成果简介：现代大客车局域网CAN总线，采用PIC18F458单片机设计，可对大客车整车用电设备进行实时地检测与控制。现代大客车CAN总线是一种高速的、具备复杂的错误检测和恢复能力的高可靠性强有力的网络。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：汽车电器企业、汽车线束生产厂 现状特点：技术水平达到国外先进水平。整个系统由若干控制模块组成，模块间用CAN总线通讯，并带有总线休眠功能；系统工作可靠，具有过载保护功能；能适应汽车的工作环境，依

成果简介：车站站台、机场用电动牵引车辆要求具有良好的机动性，结合实际使用要求开创性地设计了整体式动力驱动桥技术以及前桥独立悬挂和转向一体化技术，在站台电动牵引车以及机场电动牵引车上的实际应用表明该技术设计合理，满足了使用要求，具有车辆动力性好、转向半径小（<2.35m）、微动性好、故障率低、安全可靠等特点。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 现状特点：电动牵引车辆整体式动力驱动桥技术，电动牵引车辆前桥独立悬挂和转向一体化技术达到国内领先技术水平

成果简介：本项目包括容器类和管道类两种测试对象的泄漏测试和泄漏点定位技术。1）研制了系列化的高精度气密性检测仪；2）研制了基于红外图像 处理技术进行泄漏点检测及定位的装置；3）研制了多种主要针对汽车变速器/离合器壳体的高效率、高精度在线式自动试漏机，满足了当前实际生产 需要，并取得了较大的经济效益。4）将模式识别理论与方法应用于气体管 道的泄漏诊断中，实现气体管道动态泄漏和稳态泄漏的检测与定位。 项目来源：北京市教委产学研教育基金、国家自然科学基金、“2

引进先进的大数据或供应链管理技术和成熟的应用经验，结合我方实际状况，探索建设物流大数据体系，完善物流供应链管理。

1.引进熟练掌握基于IGBT的PWM整流，IGBT驱动保护及谐波控制技术的高级工程师，解决中频炉谐波技术难题2. 引进精通中频炉节能技术及串联谐振主回路设计及控制回路设计的高级工程师，解决中频炉节能技术难题。3.引进熟悉DCS系统设计及工业自动化设计的高级工程师，解决客户中频电炉生产自动化技术难题。 4.引进基于网络技术的嵌入式高级工程师，解决中频炉远程诊断和维护的技术难题。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.