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船舶动力设备振动主动控制技术
技术成熟度：技术突破
针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。
意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪
哈尔滨工程大学
2025-05-19
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
矿区瓦斯灾害的预测及防治措施
项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。
西安科技大学
2021-04-11
智能预测自适应控制理论与应用
南开大学课题组研究了控制科学与工程领域中的热点问题，成果能够用于提升我国传统制造业自动化技术水平。将自适应控制、预测控制、智能控制、非线性控制等多种控制理论进行有机结合形成新型的智能预测自适应控制理论，具有创新性；获得了关于先进控制的系列化、系统性成果；将新的理论方法应用于工程实践，理论分析、方法设计、数值仿真、工程应用等多个研究环节紧密结合。 智能广义预测自适应控制器：用于环形钢坯加热炉上，年增经济效益90多万元，达到国际先进水平；用于工业锅炉上，每台锅炉节煤节电年增经济效益40多
南开大学
2021-04-14
风电场风力发电容量预测
风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的ARMA、噪声场合下的ARMA三种短期预测模型和最小二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用LabVIEW语言和SQL语言构建了集成化预测模型分析系统。
北京理工大学
2021-04-14
免疫诊治靶点抗原性预测
本团队拥有生物信息学研究方向的成员，在致病微生物大数据处理方面具有扎实的理论基础与研究经验，善于利用生物信息学手段分析在人群中广泛流行的病原微生物，从而能够对疾病的防治起到预警作用。其主要工作成果在于流感病毒重要抗原性位点筛选，流感病毒抗原性距离预测，流感病毒流行性监控以及有 效疫苗株推荐等方面，具体阐述如下： （1）流感病毒重要抗原性位点筛选本工作首先对自 1968 年以来近五十年间的流行流感病毒株进行统计，分析了其主要抗原蛋白--血凝素蛋白上每个氨基酸位置的抗原性贡献
上海理工大学
2021-01-12
齿轮动态性能的预测方法及其应用
变速箱中齿轮的动态性能直接影响其承载能力和振动噪声，齿面接触斑点的分布区域和形状以及齿轮传动误差已经成为衡量齿轮副啮合性能的重要指标。为了能够准确预测误差齿面的动态性能，我们从理论以及实践方面对齿轮的动态性能进行了深入研究
上海理工大学
2021-01-12
HDS 在预测胃癌患者的预后、指导术后辅助化疗和预测免疫治疗疗效中的应用
胃癌是常见的消化道恶性肿瘤。据2020年全球癌症统计，胃癌的发病率和死亡率已分别居恶性肿瘤的第5位和第4位，给社会造成了巨大的经济负担。目前胃癌的治疗包括外科手术结合放疗、化疗或靶向药物治疗。虽然患者的预后在逐渐改善，但结果仍不尽如人意。因此，深入探讨影响胃癌治疗和预后的因素，制定新的临床治疗策略是改善胃癌患者预后的首要任务。近年来，研究人员对肿瘤与TME之间的关系有了更深入的了解。研究发现，肿瘤细胞可以通过过度表达PD-L1蛋白和分泌白细胞介素抑制剂来诱导免疫逃逸。此外，肿瘤相关的成纤维细胞包围肿瘤细胞，抑制免疫细胞浸润和药物渗透，导致治疗失败。研究发现，TME细胞的富集水平可以用来评估胃癌的预后。因此，分析TME的异质性，对于确定TME的定量指标，指导胃癌的治疗策略和预后评估，可能是提高疗效和预后的关键。
组蛋白脱乙酰酶(HDACs)是一类共18种类型(HDCA1-11、SIRT1-7)的蛋白酶，研究表明，HDAC通过可逆地调节组蛋白和非组蛋白的乙酰化状态，在TME的发展中起着关键作用。此外，研究发现，HDAC6参与了免疫系统中几个关键因子的上调。然而，不同类型的HDAC在调节TME细胞浸润水平方面存在异质性，单个分子或一类分子靶向抑制剂很难精确控制TME的变化。因此，迫切需要系统分析HDACs的表达谱和相应的TME特征，为胃癌的临床治疗策略和预后评估提供理论依据。
本发明提供了利用多组学方法研究HDACs在胃癌中的作用。分析了胃癌细胞系/患者的RNA-SEQ数据，并研究了HDAC表达与TME中免疫细胞浸润的关系。通过本发明的研究确定了胃癌准确预后的新靶点，有助于开发有效的治疗策略。本发明筛选获得与胃癌预后相关的103个基因，基于PCA方法构建了HDS评分，分析结果证明：高HDS组比低HDS组胃癌患者有更长的生存时间；高HDS的胃癌患者更适合使用免疫治疗；II期低HDS胃癌患者比高HDS胃癌患者从术后化疗中获益更多。
本发明的HDS评价体系为预测胃癌预后、选择术后辅助化疗方案和免疫治疗方案提供了一种新的方法，在临床上具有良好的应用前景。
北京大学
2023-05-22
高性能电机及其健康状态监测系统研发技术
团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。
团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。
重庆文理学院
2025-05-19