通过田间大量筛选，明确夜行性昆虫的趋光行为及上灯节律，筛选出适合于不同农田生态系统中害虫防治的安全高效特异性光源，组织示范与推广应用。 主要性能指标：明确湖北省灯下昆虫种类及构成成分，探明昆虫趋光后生物学特性的变化及内源机制，阐明昆虫趋光的本质，明确夜行性昆虫的趋光行为及上灯节律，筛选适合于不同的农田生态系统中害虫防治的安全高效特异性光源，并示范与推广应用。

为推进校地融合发展，2月13日上午，校党委书记李元元、校长尤政带领全体校领导班子成员，前往武汉经开区进行实地考察调研。武汉市委常委、武汉经开区工委书记刘子清，工委副书记、区长唐超陪同考察。双方聚焦经开新区·军山新城发展与规划，共商合作创新发展大计，同绘高质量发展新蓝图，共谱“二次创业”新篇章。

北京维意真空技术应用有限责任公司，原名北京科立方真空技术应用有限公司，创立于2013年6月，主体经营分为真空配件销售、真空设备定制、浅蓝纳米科技三个部分，是北京从事真空产品设计、制造、销售、维修、保养于一体的性的公司，公司拥有一支、产品技术工程师和维修技术工程师，具有丰富的行业经验。        公司于2016年初至2017年末，陆续投入大量研发资金，针对等离子增强化学气象沉积设备、原子层沉积设备和高低温真空探针台设备，以及附属配件进行了系统、深入的研发、改进工作。竭尽所能满足高校、研究所的教学、科研使用，同时减少相关进口设备的市场占有率，并力争创造外汇，打出中国创造的名牌!        我们的客户遍布国内各高校和研究院所、部分军工单位和电力试验所、各级的材料、物理、化学、纳米等研究领域的实验室，期待您就是我们的下一位客户、朋友!        您的满意微笑是我们一直努力追求的经营目标!        维意真空，为您服务，唯你成就是我们的宣传口号!        技术创新、服务诚信是我们一直遵循的经营理念!        我们热诚欢迎国内外先进的仪器制造商及科学工作者与我们联系开展各层面的合作,打造成的真空系统产品、等离子体增强化学气相沉积设备、原子层沉积设备和高低温真空探针台设备供应商。

两轴跟踪是基于天文学理论编程实现的。在系统中使用了PLC，以控制两个伺服电机和相应的执行机构，这些执行机构使得系统能够跟踪太阳的轨迹。从而使系统能够在一天中，始终以最佳的倾角和方向对准太阳，进而最大限度地利用太阳能。  利用逆变器能够将光伏电池产生的直流电转变为交流电，进而直接输送到电网上。在白天有日照的情况下，光伏电池会将大部分的能量输送到电网上，而到了晚上光复电池装置会自动与电网断开。

本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total-Variation)TV 正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量 d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu 将步骤(1)·770·中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的 u,d1