本发明属于结构优化设计相关技术领域，其公开了一种适用于 增材制造的自支撑网状结构拓扑优化设计方法，其包括以下步骤：(1) 利用 SIMP 材料密度-刚度插值模型，获取[0，1]之间不同层次实体材 料的密度分布，同时得到宏观材料布局形式及宏观位移场；(2)构建基 于参数化水平集方法的优化模型，在宏观材料布局优化的基础上，针 对不同的中间密度单元进行微结构构型拓扑优化，并输出最优细观微 结构构型。上述方法将支撑结构与所设计结构自身相结合，融合了宏 观材料布局优化及细观微结构拓扑优化，避免了在增材制造成型

本发明属于结构优化设计相关技术领域，其公开了一种适用于 增材制造的自支撑网状结构拓扑优化设计方法，其包括以下步骤:(1) 利用 SIMP 材料密度-刚度插值模型，获取[0，1]之间不同层次实体材 料的密度分布，同时得到宏观材料布局形式及宏观位移场;(2)构建基 于参数化水平集方法的优化模型，在宏观材料布局优化的基础上，针 对不同的中间密度单元进行微结构构型拓扑优化，并输出最优细观微 结构构型。上述方法将支撑结构与所设计结构自身相结合，融合了宏 观材料布局优化及细观微结构

"本发明公开了一种利用网关节点缓存优化分布式块存储写性能的方法,具体包括：缓存经过网关节点的数据，并采用计数表对各数据块的访问次数进行计数；对于用户请求，若为读请求，则在读请求命中缓存时从缓存读取数据，在读请求未命中缓存时从本地节点或者副本节点读取数据；并将该请求访问过的节点计数加一；若为写请求，则先写网关节点的缓存，然后在该写请求对应的其他副本节点上做日志备份，用于掉电恢复；在提高系统性能的同时还保证了数据的可靠

一种基于聚类强化学习的城市道路交叉口交通信号优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，可以提高单位时间内通过道路交叉口的车辆数。道路交叉口是道路网的重要组成部分，也是路段交通流的瓶颈。研究显示，城市平面交叉口的通行能力只相当于路段上的40%-50%。平面交叉口所消耗的时间约占全程时间的31%，而车辆行驶延误时间中有80%-90%由平面交叉口延误造成。提高城市平面道路交叉口的通行能力，可以减少车辆延误，节约人们的出行时间，增强人们的出行安全，并能够减轻环境污染。  本发明能够根据交叉口的 交通状态自动选择合适的相位动作，以适应交叉口交通状况的变化，能够提高单位时间内通  过交叉口的车辆数，减少车辆延误。与其他聚类强化学习方法的不同之处在于，本发明在学 习过程中，能够根据回报值的标准差动态地增加或减少质心数，能在保证强化学习收敛的前  提下尽可能地减少质心数，从而尽可能减少Q值函数存储空间、提高收敛速度，使交通信号控制策略更快地适应当前交通流情况，从而尽可能减少交通延误。

东北大学智能制造综合实验平台建设竞争性磋商

本发明公开了一种基于频率相对偏差预估的分段综合单频信号频率估计方法，包括如下步骤：(1)获取待处理的单频信号采样数据序列x(n),n＝0,1,…,N?1；(2)对所述数据序列x(n)做快速傅里叶变换，计算得到数据序列的离散傅里叶变换X(l)和功率谱P(k)；(3)搜索功率谱P(k)最大值所对应的离散频率索引k0，并计算X(l)位于离散频率索引k0?1，k0和k0+1处的模值Al，Am和Ar；(4)预估有向频率相对偏差δR和加权频率相对偏差δW；(5)利用Al，Am，Ar，δR和δW计算综合频率相对偏差δC；(6)将δC带入插值公式估计出单频信号频率本发明的估计方法与现有的Rife插值法相比，可以在不增加计算量的前提下，提高频率估计的精度，工程实用性强，适合对信号进行实时处理。

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块