在棒材、线材、型材及管材等轧制工艺制度制定中，首要任务之一是进行科学的孔型设计。孔型设计合理与否直接影响到轧制效率、产品质量和实际操作条件等。棒、线、型材及管材等轧机的经济效益可以通过提高孔型设计质量和优化轧制工艺制度（包括速度制度等）来实现。传统孔型设计主要是依据经验试（凑）错法，往往需要经过多次试轧和修正才能轧出合格产品，研发周期长、成本大。 本项目《高精度计算机辅助孔型设计、模拟和优化（CAE）技术》针对各类棒线型材及管材产品以现代计算机辅助工程 CAE 为核心技术进行孔型设计，采用反映轧制过程多阶段、多影响因素的精确数学模型，在满足咬入及变形条件、孔型中稳定条件以及设备能力和电机负荷等限制条件下，进行孔型优化设计,既获得满足要求的轧材几何形状、尺寸精度、表面质量和组织性能等，又达到高效率生产的目的。其设计系统的核心是应用计算机优化获得最佳孔型系统、轧辊及孔型配置以及最优工艺控制方案和工艺控制模型，还可以对孔型设计结果进行计算机模拟，根据模拟结果再对孔型设计方案进行必要的修改，用计算机模拟和优化加速孔型设计进程、提高孔型设计质量（包括安全性、可靠性、共用性等），减少或代替试轧过程。 该技术可应用于各类棒、线、型材及管材等轧制过程的孔型设计,其中包括：螺纹钢筋（包括切分轧制）、圆钢、方钢、角钢、槽钢、工字钢、 轻轨、重轨、扁钢、球扁钢、H 型钢、T 型钢等各类简单断面、复杂或异形断面型材等；热弯或冷弯型材等；管材孔型设计（包括穿孔机孔型、连轧管孔型以及周期式冷轧管机组）等。连续式轧机、半连轧、万能轧制法以及横列式轧机等；环件轧制等特种轧制工艺。钢种：各类碳素钢、碳结、优质碳结、各类合金钢和特殊钢等。

本发明涉及通信感知一体化技术领域，具体为一种基于固定翼无人机能耗最小的优化方法。本发明中，固定翼无人机和基站共同构成了双基地合成孔径雷达，无人机依次收集感知目标反射的基站下行信号，并回传至基站端进行目标识别与成像。通过对系统模型的分析，构建了相应的优化问题。提出的方法采用了连续凸近似、引入辅助变量和凸差规划等技术手段，将原本难以求解的非凸问题转化成易于求解的凸问题，实现了无人机三维飞行轨迹和回传通信功率的联合设计与优化。与现有方法相比，本发明显著降低了无人机执行通信感知一体化任务的能量消耗，提升了系统能效。同时，对不同距离的目标均能得到良好的成像质量，充分体现了该方法的普适性与实用性。

针对太阳能集热系统扰动多、大滞后和大惯性等控制难点，建立了适合控制器设计的简化分段非线性模型，并设计了基于预测函数控制策略的集热系统出口导热油温度控制系统。该预测函数控制策略在调节速度、超调量以及稳定性方面的控制效果均明显优于传统PID控制策略；与未简化的多模型预测控制相比，简化后的多模型预测函数控制的最大动态偏差增大了13%,但计算量大大降低，控制器的实时性也得到增强。

本研究基于重氮工艺反应热危险性，利用先进的热分析设备（反应量热仪RC1、绝热量热仪ARC、差示扫描量热仪DSC）对重氮工艺进行分析，通过测量获得重氮工艺的目标工艺温度、失控后体系能够达到的最高温度、失控体系最大反应速率到达时间为24小时对应的温度、技术最高温度等数据，改进工艺参数，降低工艺的热危险性，防止失控反应，提高化工工艺的本质安全性。

项目来源于国家科技部 “973”重大基础研究、“863”重点项目和上海市重点项目，旨在解决工业发酵过程优化与放大中的科学问题和生产实践推广，此技术可广泛应用到生物制药、食品工业、化工、农业等多个应用领域，开发的技术及工艺、工程和装备均处于国际先进水平。 项目技术特点： （1）提出了工业发酵过程工程的多尺度优化理论，建立了基于细胞代谢的宏观代谢流检测与控制和参数相关分析的优化研究方法，建立了基于细胞生理代谢特性和反应器流场特性相结合的工业发酵放大方法； （2）研制了专门用于发酵过程优化与放大研究用的装备，并应用到工业发酵过程中； （3）建立了基于工业发酵过程数据处理与实时远程诊断的工业发酵过程信息处理系统； （4）开发了专门用于过程优化与放大研究用软件包； （5）已应用到十余个产品的过程优化中，产品产量大幅度提高； （6）实现生物过程工艺、工程、装备一体化研究。 曾三次获得国家科技进步二等奖，近年申请专利十余项。

