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項目成果/簡介:團隊基于纖維增強復合材料低密度，高強度,材料性能可設計性強，抗腐蝕性和耐久性能好等特點，已開發出汽車的引擎蓋、車門、行李箱蓋、翼子板、后視鏡、方向盤、排擋頭、懸架彈簧、電池箱等汽車輕量化零部件，以及軌道車輛地板、內壁板、座椅、衛生間產品，相應成果在科協年會上得到李源潮、萬鋼等國家領導人肯定，人民日報等媒體進行報道。應用范圍:材料的輕量化，就是在保證汽車、軌道交通等零部件的強度和安全性能的前提下，盡可能地降低汽車、軌道交通的整備質量，從而提高汽車、軌道交通的動力性，減少燃料消耗，降低排氣污染。由于環保和節能的需要，汽車、軌道交通的輕量化已經成為世界汽車、軌道交通發展的潮流，本成果具有較廣闊的用途和市場應用前景。

一、研發背景我國是有色及稀散金屬資源大國，產量更是在全球具有絕對控制地位。稀散有色金屬礦的開發利用給我國帶來巨大的經濟效益，與此同時也帶來了嚴重的環境重金屬污染。稀散有色金屬礦經開采、選、冶加工后，會遺留下大量的尾礦、冶煉渣和各種塵泥。從環保和安全上來說，稀散多金屬采選冶廢棄物是重大的污染源和危險源，控制固體廢棄物污染特別是礦業固體廢棄物成為中國環境保護領域的重要問題之一。二、技術內容（1）新型深部充填減量化技術。開發一種價格低廉、材料來源廣泛且固化重金屬效果優良的地下采礦膠結充填料，能夠降低充填采礦成本，并可以安全處置危險廢物；（2）尾礦庫微生物原位成礦修復技術。利用微生物（硫酸鹽還原菌、寡營養鐵還原菌）控制環境中 Fe3+ 濃度、降低環境電位、降低環境中游離鎘、銻等重金屬離子，實現現役尾礦庫的微生物生態修復。（3）五層覆蓋強還原原位成礦修復技術。基于礦物學--生物地球化學協同作用，開發已閉庫或無主尾礦庫的重度污染區的五層（無污染客土層、膨潤土密封層、有機質深度還原密封層、含高風險稀散多金屬及砷和重金屬尾礦生物法控制污染主反應層、原始尾礦層）覆蓋強還原穩定成礦修復技術。三、作用原理針對我國含稀散多金屬硫化礦采選冶廢物易引起氧化淋溶、存在潰壩風險和對周邊及重大流域構成的嚴重環境威脅等問題，首先研究采選冶廢物處置環境風險評估方法，建立稀散多金屬采選冶廢物處理處置污染控制技術評估方法；利用冶煉廢渣及尾礦庫內堆存尾礦，研發新型膏體充填減量化、資源化技術；針對現役尾礦庫，利用硫酸鹽還原菌及寡營養鐵還原菌研發尾礦微生物原位成礦修復技術；針對已閉庫及無主尾礦庫，基于礦物學--生物地球化學協同作用，研發重度污染區的五層覆蓋強還原穩定原位成礦修復技術；組合應用上述技術，在典型稀散多金屬采選冶集中區開展技術示范；最終形成“基于風險控制的稀散多金屬采選冶廢物減量化、資源化處理處置與污染控制方案和環境管理導則”，為我國稀散金屬多金屬污染防控和環境管理提供技術支撐。

該項技術針對汽車底盤關鍵零部件，結合ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等軟件進行多平臺聯合動態仿真，獲取其在多種工況下的載荷譜，通過靈敏度分析方法甄選出可優化對象，在保證整車性能的前提下，結合動載荷對其進行合理的拓撲優化，達到輕量化與可靠性兼顧的工程目標。  技術優勢：（1）以理論分析和仿真代替經驗設計，結果更具可靠性，適用范圍更廣。（2）研發周期短，研發經費少。  （3）同時兼顧車輛操縱穩定性，平順性要求。  （4）節能減材。

