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本系統(tǒng)針對絡筒機車間的特點，提供一個運行在局域網(wǎng)的數(shù)字通信網(wǎng)絡軟硬件系統(tǒng)，將各分散的絡筒機設備有機結(jié)合在一起，并從絡筒機生產(chǎn)過程與全車間等不同層面進行實時的數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計、處理分析、故障檢測與狀態(tài)估計及預測。系統(tǒng)功能： 對絡筒機進行實時故障檢測；采集絡筒機的生產(chǎn)數(shù)據(jù)：紗織、批號、長度、班產(chǎn)量速度等；質(zhì)量監(jiān)控：清紗器切除次數(shù)、機械效率＼錠、最低效率；提供報表自動生成系統(tǒng)，顯示供紗管情況：供應管數(shù)、失誤數(shù)；結(jié)合外部市場和本地運行狀態(tài)實現(xiàn)動態(tài)成本監(jiān)控；根據(jù)生產(chǎn)情況進行資源狀態(tài)計量管理；絡筒機的性能分析。將實際制造過程測定的結(jié)果與過去的歷史記錄和企業(yè)制定的目標以及客戶要求進行比較。

2020年3月8日，安徽師范大學在bioRxiv上上傳了一篇題為Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10個新測序的SARS-CoV-2基因組，并結(jié)合GISAID數(shù)據(jù)庫中的136個基因組，通過不同的分析方法（如EBSP、錯配和中性檢測等）研究前三個月數(shù)據(jù)的遺傳變異和統(tǒng)計。 結(jié)果顯示80個單倍型共有183個突變位點，包括27個簡約性信息位點和156個單一位點。對遺傳多樣性的滑動窗口分析表明，SARS-CoV-2基因組豐度的變化有一定范圍，這可以解釋目前這種病毒的廣泛和高適應性。遺傳學分析不支持穿山甲是中間宿主。在最初的單倍型（H14）中，一個患者樣本居住在華南海鮮市場附近（約2公里），這表明患者有無意識接觸該市場史的可能性很高。然而，基于這個線索，也無法準確斷定這個市場是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，從這個市場收集的16個基因組，包含10個單倍型，表明市場在短期內(nèi)出現(xiàn)循環(huán)感染，這可能導致武漢和其他地區(qū)爆發(fā)SARS-CoV-2。EBSP結(jié)果顯示，第一個估計的擴展日期從2019年12月7日開始，這表明SARS-CoV-2的傳染可能在11月中下旬開始。

