球盘式摩擦磨损实验机,是结合教师的科研方向完成的，该装置可以使学生加深对机械设计课中摩擦磨损与润滑概念的理解；了解摩擦学实验基本方法；，熟悉摩擦学研究方法；掌握相关的测试手段及评价分析方法。 球盘式摩擦磨损实验机用于我校本科生机械设计课中摩擦学的实验教学、摩擦学18学时的综合实验、研究生摩擦学基础课程的实验及科学研究。2007年该装置获哈尔滨工业大学教学成果一等奖。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

武汉大学采购金属有机化学气相沉积设备项目 招标项目的潜在投标人应在阳光招采电子招标投标交易平台（网址：http://www.yangguangzhaocai.com/）获取招标文件，并于2022年06月10日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明属于流化床和多相流领域，特别涉及一种强化载氧体氧化再生的化学链燃烧空气反应器；包括反应室、第一提升管、复合式内构件和第二提升管；所述反应室的侧壁设置给料口，底部设置空气入口；所述反应室和第一提升管之间采用第一渐缩管连接；所述第一提升管与第二提升管之间安装有复合式内构件；所述复合式内构件包括第二渐缩管、环形内构件、导向管、支撑板和倾斜式环形内构件；解决了现有技术中提升管内载氧体径向分布不均、氧化再生效率不高的问题，可以有效延长载氧体的停留时间，提高大粒径载氧体的氧化再生效率，从而提高化学链燃烧效率。

项目经过10年科研攻关，开展了节能高效的微小/紧凑型化工机械的设计和制造关键技术研究，主要创新成果有： 1、建立了微小/紧凑型化学机械系统的强度设计理论，包括多因素协同作用的钎焊工艺优化方法、高温蠕变和疲劳强度设立理论。 2、发明了微试样力学性能测试装置，用于测试微米厚度钎焊接头力学性能参数，为结构完整性评价提供基本参数。 3、发明了微小/紧凑型换热器和反应器，耐腐蚀、耐高温和高压，可拆卸维修，集传热、传质、化学反应于一体，结构微小、紧凑，降低了空间消耗。

近日，北理工化学与化工学院马嘉璧副教授团队通过质谱实验、阴离子光电子能谱实验和高精度量子化学计算相结合的方法对N2和CO2与NbH2−气相团簇的反应性及结构进行了深入研究，实现了室温下直接偶联N2和CO2形成C−N键，并揭示了一种新的N2活化模式——金属—配体活化（Metal-Ligand Activation，MLA）。

本发明公开了一种基于化学和物理交联的双网络纤维素凝胶系材料，该材料包括水凝胶、气凝胶和 生物塑料。在纤维素溶液中加入定量的交联剂并搅拌后先形成部分化学交联的纤维素凝胶，然后将该凝 胶置于纤维素的非溶剂中进行物理交联，经过水洗后得到双网络纤维素水凝胶。由双网络纤维素水凝胶 干燥制备双网络纤维素气凝胶;将双网络纤维素气凝胶在 150?oC 以上热处理后得到碳气凝胶;将双网 络纤维素水凝胶或气凝胶热压制备双网络纤维素生物塑料。本发明制备的双网络纤维素材料具有优良的 力学性能、高的比表面

