项目成果/简介:城市高效、绿色交通的迫切需求，促进了不锈钢城轨客车的快速发展。不锈钢车体结构基本特点是由数万个小尺寸电阻点焊或激光焊点组焊而成的薄壳结构，焊接质量控制是保证不锈钢车体结构强度及制造质量的关键，不锈钢车体焊接质量监测亦成为关系不锈钢城轨客车制造质量的关键技术之一。吉林大学焊接质量监测技术团队多年聚焦不锈钢车体电阻点焊、搭接激光焊焊接质量的在线监测及无损检测技术与装置的研发，为相关制造企业保障不锈钢车体焊接制造质量提供技术手段。研究团队吉林大学材料科学与工程学院 徐国成教授研发团队成果成熟度技术及装置基本成熟，已有百台套以上在相关轨道客车制造企业获得应用。项目图片（1）电阻点焊过程智能在线监测系统（2）电阻点焊接头阵列探头超声波智能检测系统（3）搭接激光焊缝超声波智能检测系统（4）电阻点焊压痕精密检测系统应用范围:目前研发的技术及装置主要应用于城市轨道客车制造领域中，不锈钢薄壳车体电阻点焊及激光焊的焊接质量智能在线监测及超声波无损检测与智能评估，为不锈钢车体焊接制造质量的稳定与提升提供技术保障手段。项目技术与装置已有百套以上应用于中车等相关制造企业。随着技术及应用经验的不断积累，本项目技术及装置可以在汽车等类似焊接结构制造企业在一定范围内得到拓展应用。效益分析:目前，本项目开发的技术装置已有 50 以上台套应用于中车长春轨道客车股份有限公司，为保障该企业国内、外不锈钢城轨车项目制造起到重要作用。同时，依托本项目技术的电阻点焊质量在线监测装置陆续已有 100 多台套应用于其它中车等十几家不锈钢城轨客车制造企业，为相关企业及项目解决了焊接质量保障的技术瓶颈问题。本项目技术成果直接项目经费累计达千万元，并取得了显著的经济社会效益。

成果简介：本项目是采用独特的首创工艺—“连续增溶液浆法”在同一条生产 线上生产多种高质量的非离子型纤维素醚（主要是混合醚）和其交联产品。 应用范围：产品可广泛用于建筑用新型保水材料，功能性涂料成膜剂、增稠剂、乳化剂和稳定剂。 创新点：项目要将“制备工艺规范化、产品多样化和系列化、品种功能化”。 同时针对市场需求，开发多种配方，以满足高质量、高难度施工环境用水泥 浆料、干混砂浆、砂灰浆料、石膏和建筑染料配制。确定、规范建筑材料行 业纤维素醚的行业标准。 经济

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。