信息化和全球化给制造业带来了空前的挑战。企业必须应对快速、严峻和多变的市场竞争，开发具有高速度、高精度和高可靠特性的产品。企业逐渐意识到设计的不可靠、高成本和高风险，缺乏相应的技术手段和测试方案来评估和分析产品设计过程与产品动态特性，企业对产品难以做到“心中有数”。 以有限元为基础的计算机辅助工程(CAE)技术，以及动态测试与信号分析技术，能够为产品开发、运行和维护的各个环节，即从概念设计、虚拟原型、性能确认到监测诊断和运行维护，提供集成解决方案以及快速高效的信息化、数字化开发平台，优化产品设计，提高产品质量与动态特性，降低新产品成本并缩短上市时间， 西安交通大学机械工程学院机械工程及自动化研究所，长期从事有限元、动态分析与故障诊断的研究与应用工作，配备有高性能的计算机和完备的工程CAE软件，并且拥有一系列先进的测试实验设备。先后承担了国家973计划、863计划、自然科学基金重点和面上、国际合作项目的研究工作。课题组多年来致力于高精度新型有限元、动态测试与故障诊断理论与技术研究，获得多项国家级和省部级奖励。提出了适宜奇异性求解和高精度建模的小波有限元有法，取得了原始创新成果，发表多篇国际期刊论文，获得多项国家发明专利，在科学出版社出版《小波有限元理论及其工程应用>专著，在清华大学出版社出版《Ansysworkbench设计、仿真与优化》教材。课题组集研究、开发和服务于一体，其研究成果广泛应用于航空航天、汽车工业、钢铁石化、电子通讯、自动机械、通用机械等行业，如中国航天科工集团、中国船舶工业集团、兵器部202所、江铃汽车、柳工机械、武汉钢铁、济南石化、华为电子、上海紫明、浙江南大、西安科达机器人等和理光公司等制造企业。

成果完成年份：2011年7月 成果简介：本项目的自动驾驶无人机技术就是使用博创公司的开发平台和自行设计的硬软件来构建机器视觉开发平台作为无人机控制平台，实现无人机的自动起飞、驾驶、测量CO2浓度、降落等一系列动作。本项目获得全国博创杯嵌入式设计大赛IAR二等奖 项目来源：自行开发技术领域：地球观测与导航技术等 应用范围：二氧化碳的空中测量与监控 现状特点：国内先进 技术创新：1、创新性地使用无人机自动驾驶技

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

铁路勘测设计一体化、智能化是系统地研究和建立以数字化信息为基础，以计算机应用技术拉通勘测设计全过程为主要特征的新的生产作业模式。所以，该系统应将使用各种勘察手段所采集的铁路线路及其相关的地形、地理、地质、水文等资料加工成数字化信息，通过接口界面进行信息处理并传输到工程数据库中。先进的计算机网络必须覆盖各专业CAD终端，各专业在集成化设计环境中共享工程数据的信息，完成本专业设计，同时输出数字化和可视化的设计成果，供后序专业应用。设计完成后，全部CAD设计电子文件通过网络直接归档，从而实现铁路勘测设计一体化。随着各专业设计专家系统的建成与不断完善，再实现勘测设计智能化。在一体化新的作业模式下，勘测设计的全过程可以理解为对一般数字化信息流的采集、加工和扩充的过程。外业的勘测和勘探资料是这股数字化信息流的源头，各专业的设计工作是对信息流的加工和扩充。最终完成的数字化信息就是设计成果和归档资料。设计与管理所面向的不再是原来的书面资料和图纸，而是在工程数据库统一管理下，在网络的终端上有序受控流动的数字化信息流。所以，实现勘测设计一体化的过程就是从以非数字化为基础的现有作业模式向以数字化为基础的新的作业模式转化的过程。实现这一转化需要建立新的勘测设计流程，研究解决新模式带来的一系列技术层面和管理层面的关键问题。 1)勘测设计资料数字化是新的生产作业模式的基础，只有后道工序需用计算机处理的资料是数字化的资料，才能保证整个设计过程形成数字化的信息流。这就需要外业勘测时尽量利用各种测量仪器的数字化功能，使第一手资料即是数字化的形式，同时资料整理必须利用计算机来完成，才能获得满足内业设计要求的数字化勘测成果。为了实现外业数字化勘测，重点应研究以下问题：充分开发利用航测、全站仪及各种遥感设备的数字化功能；研究既有地图如何实现高精度、高清晰度扫描数字化处理；开发在勘测现场的铁路线路初步设计方案比选系统，改变外业队的作业方式，建立与数字化勘测相适应的装备水平、劳动组织、作业内容和管理制度。 2)建立工程数据库是新的生产作业模式的核心，新模式与原有模式的重大区别之一就是外业与内业之间、各专业这间需要共享的数据都要通过数据进行存取，所有的设计成果都由数据进行保存与管理。所以，如何开发一个符合铁路勘测设计行业特点、功能强大的工程数据库管理系统是本项目研究的一个重点。为此，需要研究与解决以下关键技术问题：做好标准化工作，制定铁路勘测设计一体化数据格式标准，规定每个专业的哪些数据需要进；如何处理非结构化数据；如何制定适应铁路勘测设计特点的数据结构。 3)建立铁路勘测设计集成化设计环境是新的生产作业模式的关键，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部内业设计均在集成化设计环境中进行。设计集成化环境是以计算机网络为平台，工程数据为核心，设计流程管理为主线，各专业设计软件与程序数据库接口为主要内容的计算机集成应用体系。为此，需要研究与解决以下关键技术头题：建设技术先进的计算机网络系统；研究出一种适应各种软件和各种数据需求的专业设计软件与工程数据库的接口方案；开发设计流程管理系统，保证整个设计在受控，有序的条件下进行。从而实现完全消除专业间书面资料的往来传动，每个设计人员在自己的计算机站点上就可完成设计和前后工各种间的信息交换。 4)建成计算机档案管理系统是新的生产作业模式的重要内容，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部电子设计文件采用光盘存储并由计算机管理。计算机档案管理可实现在网络环境下直接检索、查询、浏览和下载电子档案文件，并为电子设计文件重复利用提供了极大的方便。为此，需要研究与解决以下关键技术问题。正确处理管理型软件与管理方式之间的关系，就是说，所编的档案管理软件应满足行业的需要，适应各设计院在档案管理上存在种种差别的实际情况，而不是让各设计院改变档案管理方式来适应所编的软件；能浏览各种格式的电子文件，使软件具有良好的实用性。 5)采用人工智能技术是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。传统CAD技术的特点是辅助设计人员进行计算与绘图，没有智能功能。总结国内外经验后，我们认为，以专家系统、智能CAD为主要内容的人工智能技术在铁路设计中的应用是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。铁路选线是带全局性的非常错综复杂的设计问题，一直以人工以验为主进行设计，只能对有限的方案进行研究，设计周期长，推荐方案往往不是最优的。所以，必须要研究铁路新线设计智能CAD系统，以提高设计质量。采用综合地质勘探方法来解决特定的工程地质问题被证明是行这有效的。由于综合地质勘探模式有几十种，采用哪一种模式来解决某一个具体工程地质问题往往是很复杂的、模糊的。采用的模式不适合，就不能有效地解决问题，所以要研究铁路地质综合勘探方法专家决策支持系统，以显著提高地质工作质量