該項技術針對汽車底盤關鍵零部件，結合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等軟件進行多平臺聯合動態仿真，獲取其在多種工況下的載荷譜，通過靈敏度分析方法甄選出可優化對象，在保證其整車性能的前提下，結合載荷對其進行合理的拓撲優化，達到輕量化與可靠性兼顧的工程目標。1、技術優勢：（1）以理論分析和仿真代替經驗設計，結果更具可靠性，適用范圍更廣；（2）縮短研發周期，減少研發經費；（3）同時兼顧車輛操

本發明提供了一種基于仿射攝動的區間不確定性結構能量響應預示方法，建立各子系統的確定性結構的統計能量控制方程，進而引入區間因素，獲取區間不確定性結構的區間統計能量控制方程，設定不確定性參數的區間參數，基于仿射攝動算法得到各區間變量的仿射區間表達式，設定各變量的攝動分析表達式，進而基于區間仿射算法的運算法則，推導得到考慮區間不確定性結構的子系統區間能量表達式，給定初始邊界參數和求解頻率后，計算得到區間不確定性結構的區間能量響應。通過本發明方法使得區間不確定性結構區間能量響應的區間寬度大大縮小、區間能量響應的預示精度大大提高，從而可以更加精確地評估區間不確定性結構的高頻動力學特性，具有重要的工程應用價值。

本發明涉及一種基于免疫遺傳算法的模塊化多電平變換器的調制方法，對模塊化多電平變換器的優化控 制方面的問題進行研究，優化目標為模塊化多電平變換器的輸出電流波形最優，本發明結合模塊化多電平變 換器的結構特點和輸出特性，采用各相上橋臂投入子模塊的數目表示工作狀態，對模塊化多電平的工作狀態 進行優化，通過編碼操作，注入疫苗，親和度計算，濃度計算，免疫選擇，交叉操作，變異操作，倒位操作， 經過多次迭代收斂后得到優化后的模塊化多電平變換器的輸出電壓階梯波。

本發明提供一種黃姜皂素廢水生化處理出水的電混凝深度處理系統及方法，以廉價鐵板作為極板，通過電混凝產生的新生態鐵氧化物的絮凝作用，有效去除色度和有機物，電混凝出水中投加次氯酸鹽后，亞鐵離子和有機物等與次氯酸鹽進一步發生氧化還原反應，強化對水中色度和有機物的去除。該發明的處理方法依次包括如下步驟：電混凝；次氯酸鹽氧化；斜板沉淀池固液分離；砂煤雙層濾料過濾。本發明采用電混凝與次氯酸鹽氧化相結合的方法，有效解決了傳統的黃姜皂素廢水生化處理出水中有機物和色度難以達標的難題，操作簡單，易于對現有廢水處理工藝進行改進，處理后水可以回用于黃姜皂素生產工藝，大大減輕了其對環境造成的污染，加強了水資源的可持續利用。

本發明屬于銑削加工相關技術領域，其公開了一種五軸加工軌 跡中刀具圓環體向三角片的邊投影的算法，其包括以下步驟:(1)判斷 刀具圓環體向三角片的邊投影的特殊情況，若存在特殊情況，則轉至 步驟(5)，否則轉至步驟(2);(2)根據第一幾何約束條件來確定初始迭代 角度;(3)基于第二幾何約束條件及第三幾何約束條件來計算及離散初 始迭代角度區域，以確定較優初始迭代角度;(4)基于第二幾何約束條 件及第三幾何約束條件，采用割線法搜索最優角度，若成功則轉至步 驟(5)，否則結束;(5)依據搜索到的所述最優角度計

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本發明公開了一種基于深度學習與雙目立體視覺的飛機線纜支架識別與參數獲取方法，結合雙目立體視覺，進行飛機線纜支架的參數獲取，將飛機線纜支架的種類和參數信息自動存儲到數據庫中，與標準數據庫文件進行比對，調用對應飛機線纜支架的安裝工藝文件供裝配人員使用，實現了飛機線纜支架的種類和參數自動化識別以及自動調用安裝工藝文件。