锂电池已经在手机、电动车和大规模储能广泛应用。商业化的锂离子电池正极材料主要是依赖于价格相对昂贵的钴（Co）和镍（Ni）元素的钴酸锂（LiCoO2）和高镍三元（NCM）正极。

本发明公开了一种多层包裹纤维增强智能材料过渡层电磁效应影响计算方法；其包括建立具有压电、压磁效应的三维物理模型，建立等效数学模型，建立电场、磁场及弹性场耦合的统一本构方程，建立电场、磁场及弹性场耦合的平衡方程，建立过渡层简化为通用非完美界面的等效理论模型，建立强形式和弱形式下的边值问题控制方程，采用扩展有限元法计算得到多层包裹纤维增强智能材料中过渡层对电磁效应影响的数值解。本发明对过渡层进行简化，采用扩展有限元法计算得到多层包裹纤维增强智能材料中过渡层对电磁效应影响的数值解，实现对多层包裹纤维增强智能材料在实际应用中出现的问题进行检测。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近日，我院青年教授徐斌在水资源领域顶级权威期刊《Water Resources Research》上发表题为“Scenario-based multiobjective robust optimization and decision-making framework for optimal operation of a cascade hydropower system under multiple uncertainties”的研究论文。

项目成果/简介:作为一种新的太阳能电池电池技术，有机太阳能电池具有低成本、柔性、半透明、可大面积溶液印刷等优点；在应用方面，可与当前基于硅等的无机太阳能电池形成优势互补。特别指出的是，与钙钛矿太阳能电池相比，有机太阳能电池还具有环境友好的优点，在使用过程中以及使用后处理方面不会产生重金属污染，其所使用的少量有机材料都是可降解的有机染料类化合物。效率、成本和稳定性是所以太阳能电池能否应用的关键要素。有机太阳能的效率目前和其它最好的太阳能电池之间的差距正在迅速缩小，目前我们实验室已经获得超过 1515%的效率，是有机太阳能电池领域世界最高效率；成本方面，OPV具有巨大优势，有机材料分子结构多样性，成本低廉；寿命方面，因成本低廉，产业界对有机太阳能电池寿命的要求不如无机太阳能电池，10 年左右的寿命可以完全满足商业化应用，已有研究表明，OPV 寿命达到 5-7 年没有问题，随着研究深入，提高的 10 年以上会很快实现。 本项目围绕有机太阳能电池的关键材料开展系统研究，1）提出了新的材料设计理念，发展了系列具有独立自主知识产权的活性层材料；2）发展了成熟的高效率有机太阳能电池制备工艺技术，制备了系列高效率有机太阳能电池光伏器件，不断刷新领域内最高太阳能电池光电转化效率；3）制备了低成本、可溶液印刷柔性的透明电极，应用于有机太阳能电池，获得了与目前常规透明电极，如 ITO，完全相当性能。应用范围:目前有机太阳能电池正处在从实验室走向实际应用的黎明阶段，因其优点和特点，在可穿戴设备、建筑一体化等领域将会产生巨大的需求市场。当前国内外多家实验室已开展完全面向实际应用的研究开发，随着研究的不断深入，有机太阳能电池的商品化生产应用将会很快实现。效益分析:1. 具有完全自主知识产权的高效有机太阳能电池活性层材料，且合成简单，成本低； 2. 具有成熟的高效有机太阳能电池制备工艺； 3. 具有自主知识产权的低成本、高性能柔性透明电极，不仅完全适用有机太阳能电池，亦可广泛应用了其它相关领域。

作为一种新的太阳能电池电池技术，有机太阳能电池具有低成本、柔性、半透明、可大面积溶液印刷等优点；在应用方面，可与当前基于硅等的无机太阳能电池形成优势互补。特别指出的是，与钙钛矿太阳能电池相比，有机太阳能电池还具有环境友好的优点，在使用过程中以及使用后处理方面不会产生重金属污染，其所使用的少量有机材料都是可降解的有机染料类化合物。效率、成本和稳定性是所以太阳能电池能否应用的关键要素。有机太阳能的效率目前和其它最好的太阳能电池之间的差距正在迅速缩小，目前我们实验室已经获得超过 1515%的效率，是有机太阳能电池领域世界最高效率；成本方面，OPV具有巨大优势，有机材料分子结构多样性，成本低廉；寿命方面，因成本低廉，产业界对有机太阳能电池寿命的要求不如无机太阳能电池，10 年左右的寿命可以完全满足商业化应用，已有研究表明，OPV 寿命达到 5-7 年没有问题，随着研究深入，提高的 10 年以上会很快实现。 本项目围绕有机太阳能电池的关键材料开展系统研究，1）提出了新的材料设计理念，发展了系列具有独立自主知识产权的活性层材料；2）发展了成熟的高效率有机太阳能电池制备工艺技术，制备了系列高效率有机太阳能电池光伏器件，不断刷新领域内最高太阳能电池光电转化效率；3）制备了低成本、可溶液印刷柔性的透明电极，应用于有机太阳能电池，获得了与目前常规透明电极，如 ITO，完全相当性能。

