项目针对工业废水浓度高、难降解的特点，从高级氧化前处理、厌氧处理及资源化方面集成研发废水处理技术，建立高浓度、难降解废水处理的技术体系，形成如下主要成果： （1）开发了高浓度工业废水的前处理技术，采用非均相催化臭氧氧化，光电协同催化氧化等高级氧化术，降解高分子、难生物降解的污染物，提高废水的可生化性、降低废水浓度，使废水 COD 浓度降低 40%以上，B/C 提高至 0.35 以 上； （2）开发和设计了针对高浓度有机废水的厌氧生物处理反应器系统，利用高效厌氧反应器技术提高反应器内微生物浓度、提高微生物对污染物的利用效率，使废水的 COD 去除率达到 90%以上，实现了在污染物削减的基础上对于资源的高效回收，沼气转化率达到 0.1-0.2 m3/kg，沼气成分达到 67%。成果在废水的高级氧化前处理、厌氧处理及资源化等方面实现了科技创新和技术进步，在国内外期刊上发表研究论文 50 余篇，SCI 收录 15 篇；申请发明专利 19 项，其中授权发明专利 14 项；另获授权实用新型专利 7 项。技术成果已在苏圣科技（无锡）有限公司、无锡市惠联科轮环保技术发展有限公司、无锡市碧天源环境工程有限公司和无锡江大技术转移工程公司等企业开展了推广应用。

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2 

技术原理：针对昆虫趋光机理及灯光诱杀技术研究与应用中存在的问题，采用灯光诱集和资料查阅的方法，调查灯下昆虫种类并分析其构成成分；利用现代昆虫学研究技术、分子生物学与生物信息学技术，分析昆虫趋光后生物学特性变化及内源机制以及昆虫趋光的本质；通过田间大量筛选，明确夜行性昆虫的趋光行为及上灯节律，筛选出适合于不同农田生态系统中害虫防治的安全高效特异性光源，组织示范与推广应用。 主要性能指标：明确湖北省灯下昆虫种类及构成成分，探明昆虫趋光后生物学特性的变化及内源机制，阐明昆虫趋光的本质，明确夜行性昆虫的趋光行为及上灯节律，筛选适合于不同的农田生态系统中害虫防治的安全高效特异性光源，并示范与推广应用。

系统面向企业移动应用建设，实现对移动应用、移动设备、安全策略、集成接入的统一管理，规范建设过程，共享移动应用资源，降低移动建设成本，全面支撑企业的移动应用建设、实施和运行管控，提升工作效率。

本发明公开了一种针对运动模糊图像复原的模糊核计算方法，本发明是基于稀疏特性、超拉普拉斯先验和集成BP神经网络的模糊核参数估计算法，首先，在图像灰度梯度符合超拉普拉斯分布的约束条件下，通过分析模糊图像的稀疏表示系数确定模糊图像的模糊角度；然后，将模糊图像傅里叶变换后获取的傅里叶系数幅值和作为输入，通过训练基于Bagging方法的集成BP神经网络模型，完成对模糊长度的估计；最后，通过一步已知模糊核的去模糊算法得到去模糊图像。本发明估计模糊核参数准确，运算速度快，耗时短，去模糊效果好，通过本发明恢复运动模糊图像，可以使恢复出的图像边缘更加清晰,振铃效应更少。

本发明提供了一种基于响应信号的灵敏度数值计算方法，构造速度频响函数矩阵，并获得前m阶模态频率，从结构第一个节点开始添加刚度摄动项；基于速度频响函数信息代入矩阵修正公式形式获得摄动后的速度频响函数；提取结构的频率信息，获得结构模态频率对刚度的灵敏度；按照节点顺序改变刚度摄动点位置，从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度，绘制灵敏度曲线。本发明方法首先通过有限元计算获得结构的速度频响函数信息，当结构刚度发生变化时，利用矩阵变换公式无需进行有限元再次计算，只需要初始的速度频响函数信息进行数值计算即可获得摄动后的速度响应信息，简化计算效率，更加方便，基于速度频响函数实现了频率对刚度的灵敏度快速计算方法，具有实际工程意义。

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

本发明公开了一种继电保护在线整定方法，该方法根据电网的 在线运行方式和继电保护现场运行定值，对灵敏度、选择性和躲负荷能力进行在线校核，并将定值集合作为初始的在线整定计算范围；结 合在线运行方式并采用整定计算公式进行在线整定计算，获得计算定 值；根据与上级保护配合的约束条件，采用整定计算公式获得计算范 围内的定值的限定值；判断计算定值是否大于限定值，若是，则结束； 若否，则将上级保护的定值划入在线整定计算范围重新计算。本发明 通过在线校核及预警快速辨识在线整定计算范围，快速地实现对全网 存在安全隐患的

01项目背景 片上网络将片上路由器按照一定的拓扑结构互连，从而构成一个片上微网络结构。不同功能的IP核通过网络接口NI接入到片上网络中来，网络接口对IP核发送的数据进行数据封装，形成固定格式的分组。片上路由器根据分组的目的地址信息，将数据分组在网络中正确的传输到目的IP核。片上网络可以为系统中任意一对IP核之间实现透明的数据通信。互连网络中的一些控制协议，例如流量控制机制、路由算法、任务调度机制、服务保障机制等，都可以应用到片上网络中来，以提高系统的通信效率。由于片上网络采用分组交换，IP核之间数据通信的基本数据单元是分组，不同的分组根据目的地址信息在网络中独立传输。片上网络技术能够有效的克服基于总线结构的片上系统在大规模集成下的瓶颈，在时延、吞吐、功耗、可扩展性和可靠性等方面体现出了巨大的优势。多核，多片架构将成为芯片设计的发展趋势。 处理器多芯片之间的通信已经成为制约系统性能的瓶颈，处理器之间进行数据交互的能力或将成为下一个集成电路发展的关键技术指标。针对不同应用场景和性能要求，根据各自的架构设计出更适合的高效而可靠的片间互连(NetworkonPackage，NoP)协议，将使得集群芯片的性能得到进一步优化。 02项目简介 研究基于路由交换的异构计算系统算力扩展总体架构，包含异构计算资源节点之间、片上交换路由与片上处理资源之间、片上处理资源与外部接口之间的互连结构与互连拓扑，如图3所示。 设计与物理层解耦的轻量级网络架构，使之可以在不同的物理连接方式之上灵活的构建多种拓扑的网络。针对机载计算任务的算力提升需求，研究异构计算节点的算力扩展问题，通过基于路由交换的、可扩展的互连构建异构计算系统，采用轻量化互连协议实现异构计算节点的低延时、高带宽互连，验证基于路由交换的异构计算系统对于特定应用的高速并行分布式处理效果。本系统的主体思想是将片上网络（NetworkonChip，NoC）互连协议扩展到片间互连（NetworkonPackage，NoP），实现芯片内部计算资源到集群芯片的延伸。