強度和韌性的“倒置關系”是材料研究領域長期存在的難題。大量的實驗表明，隨著金屬材料內(nèi)部晶粒尺寸的降低，在強度獲得提升的同時，韌性將大打折扣。目前，廣泛采用的高強材料韌化策略有：（1）改變組分，通過引入和調(diào)整材料的多種主要元素，同時激活多種塑性變形機制，高熵合金材料就是采用這種思路；（2）改變微結(jié)構(gòu)，在材料內(nèi)部引入一種或多種梯度分布的微結(jié)構(gòu)，避免由于特征長度突變帶來的性能突變，有效克服金屬材料強度和韌性的失配問題，這種材料被稱為梯度納米結(jié)構(gòu)材料。 圖1 梯度結(jié)構(gòu)金屬材料的類型（摘自：李毅，梯度結(jié)構(gòu)金屬材料研究進展，中國材料進展，2016, 35: 658-665）人工制備的梯度納米金屬結(jié)構(gòu)主要包括以下幾種：梯度晶粒，梯度位錯，梯度孿晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含兩種以上的梯度混合結(jié)構(gòu)。在已經(jīng)發(fā)展成熟的金屬材料內(nèi)部引入梯度納米結(jié)構(gòu)，可以進一步提高其強韌性匹配能力。例如，通過表面研磨處理（SMAT）在孿晶誘發(fā)塑性（TWIP）鋼表面引入大量的塑性變形，使其表面晶粒細化，隨著深度的增加，晶粒細化的程度逐漸降低，同時塑性變形也會導致位錯演化和孿晶的產(chǎn)生，因此在TWIP鋼內(nèi)部形成了包含梯度晶粒，梯度位錯和梯度孿晶的梯度混合結(jié)構(gòu)。這種梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的強度可以提升50%，斷裂應變僅從60%下降到52%，具有更高的強韌性匹配能力。目前，關于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的研究集中于實驗，反映物理機制的本構(gòu)模型研究還鮮見報道。西南交通大學力學與工程學院張旭教授與德國馬普鋼鐵所、中國鋼鐵研究總院等機構(gòu)開展合作，指導博士生陸曉翀發(fā)展出考慮位錯滑移和變形孿晶等物理機制的微結(jié)構(gòu)尺寸相關晶體塑性本構(gòu)模型。依托DAMASK平臺將該模型移植有限元，并對梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單軸拉伸變形行為展開模擬，揭示了其微結(jié)構(gòu)演化與宏觀性能之間的關系，量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強韌性的貢獻。相關研究工作已在金屬材料與固體力學交叉領域頂級期刊《International Journal of Plasticity》上在線發(fā)表，論文題目為Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 論文鏈接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP鋼的單拉實驗數(shù)據(jù)驗證該模型的合理性，結(jié)果表明該模型對不同尺寸下的應力應變響應和應變強化行為都可以較好地描述，特別是細晶TWIP鋼硬化率曲線中的up-turn效應。通過對內(nèi)變量演化的分析及對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)這種up-turn效應源自于細晶中顯著的背應力。 圖2 對比不同晶粒尺寸TWIP鋼的單拉實驗和模擬結(jié)果由于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的微結(jié)構(gòu)十分復雜，晶粒數(shù)目眾多，通過采用三維均勻化方法，建立了宏觀試樣尺寸的有限元模型。通過對每層單元賦予不同的晶粒尺寸，初始位錯密度和孿晶體積分數(shù)，離散地描述材料內(nèi)部微結(jié)構(gòu)的梯度分布，并通過梯度網(wǎng)格劃分方法進一步減少單元數(shù)目。對于材料表層微結(jié)構(gòu)變化劇烈的區(qū)域，采用密度較高的網(wǎng)格，以保證更加精確地描述微結(jié)構(gòu)的梯度變化。 圖3三維均勻化方法示意圖作者利用發(fā)展的晶體塑性模型，對均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP鋼的單拉變形行為進行模擬。結(jié)果表明，在合理描述均勻結(jié)構(gòu)TWIP鋼應力-應變響應的基礎上，通過引入微結(jié)構(gòu)的梯度分布，無需修改任何參數(shù)就可以較好地描述梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單拉力學行為。通過對比變形云圖，作者發(fā)現(xiàn)均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的表面都會變的粗糙不平，但梯度納米結(jié)構(gòu)的表面粗糙度更加明顯，產(chǎn)生的應變局域化形成了兩個凹陷區(qū)，且凹陷區(qū)在垂直于平面方向也會發(fā)生收縮。隨著深度的增加，收縮程度逐漸降低。通過對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)就是梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼韌性略微下降的原因。而應變局域化的產(chǎn)生與表面納米層晶粒的應變強化能力有關，提高表面納米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)和韌性的下降。此外，作者通過分析不同層位錯密度的演化，進一步證實了上述觀點。作者還通過對比性模擬量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強韌性的貢獻。結(jié)果表明：強度的提升源于梯度位錯結(jié)構(gòu)，梯度晶粒和梯度孿晶結(jié)構(gòu)有助于保持材料的應變強化能力。 圖4 均勻結(jié)構(gòu)和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的模擬結(jié)果對比分析。

本發(fā)明公開了一種數(shù)控機床實驗模態(tài)分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺試件，使得試件表面生成的斷續(xù)切削寬度符合上述隨機值序列，從而得到對數(shù)控機床產(chǎn)生結(jié)構(gòu)隨機沖擊的激勵；3)在數(shù)控機床的各部件上布置傳感器，以獲取機床結(jié)構(gòu)振動響應信號；4)切削凸臺試件，完成結(jié)構(gòu)模態(tài)激勵；5)選定振動響應幅值較大的測點作為基準點，按基于多參考最小二乘復頻域法(LSCF)辨識得到機床結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。本發(fā)明可以在無需外加激勵條件下，通過加工特定試件完成對數(shù)控機床激振，完成模態(tài)測試，大大降低模態(tài)實驗的激振成本和減小激振所造成的損失。