关键工序生产的自动化 ① 粉碎（雷蒙磨）自动控制系统的研发   研制可对粉碎车间雷蒙磨振动下料、粉碎、气流粗分工况进行实时监测、自动优化控制的自动监控系统。将雷蒙磨因堵塞停机造成的故障次数比现阶段减少75%，且提高工效15%以上。    ② 气流分级自动控制系统的研发   研制气流分级机用自动控制系统，具备以下功能：可根据分级轮主机负载实时自动调节喂料速度、根据所设定的风压值自动调整变频器运行、根据生产工艺要求自动向企业综合信息平台实时发送生产工况参数。    ③ 提纯工序实时检测与信息管理系统的研发   开发可对提纯缸、脱水机、烘干炉等主要设备工况进行实时监控的智能化监控仪设备。    ④ 水力分级自动控制系统的研发   研发水力分级设备用自动控制系统，可根据工艺曲线要求自动控制水流量。采用水泵变频控制，变常规的高低液位控制为恒液位控制，液位控制精度达到0.3%；研制出料自动切换装置，实现出料无人值守。 ⑤ SiC冶炼炉在线自动测控装置的研发   研制SiC冶炼炉在线自动测控装置，可按冶炼工艺和炉温自动进行恒功率综合优化控制，炉温控制精度达到2.5级。成果已在工厂正常运行3年。获得4项发明专利授权，5项软件著作权授权 雷蒙磨粉碎自动检测方法及装置                   专利号：ZL200810020792.3 一种提高碳化硅微粉水溢流分级效率的精密控制方法 专利号：ZL200910035173.6 一种燃煤锅炉能效监测方法                      专利号：ZL201110091483.7 阵列式LED照明灯具的中心区域温度动态控制方法  专利号：ZL201210356239.3 一种经济型燃煤锅炉能效监测系统及方法           专利号：ZL201110292517.9 一种低冗余度高可靠性船舶发电机组智能测速装置 专利号：ZL201110058228.2一种手机可遥控的总线型区域供热计量管理系统 专利号：ZL201010134495.9

通过溶剂热方法，成功制备出一种层间距宽化并富有缺陷的1T-VS 2 纳米片，展现出优异的电催化析氢性能。由于有机溶剂分子以及在反应过程中产生的铵离子等的插层作用，该溶剂热法制备出的VS 2 纳米片层间距宽化至1.0 nm，比块体VS 2 材料的层间距（0.575 nm）增加了74%。层间距的宽化引起晶格的畸变而引入众多的缺陷，丰富的缺陷赋予VS 2 纳米片更多的活性位点，层间距的宽化还进一步改变了VS 2 材料的电子结构，从而使得该VS 2 纳米片具有更加优化的氢吸附自由能（∆ G H ）。HER测试结果表明，该VS 2 纳米片呈现出优异的电催化性能，具有较小的塔菲尔斜率（36 mV dec −1 ）、具有较低的过电位（-43 mV@10 mA cm −2 ）和良好的稳定性（60 h）。此外，通过第一性原理计算的结果表明，层间距宽化的VS 2 具有更优化的∆ G H （-0.044 eV），媲美贵金属Pt(如图3 ). 。并且，层间距的宽化可以降低缺陷形成能，使材料更易形成缺陷。这里，理论计算结果和实验相一致，较好地证明了通过层间距和缺陷的精细调控，可以有效提升二维材料的电催化析氢反应活性, 揭示了层间距和缺陷结构调控对提升电催化析氢的基本原理。此项研究工作为层状二维材料的晶体和缺陷结构精准调控研究提供了新思路，为开发高性能电催化析氢材料研究打开了一扇新窗户。