（专利号：ZL 201510056460.0） 简介：本发明公开了一种铝酸钕纳米线多功能复合涂料，属于化工技术领域。该多功能复合涂料的质量百分比组成如下：铝酸钕纳米线22‑40％、纳米硅酸镁6‑16％、丙烯酸酯共聚乳液15‑30％、丙二醇丁醚3‑8％、羟基硅油乳液6‑10％、水18‑32％、烷基聚氧乙烯醚1‑3％、羧甲基纤维素0.2‑1％、己烯基双硬脂酰胺0.1‑1％、聚醚0.05‑0.2％、乙二醇丁醚0.5‑3％、聚醚改性硅氧烷0.1‑

项目概况 目前，国内外解决作为世界上已知的最硬材料——金刚石的超细粉碎问题，即超硬粉体 机械法制备超细粉碎技术，一般很难突破现有的微米级水平。成果应用非线性振动理论，创 建高振动强度振动磨系统，振动强度设为 10-16，围绕非线性振动与高振强所带起的诸多问 题，构建双质体振动结构，采用非线性振动系统，实施亚近共振方法，辅以变频技术，解决 超硬粉体不细化、易团聚等问题，已进入亚微米或纳米级水平。 本项目具有国际先进水平，拥有自主知识产权。 主要特点 在样机研制和金刚石微粉的振动试验中，掌握 K 值在上述区间范围变化时粉碎粒度向 纳米级细化的条件，使目前国内采用振动磨粉碎方法对金刚石粉体进行粉碎徘徊在 μｍ级 水平上的现状得以突破。体现了成果的先进性； 创建高振强系统，对于大多数振动机械，通常振动强度 K 取 4～6，K ≥8 时称为高振 动强度系统，简称高振强系统。为达到粉体超细化的目的，本样机振动强度设为 10-16，围 绕高振强所引起的诸多问题，构建双质体振动结构，解决超硬粉体细化时的团聚等问题， 体现了成果的创新性。 技术指标 选择高振动强度振动磨超细粉碎方法，研究高振动强度对超硬粉体粉碎细化的影响，应 用非线性振动理论，主振系统采用非线性变节距弹簧，使其刚度为变量，且随动载荷 即振动强度变化而变化，以适应系统变频调速与近共振的工作需求，要求不仅应达到节 能高效之特点，同时能使得系统工作稳定；采用环形橡胶弹簧作为减振系统的减振弹簧， 弹性模量小，可获得大的弹性变形，以实现理想的非线性特性，使系统具有高内阻，可对突 加载荷具有良好的吸收及隔振效果。 最小振动强度 k ≥8；最大振动强度 k≤18。 市场前景 金刚石的社会价格为 1-10μm 的，0.4-0.8 元/克拉；0.1-0.2μm 的，10-20 元/克拉， 约为微米级价格的 25 倍。我国人造金刚石微粉年产量达 10 亿克拉，若其中 10%制成亚微或 纳米粉，即 1 亿克拉，则每年经济效益为（15-0.6）×1 亿≈14 亿元，同时产生利税 4 亿元。 国内人造金刚石微粉年产量约达 10 亿克拉，但所需人造金刚石亚微或纳米粉多依赖进 口，成果的进一步中试与推广，将给国内同行企业产生一个非常可观的经济增长点。 成果的应用与推广，对于推动我国人造金刚石超硬超细粉体新材料制备及技术升级将产9 生十分重要的意义，并将产生非常显著的经济效益与社会效益；人造金刚石亚微米或纳米粉 体更有着是人造金刚石微粉几倍乃至数十、百倍的功效，人们对其制备研究与应用前景不可 限量。

在突破高均匀混合纳米金属粉体及纳米陶瓷粉体制备及其多层表面修饰技术的基础上，开发的系列型纳米金属粉体与纳米陶瓷粉复合的纳米复合自修复产品。现已开发出汽油和柴油内燃机、机械设备和机械密封三大系列润滑油添加剂产品；纳米自修复润滑脂产品；纳米自修复润滑油和液压油；水-乙二醇系列纳米自修复抗燃液压液。产品性能达到国内领先、国际先进，完全可替代进口产品。对国民经济各行业的节能、环保和技术经济、社会效益的提高意义重大。部分产品已建立产业化生产基地，产值达10亿元以上。

石墨烯基多种纳米复合材料的制备及用于光催化技术。

东莞市惠和永晟纳米科技有限公司是是一家专注于纳米功能材料及相关产品研发、销售的高新技术企业，公司总部位于广东省东莞市松山湖园区晨夕路1号1栋1203室。作为广东惠和-惠尔特集团的连锁销售公司，公司专注于硅溶胶的研发、生产与销售，致力于向全球合作伙伴提供高品质硅溶胶及延伸产品的定制化解决方案。截至目前，东莞市惠和永晟纳米科技有限公司已经开发出有40多个硅溶胶品类产品作为日常产销。此外还还包含抛光材料等抛光用原料，广泛应用于半导体、光学器件等领域的加工制造。​​公司将继续秉承“创新、务实、诚信、共赢”的经营理念，为客户提供更优质的产品和服务。

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。