长期从事岩体强度理论及地下结构全寿命设计方法、地下空间防灾安全和智慧地下基础设施建设的研究，同济大学土木工程学院朱合华教授是国际上较早开展数字地下空间与工程（DUSE）研究的学者之一。经过近20年的努力，朱合华团队成员齐心协力构建起数字地下空间的理论体系、工程方法和数据库，初步完成了数字化地下体系建设，构建出“工程数字化”创新技术核心，已经在城市轨道交通、高速公路等领域得到广泛的应用。朱合华被国际同行认为是“城市基础设施规划、设计、施工和维护信息集成方法的国际开拓者之一。  2021年中国工程院新增院士中，同济大学土木工程学院朱合华教授当选。 误打误撞与数字化结缘 　　1979年，朱合华进入重庆大学化学矿开采专业学习，开始接触计算机编程语言。1983年9月成为重大硕士研究生后，他开始深入与计算机应用打交道，师从李通林教授，完成了“围岩不连续面非线性效应对巷道稳定性影响分析”的硕士论文。 　　1986年9月，朱合华考入同济大学，师从孙钧、杨林德2位恩师攻读结构工程专业（地下结构方向）博士，论文题目为《隧道掘进面时空效应研究——边界元法若干理论与工程应用》。 　　从此，在朱合华的学术世界中，计算机技术、土木工程就成了形影不离的“伙伴”，他开辟了数字化的研究方向。 　　1993年7月，朱合华到日本大阪土质试验所和京都大学从事软土地下工程研究，进一步运用有限元数值方法进行软土盾构隧道管片衬砌分析、地下工程施工动态反演等。 　　上世纪90年代初，日本快速发展的地下基础设施建设，为他的研究工作提供了大量的室内和现场试验的工程数据。 　　至今，朱合华还记得这样的场景：工作单位长期聘请的几位工作人员，持续将大阪湾的三维地质数据输入计算机中，形成了大阪湾的地质、地震数据库信息系统，该信息系统在日本国内具有重要的影响。 　　大阪土质试验所所长岩崎先生告诉他：“岩土工程师一定要与地层交朋友！”这个叮嘱也促成他归国后迅即开展土木与信息学科交叉的研究。朱合华在日本期间创建的用于管片衬砌设计分析的梁-接头（缝）不连续模型，后来也被纳入了我国国家标准。 　　上世纪90年代末，朱合华在同济附近的小书摊上发现了当时的畅销书——《数字化生存》，“数字”二字萦绕在他脑海，后来他又在《文汇报》上读到了与“数字地球”概念有关的文章。当《岩土工程界》期刊向他约稿时，朱合华撰写了《从数字地球到数字地层——岩土工程发展新思维》一文，从此打开地下空间与工程数字化研究的大门。 推动数字化在工程中的应用 　　1999年，朱合华牵头的“城市三维地层信息管理系统的开发与应用”获批上海市教委曙光计划，经过3年的潜心研究，项目验收得到了专家们的高度评价，成为团队数字化研究工作布局的起点。朱合华团队的工作成为了2004年上海先后启动的29个重大科技专项之—，也是城市地下空间信息平台建设和国土资源部与上海市联合资助的三维地质调查项目。 　　厦门翔安海底隧道是中国内地第一条海底隧道，全长8.695千米，跨海部分全长6.05千米，最大深度达到70米，相当于18层楼高。隧道还要在四周一片漆黑无方向的地下施工，所经之地地质状况极其复杂。朱合华团队的介入，使得这一高难度项目成为了我国跨海隧道的一项示范工程。 　　近年来，朱合华团队的研究领域遍布数字地下空间、数字化工程两大园地，数字地下空间研究成果在上海世博地下空间、常州地下空间、延安新城地下基础设施等得到应用，数字化工程的研究成果在广州龙头山双洞八车道公路隧道、淮南望峰岗煤矿、上海长江隧道、世博500kV地下变电站和电力隧道、上海地铁一号线结构维护、上海中心深基坑等项目建设得到应用。 　　围绕这些工程，团队相继研究开发出“复合纤维和预应力管片结构技术”“盾构地层适应性理论和试验方法”“大断面、高水压、近间距下盾构施工微扰动控制技术”等一系列方法与技术，解决了复杂环境下地下建筑结构设计分析、施工安全与控制的一个又一个难题，主持的项目“软土盾构隧道设计理论与施工控制技术及应用”获2008年国家科技进步奖二等奖。 　　朱合华又针对大规模、集群化的地下空间的建造难题，组织国内相关单位联合攻关。他主持的项目“城市高密集区大规模地下空间建造关键技术及其集成示范”，2016年获国家科技进步奖二等奖。 　　数字化地下课题与工程的“比翼双飞”，朱合华团队实现了基础理论和前沿交叉研究的良性循环。他们提出了地下空间工程全寿命数据采集—表达—分析—服务的数字化范式，开辟了数字地下空间工程新方向，攻克了“建造动态精细调控、运维快速精准评价”难题，创建了地下三维动态信息表达与分析的理论方法；攻克了安全建造的动态精细调控技术，突破了高效运维的快速精准评价技术。研究成果成功应用于上海长江通道、贵州高速公路网、上海地铁网等重大工程。 　　2015年，朱合华因在数字地下空间与工程方面的成就获得第44届德国洪堡研究奖，他是中国土木工程界到目前为止的唯一获奖者。 首创基础设施智慧服务系统 　　朱合华团队经过长期思考和一年多的充分讨论，创建了基础设施智慧服务系统iS3 （infrastructure Smart Service System， 2013），即基础设施全寿命数据采集、处理、表达、分析的一体化智慧决策服务系统。该系统从广义工程应用场景出发，以信息流为主线，采用面向服务的组件式框架和微服务技术架构的系统平台，集先进性、开放性和实用性为一体，是国际上第一个开源的基础设施智慧服务系统。 　　因为研究成绩突出，朱合华的影响日渐扩大。日本、新加坡、英国、美国、韩国等国都留下了他的“中国好声音”；2010年，他在上海创办了信息岩土工程技术国际学术会议，该会议现已成为国际信息岩土工程领域的重要系列会议；2017年值同济110周年校庆之时，成立了中国智慧基础设施联盟暨全球研究中心，已吸引世界170多家单位参与。 　　在数字化转型和智能建造的大潮中，如何借助现代信息技术手段，在人迹罕至的高山峻岭地区修建地下交通基础设施？朱合华提出开展岩体隧道动态设计的远程诊断分析，即将iS3平台作为数字底座，实现了基于数字孪生技术的岩体隧道支护的三维动态设计技术。三维动态设计技术成功应用于四川峨汉大峡谷隧道（最大埋深1940米，世界最深的公路隧道）施工中，仅用10分钟完成了现场三维远程实时动态支护设计，这在国际上首次实现，是隧道动态设计的重大技术突破。 　　今天， “土木信息工程”已成为《中国大百科全书》第三版土木工程学科的分支之一，朱合华盼望着数字化转型背景下的“土木信息工程”学科未来继续能茁壮成长。

