本实用新型涉及一种长距长时苗木运输专用箱，包括箱体和植株；其中所述箱体为长方体箱体，长方体箱体内顶部设置有风循环装置，顶部及侧面上部开口规则分布的多个气孔，下部盛放浸有植株根系的营养基质；营养基质固气交界处、营养基质内各分别设置有一个连接着信号处理装置的测控装置；所述信号处理装置输出端连接有联通风循环装置和气液输送装置的分析控制中心；气液输送装置下部伸入长方体箱体内并在伸出端设置有出料口；所述测控装置由温度检测仪、湿度检测仪和酸碱度检测仪三部分组成。可自动测量调控内环境，保证温度、湿度及营养质始终适宜植株生长。

常见海产动物耗氧率的研究 1.1黑鲷耗氧率昼夜变化及与体重、水温的关系研究 研究了黑鲷(Sparusmacrocephalus)耗氧率的昼夜变化规律及其与体重、水温的关系,结果表明,黑鲷氧率随水温的升高而升高,随个体的增大而降低;23:00耗氧率最高,为3.16±0.26μg·(g·min)~(-1),07:00左耗氧率最低,为0.74±0.59μg·(g·min)~(-1)。黑鲷白天的平均耗氧率为1.98±0.84μg·(g·min)~(-1),夜间的平均氧率为1.96±0.63μg·(g·min)~(-1),其代谢水平的昼夜变化不明显(n=10,t=0.034t0.05)。 1.2褐菖鲉耗氧率及窒息点的初步研究 实验应用测定流水中溶氧量的方法,对褐菖鲉耗氧率、窒息点及耗氧率昼夜变化进行研究。结果表明,在pH8.0、盐度24.5、水温17℃的水质条件下耗氧率昼夜变化不明显(P=0.422),平均值晚上略高于白天,凌晨05:00耗氧率最高,为233.04±25.36mg/kg·h;耗氧率、耗氧量与体重的关系分别为Q0.7077R=1433.9W-(R2=0.992,P0.001)、QC=1.4298W0.2926(R2=0.956,P0.001);水温对褐菖鲉的耗氧率有极显著影响(P0.01);pH值在8.0时耗氧率最低。窒息点随着个体的增大而降低,相同体重的鱼窒息点随着水温的升高而升高。 1.3温度和盐度对美国红鱼耗氧率和排氨率的影响 实验测试了体重460～550g的美国红鱼在不同水温(13、16、19、22、25、28℃)和不同盐度（16、18、21、24、27、30、34）下的耗氧率和排氨率，结果：美国红鱼的耗氧率和排氨率均随温度的增加而增加；不同温度的耗氧率和排氨率差异极显著（P0.001）；在16～34℃范围内，盐度变化对美国红鱼的耗氧率无显著影响（P=0.479）。 2几种重要水产品活体运输技术研究 实验对几种重要的贝虾鱼的几种运输方法进行了研究，结果：南美白对虾在17℃时，经7h干法运输实验成活达78.6%，脊尾白虾在10℃时经6h干法运输实验成活达85.4%，雾化干法运输适宜二种虾的短途运输；淋浴法实验表明：南美白虾在17℃时水温控制较合适，经44h实验成活率达93.3%，脊尾白虾在10℃时运输水温较适宜，经44h实验成活率达92.5%；活水车运输时南美白虾在15℃时水温控制较合适，经48h实验成活率达93.7%，脊尾白虾在10℃时运输水温较适宜，经48h实验成活率达92.1%；梭子蟹采用雾化干法和活水车运输，5℃时温控较合适，成活率分别为93.3%和98.6%；大黄鱼、美国红鱼、鲈鱼、黑鲷用活水车运输在10℃时，经24h运输成活率均在90%以上。结论：降低水体变质是有效提高运输成活率的重要方法。 3水产品活体运输设备的研究 研究设计了活体运输车，集成装备箱体、环境控制、自动净化、高效增氧、雾化技术、智能控制系统等关键设备技术，运输过程中不需对虾蟹类进行药物麻醉，有效降低运输过程中的死亡率，可进行远距离长时间运输。研究开发了水产品活体短途分送包装容器等，保活时间长并且操作简便、成本低廉、适于大规模推广。 4水产品活体运输技术规范和标准 研究了水产品运输过程工艺，确定了相关的生产技术操作指标，制定了海水鱼类活鱼船运技术规范、海水鱼类活鱼车运技术规范、虾类活体运输技术规范、梭子蟹活体运输技术规范。

