近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

南京邮电大学通信与信息工程学院数学计算仿真软件项目的潜在投标人应在“江苏政府采购网”、“南京邮电大学”上免费下载招标文件，并于2020年10月21日10点30分（北京时间）前递交投标文件。

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。

本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

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。 图1 工业物联网 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

本软件是基于水平轴风力机空气动力学和结构动力学理论，采用 MATLAB 软件编程开发。 主要用于计算水平轴风力机在非偏航和偏航工况下的气动弹性性能。目前已在国家版权局登记软件著作权，并获证书。

随着工程类重载车辆向大功率方向发展，对传动系统中防止压力油泄漏的密封环的性能要求日益苛刻。为提高密封环的稳定性和可靠性，必须重视高速重载工况下密封接触行为。本项目依据前期研究基础，对密封环在不同工况阶段存在的混合摩擦接触和流体润滑接触两个方面进行研究。首先对复合材料密封环摩擦行为进行跨尺度关联，明确宏观与微介观尺度的材料变形、摩擦状态、温升之间的协同效应，深化宏观与微介观之间的交互模型，实现尺度间摩擦状态的双向预测，以获取密封环在各尺度上的混合摩擦规律。其次依据工况条件，定量表达与预测

本发明公开了一种基于 GPU 的多波前潮流计算方法，该方法包 括：1)波前矩阵链异步并发执行；2)CPU-GPU 间任务的分配；3)GPU 上矩阵乘法、减法算法的优化。波前矩阵链采用异步并发执行的模式 处理，GPU 的资源得到了充分的利用；根据矩阵的大小决定采用 CPU 还是 GPU 处理，使得单个矩阵的处理时间最少，结合波前矩阵链的异 步并发执行，能尽可能的减少 CPU、GPU 的空闲等待时间；在 GPU 上对矩阵

本发明公开了一种柔性加筋土桥台筋材内力计算方法，其包括 如下步骤：1)获取填土材料以及当前层筋材的参数，并计算当前层筋 材 所 承 受 的 最 大 竖 向 应 力 2) 给 定内力 T、竖向应力σz、横向应力σl、切线弹性模量 Et、切线泊松比 μt 的初始值，并计算体积模量 B 的初始值；3)根据预设的竖向应力增 量Δσz 计算当前层筋材的内力增量ΔT；4)令 T＝T+ΔT，σz＝σz+ Δσz，σl＝σl+ΔT/Sv，计算填土材料当前应力状态下的切线弹性模 量 Et、体积模量 B 和切线泊松比μ

本发明公开了一种覆冰输电杆塔的风载荷计算方法，运用计算 流体动力学方法，计算覆冰输电杆塔在不同覆冰厚度时的风载荷升力 系数、阻力系数和扭矩系数，然后乘以空气密度、风速和输电杆塔承 受风压的投影面积计算值，得到输电杆塔承受的分布风载荷。按照本 发明，可以考虑不同覆冰厚度的风载荷的计算，杆塔分段可以更细致， 计算结果更接近实际应用工况，提高输电杆塔的安全性。