产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

本发明是一种凹凸棒矿物制造印染废水脱色材 料的技术方法，它是以凹凸棒石粘土为主原料(80～100目)， 与1.5～ 3.0mol/LH2SO4，固液比1∶2～3，在常温下活化1～2h，并加入 0～5％的Fe、Mn、Al等金属硫酸盐(按金属氧化物计)，再经3～ 6mol/L碱溶液中和至pH值7～8，一次固液分离，造粒(3～ 5mm)，烘干，再经700℃煅烧0.5～2h后制成。产出的滤液副 产回收 Na2SO4·10H2O或 (NH4) 2SO4；该脱色料 对印染废水脱色后，颗粒料经1.5～6.0mol/L硫酸铵溶液浸泡 2～5min、在300℃下焙烘5～25min后，可重复循环使用四次 以上；脱色材料对印染废水的脱色率≥94％，循环使用的脱色 率≥91％。具有制造过程简单、成本低廉、无污染物排放等特 点。

机器视觉智能检测与定位技术用机器视觉取代人类视觉，为传统装备增加视觉判断与智能定位功能，可实现“无人车间”的智能检测与机械手的准确定位，实现装备智能化，解放劳动力。 该技术由太原科技大学数字媒体与通信研究所独立研发、具有独立知识产权，硬件成本低于国内外同类产品。 该技术从准确性、精度、速度、硬件成本等指标上处于国际先进水平，可实现生产线装备的实时在线智能检测与定位，检测准确度97%以上，精度0.3mm以下，定位精度可达0.01mm以下。 该技术拥有中国发明专利18项，软件知识产权5项。 2015年以来，先后应用在上海地铁隧道灾害监测、沈阳公路隧道检测、西安铁路高铁桥墩裂缝检测、爱旭太阳能义乌生产线的硅片崩边缺角及隐裂检测、通威太阳能成都、合肥生产线的硅片碎检及隐裂检测，河北电力的绝缘子检测。

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

本系统采用先进的无线射频及自组网技术，用于解决煤矿井下安全生产、信息沟通等问题，是一套专门针对矿井工作的智能定位与无线通讯系统。整套系统包括地面管理中心、分布式通信接入点、手持移动语音通信终端和便携式智能定位终端。/line分布式通信节点：负责通讯中转，为语音终端和定位终端提供高性能通讯链路，保证地面调度管理中心对人员即时调度和查询。/line地面管理中心：含考勤、定位、语音等管理功能，可以实时显示人员及设备的位置，提供高精度定位及历史轨迹回放；呼叫相关人员；对语音接入、传输进行管理。/line手持移动语音通信终端：内嵌自主研发的自组网协议，实现了语音数据的采集、压缩、无线收发、解压以及播放等功能，还提供充电指示、电量指示、信号强度检测、通话指示等。/line便携式定位终端：支持点对多点的无线通信，同时提供实时定位数据搜集、人员检测信息上传、来自地面服务器的被叫指示、对地面服务器的主叫呼救和在线更新升级等功能。