本外观设计产品用于基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构。1为第一层次设置底部开口悬挂式梁、第二层次设置跨座式单轨交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构；设计2为第一层次设置底部开口悬挂式梁、第二层次设置公路交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构；设计3为第一层次设置底部开口悬挂式梁、第二层次设置磁浮式交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构；设计4为第一层次设置工字钢悬挂式梁、第二层次设置公路交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构；设计5为第一层次设置工字钢悬挂式梁、第二层次设置跨座式单轨交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构；设计6为第一层次设置工字钢悬挂式梁、第二层次设置磁浮式交通的基于单轨交通的单层框架多制式交通运输结构。

 该项目为863重点项目。项目针对我国铁路危险品运输的品种多、运量大及路途长、途中还需解体和编组作业等特点，研究开发危险货物运输安全状态在途检测的关键技术和设备，重点解决工程实施中存在的通信条件恶劣、货车车载设备供电缺乏，以及粉尘、振动、冲击和电磁干扰等问题，以满足铁路危险品运输在途监测需求，及时发现危险隐患，减少货物的运输途中发生事故所造成人员伤亡、财产损失和环境污染。项目成果及运用：     本项目采用无线传感器网络技术，在多点网络化监测、环境适应性强、节点功耗低等方面有创新，并实现了危险货物安全状态的分析和评估。目前该成果已成功应用于铁路新疆棉花运输安全监测、铁路电石集装箱检测等系统中，实现了货车运输车载供电缺乏的条件下，自动长时间、远程连续地监测、检测货物运输状态，得到了铁道部有关领导、用户的一致好评。已获得国家发明专利4项，软件著作权6项。运用于铁路新疆大宗棉花运输安全监测研究中，为防止棉花自燃事故提供了第一手监测数据。铁路电石集装箱检测项目中发挥了重要作用，能够远程地、较长时间地、连续地检测并记录电石集装箱检测实验中的各项参数，为数据采集与分析节省了大量人力物力。

本发明公开了一种顾及道路交叉路口转向的公路大件运输线路优化方法，包括:步骤 1，基于原始 道路图层数据构建道路网络数据模型;步骤 2，基于道路网络数据模型构建道路转角权重辅助网，并对 道路转角权重辅助网中辅助边赋权重;步骤 3，基于道路转角权重辅助网生成网络数据集，考虑路径交 叉口转向总权重和路径总长度设置目标函数，采用最短路径分析法分析网络数据集，获得最优路径;步 骤 4，结合转角方向将步骤 3 获得的最优路径反推到道路网络数据模型中，获

本发明提供一种装卸次数受限的快速复合运输路径规划方法，用于在指定最大装卸次数约束条件下，输出顶点之间的最短路径。该方法在Lewis算法的基础上，增加了对装卸次数的限制，在装卸次数受限条件下实现了快速复合运输路径规划算法。相较于现有算法，本发明的快速复合运输路径规划方法不仅解决了复合运输中最短路径的求解问题，还在不引入额外的计算复杂性的情况下，从装卸次数的角度出发，灵活实现装卸次数受限的快速复合运输路径规划，降低复合运输的成本，为复合运输提供便利，具有较高的适用性。

项目是针对特殊品(危险品)运输船运输过程的智能化监管于 2012 年 11 月27 日由江苏省交通厅立项开展研究，2014 年 7 月完成了一套泥浆运输船监管系统“示范工程”建设，实现了泥浆（特殊品）水上运输智能化识别和管理，2015年 11 月 16 日通过江苏省交通运输厅成果鉴定。项目在国内首次系统地提出并建立了实用性和可操作性较强的基于物联网技术的运河特殊品(危险品)运输船运输过程监管，采用二层结构，由前端（码头和运输船）信息采集系统和后台信息处理系统二部分组成，综合运用涉及信息采集、传输、处理和反馈控制的多种物联网技术进行系统设计。前端系统基于 RFID身份识别、Zigbee 无线传感网及航行轨迹跟踪、GPS 定位、视频监控和抓拍、GPRS 无线通信技术，以及 RS485、MODBUS 工业总线技术实现多模融合信息自动采集和无线传输；后台系统建立以实时监测及身份识别等为主要基础数据的装、运、卸三阶段数据分析模型，实现基于多模信息融合和多模显示技术的可控制和可管理的数据处理和监管平台。本项目研究成果可广泛应用于各类运输船运输过程的智能化监管。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

电能供暖具有便捷性、安全性和低碳性等特点，电能供暖设备具有广阔的市场空间。本发明可在不工作时将进行折叠收起，以显著节省供暖装置的占用空间；本发明能够实现模块化组装，设备检修和更换非常方便；本发明携带方便，可用于室内外多种场合。

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。