哈尔滨工程大学数控模拟系统及桌面级数控加工中心采购项目竞争性磋商

电子科技大学电磁环境仿真及智能处理平台采购项目竞争性磋商

海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役，较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷，直接影响水下结构可靠性。针对以上问题，本项目（海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用）围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关，基于交流电磁场检测原理，引入海洋电磁学，探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征，揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律，提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法，建立海洋装备智能检测与可视化评价算法，改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价，显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平，最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统，有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白，突破国外技术壁垒，率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器，可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队（赛弗智检）依托于中国石油大学（华东）智能传感与无损检测实验室，目前有教授一名，副教授两名、博士后一名、博士三名，硕士生二十余名，具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹（3.0 mm 长、0.5 mm 深）的智能识别和可视化评价，突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈，减少表面清理作业工序60%以上，可视化反演精度超过90%，达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价，显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率，可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测，提供高精度缺陷三维形貌信息，为合理决定维修或改装方案提供数据支撑，有效延长海洋装备的使用寿命，保障海洋装备安全运行，具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用，用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价，有效代替传统磁粉等表面无损检测方法，产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖： （1）第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 （2）中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 （3）首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 （4）第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 （5）第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 （6）东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 （7）第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 （8）第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖

"本发明公开了一种基于附加交变电压的无气隙传感器电磁吸力悬浮控制方法，采用在悬浮电磁铁线圈闭环控制电压中掺杂具有一定特征的交变电压，施加在悬浮电磁铁线圈，在线圈中得到含有相同特征的分量的电流，根据输入掺杂的特征交变电压和线圈电流中具有相同特征的电流分量辨识出悬浮电磁铁线圈电感，通过电感得到悬浮电磁铁气隙，使用此气隙值进行闭环控制。由于不采用气隙传感器，可以大大简化系统，通过附加线圈得到的电感可以反映真实的悬浮气隙，本发明可以降低磁浮列车系统轨道精度要求，也不会由于气隙传感器的测量不准确导致系统控制不稳定，可以比较好的解决磁浮列车过轨缝、齿槽效应等问题，具有可靠性高、成本低，安全可靠等优点。 "

近日，天津大学分子聚集态科学研究院杨杰博士等在纯有机室温磷光材料研究方面取得新进展。研究成果在Cell Press旗下材料旗舰期刊《Matter》在线发表，题为“Förster能量转移：一种开发刺激响应性室温磷光材料的高效途径及其应用”。该成果的第一作者为天津大学2019级博士生王云生，共同作者有吉林大学邹勃教授，共同通讯联系人为杨杰博士、唐本忠院士和李振教授。 刺激响应性有机发光材料因其在信息存储、防伪、光电器件等应用中的巨大潜力而备受关注。目前，大多数刺激响应发光材料都是属于荧光类材料，而磷光类材料较为稀少。相对而言，具有刺激响应特性的有机室温磷光(RTP)材料兼具刺激响应荧光材料的功能和室温磷光材料的时间分辨特性，是当前有机发光材料领域的热点，同时也是难点。迄今为止，刺激响应纯有机RTP材料的报道多是停留在理论验证或探索性实验阶段，究其原因，材料制备的复杂性和内在机制的不明确性制约了这类材料的实际应用。基于此，要突破现有技术实现新的发展，就迫切需要拓展在理论层面的认知边界，获得新的行之有效的材料构筑策略。 研究人员利用主-客体掺杂体系中距离调控的共振能量转移(FRET, Förster Resonance Energy Transfer)过程，开发了具有刺激响应特性的RTP材料。FRET在不同环境下的广泛适应性和主-客体体系的良好磷光性能共同提高了材料体系的实用性。利用该策略制备的材料不仅与现有印刷技术展现出完美的兼容性，而且FRET客体与主体之间的特异性识别也被成功应用于信息加密。该工作首次揭示了FRET过程在宏观RTP刺激响应材料构筑方面的巨大潜力，提出了一种简单、廉价、有效并极具商业潜力的有机室温磷光材料构造策略。

由江西师范大学化开发研究中心研制的超高纯DONOR－C/D系列产品其纯度可达99.9％以上，在工业生产中能明显改善树脂的性能和可加工性，是能够完全替代国外同类产品的聚丙烯助催化剂。该项目连续得到国家科技攻关、国家重点新产品的资助。目前，该课题组在实验室的基础上建成了80吨/年DONOR-C和20吨/年的DONOR-D工业生产装置，产品分别在中石化九江分公司、安庆分公司和福建炼化有限公司的聚丙烯装置上进行了多年工业应用，产品已销往中石化、中石油系统有关聚丙烯企业，并出口韩国、俄罗等国家和地区，累计产生经济效益3000余万元。2004年和2005年，超高纯DONOR-C研究和高纯度DONOR－D研究分别获得2004年度江西省科技进步一等奖和2005年度江西省科技进步一等奖。

液体磁性磨具是由我在国际上首先提出并研制成功的一种新型精密光整加工技术，具有良好的材料适应性，可以实现对各种金属材料零件、陶瓷材料零件等的光整加工，可以获得较低的表面粗糙度 值，具有良好的可控性，可方便的通过调节磁场强度来控制整个加 工表面或局部表面研磨压力的大小，且光整加工所需要的设备简单，对设备的精度要求不高，可以方便地应用于生产实践，在复杂 型面、孔等表面精密加工方面具有具有明显的优势，居国内领先水平。

在柴油机进气管上加装一套电控低压燃料喷射装置,喷入低十六烷值燃料进入气缸形成预混合气,在靠近上止点时喷入少量柴油引燃预混合气来形成准HCCI(均质充量压缩着火)燃烧.本文考察了不同喷嘴参数及不同供油提前角对发动机排放的影响.采用可控预混合燃烧后,发动机的烟度和氮氧化物排放得到了大幅改善,但HC和CO浓度明显升高.

脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图

在该研究中，收集了公共数据集（大量RNA-seq和单细胞RNA-seq）发现ACE2在胰腺（外分泌腺和胰岛中）的表达和分布。而且，包括轻度和重度COVID-19患者在内的临床数据表明存在轻度胰腺炎。在这67例严重病例中，有11例（16.41％）的患者的淀粉酶和脂肪酶水平升高，有5例（7.46％）的患者显示胰腺影像学改变。在54例轻度病例中，只有一名患者（1.85％）显示淀粉酶和脂肪酶水平升高，而没有影像学改变。该研究揭示了COVID-19患者轻度胰腺损伤的现象和可能的原因。这表明SARS-CoV-2感染后的胰腺炎也应在临床工作中予以重视。