成果的背景及主要用途： 天津大学结合三门峡水利枢纽管理局委托“三门峡枢纽多模目标优化调度研究”项目和教育部骨干教师基金“粘性泥沙的力学模型和人工智能模拟复合模拟研究”项目开展了多沙河流水库水沙电的多目标优化调度的研究工作。采用科学的理论方法和先进的技术手段，创新地研究调度管理系统中涉及的水文预测、泥沙冲淤的智能快速模拟、高含沙洪水的“揭河底”现象的特征机理、多目标优化调度、实时短期调度、调水调沙等问题，以便使水库优化调度管理系统更科学化、智能化、系统化。本研究项目的进行与研究结果，有利于协调解决目前防洪、供水、泥沙淤积与蓄水发电等多目标的优化调度的问题，确保在改善多沙河流水库库区、下游水库及其河道的泥沙淤积情况的同时增加发电量，提高社会效益和经济效益，在全国用电紧张、更加注重社会效益和生态效益保护的今天，本项目的研究有重大的现实意义和实用价值。 技术原理与工艺流程简介： 本项目主要利用混沌神经网络模型对黄河中下游中长期径流和含沙量进行了预测，并利用模式识别的方法随机模拟了洪水过程中的流量过程线和含沙量过程线；对影响潼关高程和水库泥沙淤积量的相关因子进行优选，并利用其训练神经网络；将 BP 人工神经网络模型运用到径流量的预测，水库泥沙淤积、潼关高程中去，进行计算和预测；建立随机微分方程模型，确定水库断面水库进行多目标优化调度。在完成上述专业模型系统的设计开发基础上，将利用多目标系统决策分析理论，通过从下到上逐级控制，并协调各子系统的运行关系，使各子系统既能实现各自目标，又能满足彼此的制约关系，从而实现整个枢纽的综合最优调度。 技术水平及专利与获奖情况： 该项成果达到国际先进水平。应用前景分析及效益预测：水库多目标优化调度的效益极为明显，往往是在不增加水利枢纽运行和管理成本基础上实现的效益，在水资源日益短期的形势下，其重要性也日益突出。本项目所研究的多沙河流以水、沙、电多目标优化调度系统，可为解决防洪、供水、发电与减淤的矛盾提供新的技术手段和理论方法，可以应用到黄河等多沙河流的各个水利枢纽的优化调度运行中，能实现水库枢纽经济效益、社会效益和生态效益的综合优化及和谐统一。还可以应用到含沙量较小（但又必须涉及泥沙问题）的河流上的各个水库枢纽上，如三峡水库等，应用范围极为广泛，具有广阔的应用前景。 应用领域：水利水电工程运行管理。 合作方式及条件：技术服务。

本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写，适用于图像隐写领域，包括以下步骤：使用封面图像C获取其对应的增强图像E后，分别对其进行特征提取，后引入多尺度空洞融合的注意力机制；再将两个图像的特征融合得到图像X；之后与秘密连接形成载密张量M；编码器接收三个输入：图像M的特征、当前的扰动，以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入；通过反复应用编码器，最终生成的隐写图像；解码器接收编码器生成的隐写图像，经过一系列卷积，从隐写图像中恢复原始的隐藏信息；批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性，并提供反馈；重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来，在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制，从而找到图像中更适合隐藏信息的部分，使生成的隐写图像更加隐蔽。

本发明公开了一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法。输入电力系统的初始信息；利用遗传算法进行初始化种群，设置染色体个数和最大遗传代数；判断多个网络拓扑是否均满足数值可观性，若满足则计算多个网络拓扑下的停电损失，并得到最小的停损系数，否则将目标函数值设为上限值；将最小停损系数与系统要求的停损系数作比较，若小于则计算目标函数值；否则将目标函数值设为上限值； 计算个体适应度并进行排序，选出最优个体及其目标函数值，用赌轮盘算法产生下一代个体；根据最大遗传代数选择进行下一轮迭代或输出最优解。本发明不但能够保证电力系统在正常情况下的完全可观性，而且能够在线路N?1故障下满足相应的停损系数要求。

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。

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   现代服务业安全服务支撑平台层次结构 成果内容：研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术，研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”，构建一个安全、稳定、可靠的网络环境，解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题，适用于各类复杂网络环境，易于向云计算架构移植，同时支持移动终端接入的解决方案。 现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统，并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 预期成果收益：需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化，更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算，重点针对企事业单位的安全环境，以每套30万或者安全检测服务费计算，预期在达到年销售600万的销售收入。