环氧化合物与脂肪醇开环反应关键技术 开发了活性高选择性好的高氯酸盐固体酸类新型环氧化合物开环反应催化剂体系、连续管式反应器及绿色反应工艺等关键技术，通过催化剂、反应器和原料配比来调控反应选择性，根据市场变化自如调节主副产品比，建立3套万吨级连续管道式二元醇单烷基醚生产装置，实现装置通用化、产品系列化、主副产品综合利用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目属化学工程精细化学品领域。项目原料环氧化合物主要为环氧乙烷(EO)、环氧丙烷(PO)和环氧氯丙烷(ECH)，进行开环加成、直接酯化或闭环反应，制得一系列环氧精细衍生化学品，主导产品包括二元醇单烷基醚、二元醇醚羧酸酯和脂肪族缩水甘油醚等醇醚酯类高级溶剂与环氧树脂活性稀释剂，用途广泛。因原料危险性大、技术含量高、产品品种和品质要求多，高端产品长期依赖进口。通过对其生产关键技术长达20余年的协同创新研究，取得如下自主创新成果： 1、环氧化合物与脂肪醇开环反应关键技术 开发了活性高选择性好的高氯酸盐固体酸类新型环氧化合物开环反应催化剂体系、连续管式反应器及绿色反应工艺等关键技术，通过催化剂、反应器和原料配比来调控反应选择性，根据市场变化自如调节主副产品比，建立3套万吨级连续管道式二元醇单烷基醚生产装置，实现装置通用化、产品系列化、主副产品综合利用。 2、二元醇醚羧酸酯直接酯化法绿色生产新工艺技术 开发了苯并噻唑类离子液体、Ni-Al/离子交换树脂等酯化酸催化剂体系，低毒酯类共沸脱水剂体系，连续固定床预反应串反应精馏酯化工艺。预反应系统提高了反应精馏主反应的效率；催化剂可回收、循环使用，解决了常规中和带来的操作与污染问题；酯类脱水剂低毒、高效、环境友好；GMP自动化无尘包装，产品质量指标达国际电子级要求；建立4套万吨级生产装置，实现清洁生产。 3、氯醇醚高浓度碱闭环制备脂肪族缩水甘油醚清洁生产工艺关键技术 开发了季铵盐型缩水甘油醚阳离子相转移催化剂，催化高浓度NaOH闭环反应，副产固体盐多，并消除了夹带产品问题，通过饱和盐水萃取可低成本精制固体盐；用饱和盐水热泵蒸发析盐，解决高浓度盐水污染问题；建立单、双、多缩水甘油醚等3套万吨级通用型生产装置，产品质量达国际先进水平；生物基、低氯、水溶及高品质产品填补国内空白，建成全球产能最大、品种齐全的脂肪族缩水甘油醚生产基地。 4、副产物的综合利用技术 开发了开环反应副产物的资源化利用技术。二元醇醚副产残液与碱、卤代烷进行williamson醚化反应，制得多乙二醇双醚；丙二醇醚副产残液通过中和、脱色等精制得多丙二醇单醚，用作脱硫脱碳溶剂或制动液原料。 5、废弃物的资源化利用技术 系统开发了脂肪族缩水甘油醚废弃物资源化利用技术。固体盐精制得工业盐，用作水泥磨料、制砖防冻剂等；盐水蒸发析盐过程中回收多羟基有机物制备环氧树脂增韧聚酯；减压精馏前馏分精制处理出原料和产品；精馏残液通过环氧基改性后可实现废弃物的综合利用；这些技术开发，解决了废弃物出路问题，实现了清洁生产。

本发明提出一种基于多智能体强化学习的运输车路径优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，  我国AGV每年新增装机量自2010年起迅速增长，自2013年起年同比增速维持在50%以上。目前AGV产品主要集中于中低端市场，产品功能比较单一。而一些大型汽车、家电企业希望通过获得AGV系统和整机产品的相关技术，自己实现AGV产品的定制化生产。在此背景下，从AGV制造商的角度来说，要从国内严重同质化的中低端AGV产品中脱颖而出，从软件系统上提供先进的路径规划方法，并且在未来不断升级，未尝不是一种提升产品服务质量、赢得客户青睐的做法。随着硬件性能的提高和计算技术的发展，系统仿真得以在越来越短的时间之内完成，以每辆AGV为单位进行微观系统仿真可以更好地反映AGV之间的相互影响。而强化学习方法作为一种利用交互和反馈进行策略优化的机器学习方法，正好可以利用AGV交互的数据为每辆AGV规划路径，使总的生产效率或搬运效率最高,从而降低物料搬运的成本。