机械系统运动方案及结构分析实验装置包括五种设备，可以单独或成套使用。该套设备适用于机械设计实验教学和课程设计，具有鲜明的特点。 即：（1）它对应课程的主要内容，包含了各种常用机构和通用机械零部件； （2）具有工程实用背景，使用功能明显； （3）有良好的直观性； （4）结构复杂程度适中，传动方案和结构新颖。学生通过对装置的传动方案与结构的分析，可以掌握机械系统运动方案和结构设计的基本要求，培养机械系统运动方案设计能力、结构设计能力和创新意识。该实验设备已通过了校级鉴定，达到了国内机械设计实验教学的先进水平，并已获得黑龙江省教学成果二等奖以及全国第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选获优秀奖。 1.CS-I型冲压机及送料装置 2.JZ-I型间歇送料及冲压装置 3.ZS-I型转位及输送装置 4.TS-I型提斗上料装置 5.BS-I型步进输送机

Al-Si 合金具有低膨胀系数，良好的耐磨性及铸造性能，在内燃机活塞、缸 体压等发动机动力传动件制造领域广泛应用。过共晶 Al-Si 合金的微观组织中 通常存在五瓣星状、板片状、八面体和其他复杂相貌的初晶 Si，这些分布在该 合金基体中的较粗大初晶 Si，严重割裂了合金基体，在外力作用下，合金中的 Si 相尖端和棱角部位易引起局部应力集中，从而明显降低了合金的力学性能， 尤其是影响其塑性、强度、耐热性和热疲劳性能的提高。与此同时，在过共晶 Al-Si 合金中，初晶 Si 易出现集聚现象，严重降低了合金的各项性能。要改善 过共晶 Al-Si 合金的性能,必须同时对共晶 Si、初晶 Si 进行良好的细化处理，细 化、球化初晶 Si，才能使其得以广泛应用。目前国内外实际生产中通常采取加 磷（P）的方法，亦称磷变质（细化）处理。含磷变质剂主要包括磷盐或赤磷复 合变质剂及含磷中间合金。其主要存在问题如下： (1)磷盐或赤磷复合变质剂：处理过程中产生大量有害气体，环境污染严重， 效果不稳定，废品率高。 (2) Cu-P 中间合金：熔点高，加入后难熔化；密度大，易沉淀偏析。 基于上述行业背景，本课题组研制开发了一种应用于发动机活塞、压铸合 金熔体变质处理的新型 Al-P 晶种合金

本发明提出了一种移动荷载下简支梁损伤和移动力同时识别方 法：测量结构在损伤状态的加速度动力响应，以结构的加速度响应作 为结构损伤和移动力识别的动力指标；根据结构的数值模型，将未知 移动荷载采用切比雪夫多项式表示，并利用梁单元形函数概念将移动 荷载等效成单元节点力，分别计算结构加速度响应对损伤和移动力参 数的灵敏度矩阵；结合敏感性分析结果，以结构测量加速度响应和计 算所得的有限元加速度响应的差值作为目标函数，采用一阶泰勒展开 的识别方程逐步迭代同时识别出简支梁的损伤和移动力。通过本发明 方法，能够仅仅

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括：1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用，参见下图。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。