可以设计并优化光纤激光器和放大器、光波导激光器、光纤耦合器、多芯光纤、螺旋芯光纤、锥形光纤；也可以模拟超短脉冲在不同光纤设备中的传输，例如在光纤放大器系统、锁模光纤激光器和通讯系统中的传输。 能够跟踪和优化光纤放大器和光纤激光器，让它们适合各种应用。帮助评估和排除光纤激光器和放大器中各种不利的影响；能够对有源光纤器件性能进行预测；能寻找最佳光纤长度、掺杂浓度、折射率分布等；能够计算掺杂浓度与光线的关系，准确模拟双包层光纤，还可以模拟时域动态变化，可以理解和优化的细节如功率效率和噪声系数。 RP Fiber Power可用于分析和优化各种器件： 单模和多模光纤 计算模式特性；计算光纤耦合系数；模拟光纤弯曲、非线性自聚焦效应对光束传输和高阶光孤子传输的影响。 光纤耦合器、双包层光纤、多芯光纤、平面波导 模拟双包层光纤的泵浦吸收,光纤耦合器的光束传输, 光在锥形光纤的传输, 分析弯曲的影响, 放大器中的交叉饱和影响, 泄漏模式等。 光纤放大器 研究单级和多级放大器中的增益饱和特性(连续或脉冲放大器), 铒镱共掺光纤放大器能量转移过程、猝灭效应、自发辐射放大等。 光纤通信系统 分析色散与非线性信号失真，放大器噪声的影响，优化放大器非线性效应和放置位置。 光纤激光器 分析并优化能量转换效率、波长调谐范围、动态调Q。 超快光纤激光器和放大器 研究脉冲的形成机制和稳定范围，非线性效应和色散的影响，抛物脉冲放大，优化色散脉冲压缩，灵敏度反馈，超连续谱的产生。 脉冲和超快速固体激光器和放大器 研究Q开关，模式锁定行为，找到可饱和吸收器所需的特性，分析反馈灵敏度，啁啾脉冲放大研究再生放大稳定性极限。 这款软件是致力于光纤器件学科研究或工业开发人士的必备工具。这款软件及其技术支持将为您的工作效率和工作能力提供极大的便利。同时，这款软件也是一款相当出色的教学工具。 目前已使用该软件的高校：耶拿大学、英国南普顿大学、北京工业大学、中国科学技术大学、上海技术应用学院、华中科技大学、西北大学、复旦大学、深圳大学、国防科技大学、长春理工大学、南京理工大学等。 目前已使用该软件的单位：费朗霍夫研究所、苏州纳米所、兵器装备部、三江航天、上海光机所、绵阳九院、中科院软件所、中科院光电所商业单位、北京敏视达雷达有限公司等。   ※ 光纤数据： 软件中带有各种稀土掺杂光纤数据，即时可以仿真各种光纤激光器和放大器。   ※ 各种公开数据： “Yb-germanosilicate” “ErYb-phosphate” “Er-fluorozirconate F88” “Er-silicate L22”  “Er-fluorophosphate L11”  

电动机通过V带传动和开式齿轮传动带动偏心轴传动，若牙嵌式离合器结合，偏心套带动连杆及滑块做上下往复运动，在连杆上设有闭合高度调节装置，分开牙嵌式离合器，调整偏心套与偏心轴相对偏心量，能调整冲压行程，偏心轴端部安装有曲柄并设有送料行程调整装置，通过曲柄摆杆超越离合器锥齿轮传动，带动辊子完成滑块上升完成间歇送料功能。 CS-I型冲压机及送料装置获得黑龙江省高等学校教学成果二等奖。 技术参数如下： ①电动机：功率370W，转速n=1400rpm； ②电源：380V，50Hz； ③V带传动：型号Z型，根数1，带长La=1420mm； ④滑块行程：H=40mm； ⑤工作台尺寸：长x 宽=260㎜x 260㎜； ⑥外形尺寸：长x 宽x 高=550㎜x 265㎜x 730㎜； ⑦带工作案桌 ⑧外形尺寸：长x 宽x 高=1070㎜x 400㎜x 385㎜； ⑨重量：150kg。

实验内容 1、了解红外通信的原理及基本特性； 2、测量部分材料的红外特性； 3、测量红外发射管的伏安特性，电光转换特性； 4、测量红外发射管的角度特性； 5、测量红外接收管的伏安特性； 6、基带调制传输实验； 7、副载波调制传输实验； 8、音频信号传输实验； 9、数字信号传输实验。

本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。

产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。

新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越来越大、材料体系越来越多、结构越来越复杂。传统制造周期长、质量不稳定，无法满足型号质量和精度要求，亟需变革制造模式。工业机器人智能制造技术与装备是解决该难题的最佳新途径。但机器人精度低、刚性弱、加工稳定性差等难题制约了其应用于航空航天大型复杂构件的高效高精制造，且核心装备被国外发达国家垄断，迫切需要突破基于移动机器人的制造核心技术与装备，形成基于移动机器人的大型复杂构件原位加工与装配融合的制造能力，打破国外垄断，实现自主可控。 技术特征 围绕航空航天大型复杂构件的高效、高精、高质量制造急需，突破了基于误差相似度的机器人精度补偿、机器人变刚度建模与加工颤振抑制、融合多源信息的在线感知与自适应工艺、多功能末端执行器研制等一系列关键技术，构建了移动机器人智能制造技术体系，自主研发了多台套多功能末端执行器和高精度大负载工业机器人智能钻/铆/铣制造装备。

新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越来越大、材料体系越来越多、结构越来越复杂。传统制造周期长、质量不稳定，无法满足型号质量和精度要求，亟需变革制造模式。工业机器人智能制造技术与装备是解决该难题的最佳新途径。但机器人精度低、刚性弱、加工稳定性差等难题制约了其应用于航空航天大型复杂构件的高效高精制造，且核心装备被国外发达国家垄断，迫切需要突破基于移动机器人的制造核心技术与装备，形成基于移动机器人的大型复杂构件原位加工与装配融合的制造能力，打破国外垄断，实现自主可控。技术特征围绕航空航天大型复杂构件的高效、高精、高质量制造急需，突破了基于误差相似度的机器人精度补偿、机器人变刚度建模与加工颤振抑制、融合多源信息的在线感知与自适应工艺、多功能末端执行器研制等一系列关键技术，构建了移动机器人智能制造技术体系，自主研发了多台套多功能末端执行器和高精度大负载工业机器人智能钻/铆/铣制造装备。效益分析:项目的成功研制拓宽了工业机器人应用领域，已在歼20、歼10、L15高教机、大飞机、××导弹、天宫2号空间站等国家重点型号研制和批产中应用，实现了歼20翼面、歼10机翼部件、高教机翼面、天宫二号空间站舱体等航空航天产品核心复杂大部件的生产，为我国航空航天大型复杂构件制造提供了技术与装备支撑。此外，成果还在国产机器人、精密零件制造等龙头企业实现应用推广，核心专利转化1999.2万元，近三年新增直接经济效益达11.2409亿元。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。应用范围:可应用于各类人群的健康状况评估及健康管理大数据的采集。效益分析:该技术通过可穿戴式生物信号采集设备，实现对个体健康状况的整体评价。由于信号采集的硬件已非常成熟，该技术的核心部分主要在于信号分析的算法。 其技术优势在于：指标特异性高；生理基础明确；心电信号分析算法独特；是无创的诊断技术；检测条件简便；所需硬件技术成熟、成本低廉；便于健康管理大数据的采集；具有大规模推广的价值。

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。