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可開展冷卻風扇模塊 CFD 分析、基于一維和三維的冷卻系統熱管理分析、 HVAC 蒸發風機 CFD 分析、風窗玻璃除霜效果分析等。為車輛產品開發提供技術支持。完成或在研項目：高強韌原位納米顆粒增強鋁合金復合汽車輪轂制造關鍵技術研發、車身變截面板輕量化的 CAE 技術研究、汽車冷卻模塊的優化匹配分析、專用車輕量化設計、轎車前風窗除霜效果的 CAE 分析性能指標滿足工程要求。所處階段成熟

1、成果簡介：（500字以內） 完成新型的微型光纖光譜儀的設計工作，包括對微型光纖光譜儀的光學部分和電學部分的模塊化設計，可以通過改變光柵和線陣CCD 傳感器型號來得到不同的光譜測量范圍和分辨率；新型微型光纖光譜儀光學部分采用Czerny - Turner 型光路設計；光學平臺采用鑄造成型的的制作方法；新型微型光纖光譜儀首次采用基于ARM 核心并帶有USB 接口的微處理器作為邏輯控制中心，極大地增強了數據處理、傳輸能力并簡化了電路設計；新型微型光纖光譜儀首次同時提供Windows 平臺

該平臺主要檢測和分析智能卡、密碼芯片等設備的信息安全特性，包括常規信息安全和邊信息安全。該平臺軟硬件各個功能模塊已經完成，還需要進一步的測試。知識產權歸本課題組所有。該平臺能夠檢測和分析滿足ISO7816協議、ISO144443協議的接觸式和非接觸式智能卡以及常規密碼芯片，利用SPA、CPA或DPA等功耗分析方法和電磁輻射分析方法對智能卡和密碼芯片進行邊信息分析，填補了國內邊信息分析和檢測空白。

項目背景無人駕駛和輔助駕駛系統具有巨大的商業應用前景，基于視覺的道路場景理解是無人駕駛和輔助駕駛系統中的關鍵技術。本項目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監測與報警方面，提供便捷易用的解決方案。研究成果：(1)針對道路目標檢測中的遮擋、光照、樣本不均衡等問題，提出多項有效解決措施。(2)針對道路標識線中的遮擋、磨損、光照等問題，提出多項有效解決措施。

本發明公開了一種偏振分析儀，包括徑向偏振轉換器、線性偏 振器、激光器、空間相位板、分束器、旋轉多普勒效應發生器、模式 濾波器和光強探測裝置。徑向偏振轉換器和線性偏振器用來將輸入光 中的左旋和右旋圓偏分量分別轉換成不同的軌道角動量 OAM 模式， 并且保持相同的偏振態；激光器和空間相位板用來產生參考光；旋轉 多普勒效應發生器將分束器輸出的單束光中不同的 OAM 模式轉換成 基模，并且產生不同的多普勒頻移，輸出包含基模的

面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

? 隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監控在預防和制止危險行為和事件的發生上起著越來越重要的作用。然而傳統的視頻監控發展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險發生后進行分析和追查，這是因為僅靠人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監控的應用，使監控從回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監控水平。本技術的研究致力于從最本質的圖像運動信息出發，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

本發明提出一種血液顏色分析方法，屬于血液分析技術領域，通過計算紅、綠、藍三個通道的數值變化，精確量化血液顏色，并能有效去除美蘭污染，顯著提升血液顏色分析的精確性和可靠性；基于RGB定量分析的基本原理，構建了一個血液顏色采集及數字化智能分析裝置，該裝置包含自主建模和3D打印制造的RGB顏色采集盒、數字化智能分析系統；采集盒內含高清攝像頭，用于固定血液顏色采集條件和血液圖片采集，分析系統對攝像頭采集的圖片選區并分析，計算平均RGB值，實現了對血液顏色的數字化采集和分析，不僅可以顯著改善和提升實驗教學效果、評價客觀性和拓展實驗內容、提升學習效果，還可以拓展到液體生物樣本的采集及智數識色。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。  研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

產品詳細介紹特點1、測定速度快，平均5分鐘一個測試結果，適用于生產在線檢測；2、可以多路同時測試，測試效率高；3、只需要一種氣體（20%N2/He混合氣或20%N2/H2混合氣）和液氮即可測試；4、不需要真空環境，省去預處理時間；5、除了加樣品之外，其他如電梯升降、閥門開關全部自動控制；5、基于windows的分析控制軟件，智能化程度高，自動生成報告。 分析方法      動態法即連續流動色譜法，是在液氮溫度下樣品處于流動的含氮氣氛中進行氮吸附，在不同的氮分壓下達到吸附的動態相對平衡，如果使樣品管離開液氮并升至室溫，樣品會將所吸附的氮氣全部脫附出來，動態氮吸附儀每測定一個壓力點均需使樣品管從液氮杯中進出一次；可以采用一個已知比表面的標準樣品作為標定物質，在某一個固定的氮分壓下（一般取氮/氦= 0.2的混氣)，用樣品的脫附峰面積直接與標準樣品的脫附峰面積相比較，便可計算出樣品的比表面。這種方法測試速度快，適合于生產線的在線快速檢測，其缺點是沒有考慮材料吸附特性的差異，因此當被測樣與標樣的吸附特性相差大時，測試結果會出現較大的偏差；BET比表面測定法可以克服直接對比法的上述局限，動態法實現BET比表面測定的關鍵在于能夠調整氮氣分壓，并達到穩定狀態，采用了穩壓、穩流系統以及霍尼韋爾小流量傳感器和流量標定等現代化技術，同時解決了定量體積氮氣標定的技術， BET比表面基于多層吸附理論，為國際通用。動態BET比表面測定儀只要把氮分壓定在0.2左右，裝上標準比表面樣品，也可用直接對比法測定比表面；該方法測定比表面積是基于如下函數： 　　 式中: Sx ： 被測樣品比表面積        　　 So： 標樣的比表面積           Ax： 被測樣品脫附峰面積　　         Ao： 標準樣品脫附峰面積　　         Wx： 被測樣品重量 　　         Wo： 標準樣品重量典型報告 技術參數測定范圍：≥0.01m2/g，無規定上限樣品數量：4個（1個標準樣，3個被測樣），可以擴展并聯測試效率：平均每個樣品5分鐘重復精度：≤±2％ 工作氣體：高純氦/氮混氣（氮分壓為0.2）數據采集：高精度雙向數字采集模塊，最強的靈活性完成最全面的數據采集，誤差小，抗干擾能力強有利于提高比表面積結果精度數據處理：標準的windows窗口界面，易理解、學習、操作，豐富的比表面模型，圖像分辨率高，易于維護，兼顧到系統后期擴展