利用稀土元素有未充满的 4f 壳层和 4f 电子被外层电子屏蔽的特性，将稀土铝酸盐基质移植到聚合物基体中，生成具有夜光性的蓄光型纺丝液，所纺出的纤维在受光时捕集激发态电子，停止光照后持续的发光跃迁。该项目得到了国家“863”计划和国家自然科学基金的资助。稀土夜光纤维是以纺丝原料为基体，添加长余辉稀土铝酸盐发光材料，经特种纺丝制成夜光纤维。该夜光纤维吸收可见光 10 分钟，便能将光能蓄贮于纤维之中，在黑暗状态下持续发光 10 小时以上。夜光纤维色彩绚丽，且不需染色，是环保高效的高科技产品。该纤维及其织物可广泛应用于建筑装潢、交通运输、夜间作业、日常生活及娱乐服装等领域。 目前，本研究室研发的夜光纤维已成功实现产业化，并得到企业，社会的广泛好评，取得了良好的经济和社会效益。 关键技术 （1）采用高温固相法控制制备不同色光的高效储能稀土夜光材料； （2）通过表面改性和功能助剂的双重作用实现夜光材料在不同基体材料的均匀分散； （3）通过复合纺丝技术制备不同色光的夜光纤维，同时保证其力学性能； （4）只需吸收紫外光或可见光 10 分钟，便可持续 10 小时以上发光。 知识产权及项目获奖情况 发表学术论文 30 余篇；申请专利 15 项，授权专利 3 项；所获奖项： 2005 获得江苏省科技进步二等奖，2013 年获纺织工业协会科技进步二等奖， 2013 年获中国商业联合会科技进步一等奖。 4 项目成熟度 实现产业化生产。 5 投资期望及应用情况 目前已与部分企业合作，将夜光纤维应用于玩具、服装等领域。 

产品详细介绍MMW-1B数显式立式万能摩擦磨损试验机   主要用途：         该机以滑动、滚动和复合的形式评定润滑剂和各种材料的摩擦磨损性能。根据用户要求可配有销盘、四球、球-三片、锁-三柱、止推圈、球盘、模拟凸轮、齿轮等多种形式的摩擦副，可以做多种形式的摩擦磨损试验。适用于摩擦学和专业领域，在石油化工、大专院校、研究院（所）等部门具有广泛的用途。  主要技术参数：                              1、最大的试验力：1000N 2、试验力示值相对误差：±1% 3、摩擦力矩测试最大值：2.5Nm 4、主轴转速范围： 0.05~2000r/min 5、试样温度控制范围: 室温~260℃ 6、外形尺寸（长×宽×高）mm：860mm×740mm×1600mm 7、可接记录仪记录温度-时间和摩擦力矩-时间曲线

产品详细介绍 经济型门式拉力机www.dgzhongzhi.com产品详细 典型应用: 金属板材、棒材、管材强度测试；橡胶、塑胶拉伸测试；金属、塑胶弯曲测试；各种异形材料拉伸、压缩、弯曲、剪切测试。 应用领域: 胶带、汽车、陶瓷、复合材料、建筑、食品医疗设备、金属、纸张、塑料、橡胶、纺织品、木材、通讯。   经济型门式拉力机规格 www.dgzhongzhi.com/menshilaliji.html 型号 CZ-8001A CZ-8001 容量选择 500N,1KN,2KN,5KN,10KN,20KN,50KN,100KN 单位切换 N,kN,kgf,Lbf,MPa,Lbf/In2,kgf/mm2 荷重分解度 1/500,000 1/25000 荷重精度 0.5% ±1% 力量放大倍率 无段 最大行程 800,1000可选 有效宽度 400,500mm可选 测试速度 2~200mm/min或25~500mm/min 速度精度 ±1% 位移分解度 0.001mm 软体 可闭环控制软体或标准版软件   马达 AC变频调速马达 AC变频调速马达 传动杆 高精度滚珠镙杆 主机尺寸(WxDxH) 1100x700x2000mm 机台重量 450kg 电源 AC220 10A 或指定   详情请登录www.dgzhongzhi.com www.laliji.com.cn了解更多信息！

一、仪器介绍     太阳能的利用指太阳能的直接转化，利用半导体器件的光伏效应原理，把太阳辐射能转化为电能成为光伏技术。利用光伏技术设计的太阳能发电系统主要有太阳能电池片（组件），控制器和逆变器三大部分组成，他们主要有电子元器件构成，不涉及机械结构，所以，光伏发电设备极为精炼。为了使学生对基本特性理性认识的基础上，推出此实验仪从直流到交流，从低压到高压，从大电压小电流到小电压大电流，针对各种可能用到的电源情况，我们分成不同的实验，分块进行演示，我们这款仪器实质就是一个mini太阳能发电站。       三、实验内容 （一）太阳能电池特性实验   1、了解并掌握太阳能电池的原理及结构；   2、测量太阳能电池暗特性；   3、测量太阳能电池光照特性：短路电流与光照强度关系；     以上是对单晶硅、多晶硅及非晶硅太阳能电池的测量 （二）太阳能电池应用实验   1、同种类型太阳能电池板串并联实验：    2、分别在电池板串并联情况下对超级电容充电，记录充电完成的时间，    3、太阳能电池匹配负载实验；    4.太阳能电池板匹配输出实验；    5、DC-DC模块输出实验；   6、DC-AC逆变与交流负载试验；

一种高量子效率的微结构碳化硅紫外光电探测器及其制备方法，属于紫外光电探测技术领域。该探测器采用自下而上的结构设计，包括碳化硅高掺杂n+型衬底、n型缓冲层、低掺杂n‑型吸收层、低掺杂p‑型吸收层（内含微结构）、环形高掺杂p+型欧姆接触层及钝化隔离层。通过在p+型欧姆接触电极施加反向偏压，形成耗尽电场，微结构促使p‑‑i‑n结构电场相互连接耦合，提高光生载流子耗尽效率，增强器件响应度和外量子效率。同时，微结构使短波紫外信号直接穿透p‑型吸收层进入内部吸收层，避免p+型欧姆接触层表面缺陷导致的光生载流子复合，提高光生载流子收集的效率，实现紫外全波段探测。

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。