莲藕、慈姑设施栽培可实现一年两茬栽培，可与春早熟、秋延后设施蔬菜栽培轮作换茬，同时高减轻因长期连作造成的设施土壤盐渍化、病虫害重发等连作障碍问题，实现减肥、减药条件下的优质高效生产。市场前景：设施蔬菜栽培的土壤盐渍化、病虫害重发等连作障碍问题普遍发生，而且逐年加重，水旱轮作是目前最为有效的减轻设施连作障碍的实用技术。

本项目以教育部设施农业网上合作研究中心为依托，结合科技部、教育部和上海市 科技兴农重点攻关项目，进行了新型智能温室结构设计及其配套设施的综合设计与开发、 建模与控制新方法的应用基础理论研究和 "温室环境计算机控制系统"开发、基于图像 处理技术的叶片面积估算技术的温室水肥精准灌溉控制系统、作物栽培管理辅助决策支 持系统等一系列研究，实现了对温室的远程自动控制。 

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。 高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性； 智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平； 结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。 技术优势 巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。

离子加速器与透射电镜耦合设施可以在离子束辐照样品产生高剂量率位移损伤的同时对材料中的微观结构和成分变化进行实时原位的观察与分析，因而能揭示辐照过程中点缺陷迁移，凝聚等动力学过程以及在纳米尺度上材料各种结构变化的临界辐照剂量，获得实验数据，配合计算机模拟验证或建立辐照效应的动力学模型，为开发新型抗辐照材料提供科学依据。由于反应堆材料中嬗变产物（主要是氢和氦）与中子所致的位移损伤往往按特定比例同时产生，单离子束辐照不能观察到氢、氦与位移损伤的协同作用，世界核电强国都在兴建能同时模拟位移损伤和氢、氦协同作用的三离子束辐照装置。但多离子束与透射电镜联机受到电镜极靴空间和电磁场的限制，困难很大，最先进的此类设施也只能同时引入两个离子束。本项目研制先进的氢、氦同轴低能离子注入机，将氢、氦与产生位移损伤的中能重离子（400 keV)同时引入透射电子显微镜，即将建成世界上最先进的辐照效应实时原位分析装置。

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性；智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平；结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。技术优势巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。应用范围:（1）获得国家科技部重大科学仪器开发专项重大科学仪器开发专项“在役钢轨缺陷综合检测监测设备开发与应用”、国家自然科学基金委员重大科学仪器开发专项“钢轨接触疲劳及裂纹多物理高速巡检监测技术攻关”铁路总公司重大课题“高铁钢轨浅表层缺陷快速检测关键技术研究及装备研制”等项目支持。（2）作为关键核心设备应用于中国铁路总公司新一代国产大型高速钢轨探伤车GTC-80，累计巡检里程已达1万公里以上。发现各类型缺陷，如裂纹，剥离，磨损等400多例，通过了铁路总公司的关键技术鉴定，实现进口重大装备替代。（3）30km/h的双轨电动探伤机器人，集成环境感知、智能巡检、大数据处理与无线传输等功能，实现无人监控下的长距离自主运行，用于城市轨道巡检，已应用于南京地铁、西安地铁等。（4）智能制造质量检测技术应用于宝武集团宝日冷轧钢板厂（世界最大冷轧钢板生产线）钢板加工性能在线自动检测。（5）结构智能健康监控技术应用于京沪高铁CRTS-Ⅱ型轨道板健康监控（上海铁路局科技进步一等奖）、金温高铁沿线光纤监测（全国首例）、贵广客专K75+431双线特大桥沉降监测、芜湖地铁1、2号线安全监控系统；（6）挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛特等奖，创青春全国大学生创业大赛金奖，第一届中俄工业创新大赛二等奖。

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。