研究背景及挑戰(zhàn): 高精度無縫位置服務是智慧生活的關鍵技術之一, 也是實現(xiàn)以人為中心的智能情境感知技術基礎。然而, 復雜城市峽谷(高樓、天橋、隧道)地區(qū)連續(xù)導航、室內(nèi)外高精度無縫定位由于衛(wèi)星信號頻繁受到阻隔、室內(nèi)布局動態(tài)變化等因素,實現(xiàn)連續(xù)高精度全空間定位存在諸多挑戰(zhàn)。 本科研團隊研究內(nèi)容: 基于團隊在 Wi-Fi, ZigBee, INS、圖像、超聲波、聲音、RFID 等多種定位技術科研成果,研發(fā)高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平臺,提供全時空位置服務及用戶行為挖掘服務平臺。 融合定位云平臺體系框架 全時空定位服務平臺上下文 突破彈性導航軟硬件架構(gòu)及理論體系 基于因子圖多源融合定位算法 科研基礎: 國家重點研發(fā)計劃項目“自適應導航軟硬件技術”、高精度高魯棒性室內(nèi)定位關鍵技術及裝置研究(863)、無線傳感網(wǎng)絡定位技術研究(NSFC)、基于眾包和群智計算的室內(nèi)無線定位理論和方法 (NSFC)、自適應室內(nèi)無線信號變化的低代價高精度定位技術研究(NSFC)等項目的支持下,已完成全時空融合定位云平臺,以及用戶行為挖掘大數(shù)據(jù)平臺建設。   科研成果: 1中國衛(wèi)星導航定位科技進步一等獎 2 獲UbiComp交通模式識別比賽冠軍 3獲阿里巴巴天池世界比賽冠軍 4 制定國家實時定位標準6項 5 發(fā)表中科院一區(qū)頂級SCI期刊論文 10 篇 6 獲得國家發(fā)明專利授權(quán) 20項,申請國家發(fā)明專利 32項 7 國際 IPIN2016 室內(nèi)定位比賽第3名   成果應用案例: 華為、三星、中國電信集成、華大電子、22所等

南京工業(yè)大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯(lián)合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數(shù)據(jù)，運用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發(fā)源地）、北京、天津（京津冀地區(qū)）、深圳（粵港澳大灣區(qū)）、杭州和蘇州（長三角經(jīng)濟區(qū)）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經(jīng)濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結(jié)合城市間的人口流動數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長預期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對未來數(shù)日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產(chǎn)提出了若干建議并進行了相應的經(jīng)濟損失評估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過國務院參事提交國家相關部門。

本發(fā)明提供了一種模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度分析方法，構(gòu)造結(jié)構(gòu)導納矩陣并獲得前ｍ階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個節(jié)點開始添加質(zhì)量攝動項，將加速度導納信息代入矩陣修正公式形式獲得攝動后的加速度導納，提取結(jié)構(gòu)的頻率信息，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點順序改變質(zhì)量攝動點位置獲得對應得靈敏度，從而獲得整個結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度。本發(fā)明方法首先通過有限元計算獲得結(jié)構(gòu)的加速度導納，當結(jié)構(gòu)質(zhì)量發(fā)生攝動時，利用矩陣變換公式無需有限元二次計算，只需要初始的加速度導納信息進行數(shù)值計算即可獲得攝動后的加速度導納，簡化計算效率，更加方便，實現(xiàn)了基于加速度導納對質(zhì)量的靈敏度快速計算方法，具有實際工程意義。

本發(fā)明提供了一種柔性桁架結(jié)構(gòu)基于剛度影響的重分析方法，首先基于有限元分析獲得柔性平面桁架位移頻響函數(shù)，構(gòu)造位移頻響矩陣，當某一單元的彈性模量發(fā)生改變時，確定全局總剛度矩陣變化量，基于矩陣修正公式，根據(jù)初始位移頻響矩陣快速獲得修正后的結(jié)構(gòu)響應，完成頻響動態(tài)重分析求解。因此，無需進行多次有限元計算，利用初始的頻響動態(tài)響應信號及明確結(jié)構(gòu)的局部剛度變化，即可完成剛度攝動后結(jié)構(gòu)的動態(tài)分析，簡化計算效率，更加方便，具有實際工程意義。

本發(fā)明提供了一種基于質(zhì)量影響的快速靈敏度分析方法，構(gòu)造速度導納矩陣，并獲得前m階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個節(jié)點開始添加質(zhì)量攝動項，將速度導納矩陣代入矩陣修正公式獲得攝動后的速度導納矩陣，辨識結(jié)構(gòu)的頻率，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點順序改變質(zhì)量攝動點位置，重復前述步驟獲得對應得靈敏度，從而獲得整個結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，繪制靈敏度曲線。本發(fā)明當結(jié)構(gòu)的質(zhì)量發(fā)生變化時，利用矩陣變換公式無需進行有限元再次計算，只需要初始的速度導納信息進行數(shù)值計算即可獲得攝動后的速度導納，簡化計算效率，更加方便，實現(xiàn)了基于速度導納對質(zhì)量的靈敏度快速計算方法，具有實際工程意義。

本發(fā)明公開了一種考慮力載荷的板結(jié)構(gòu)屈曲溫度分析方法，計算考慮熱效應的結(jié)構(gòu)線性剛度矩陣和熱應力剛度矩陣，計算板結(jié)構(gòu)在力載荷作用下的結(jié)構(gòu)位移；建立考慮結(jié)構(gòu)變形的板結(jié)構(gòu)線性剛度矩陣和非線性剛度矩陣，計算給定熱載荷作用下的結(jié)構(gòu)熱應力剛度矩陣；計算結(jié)構(gòu)屈曲因子，計算得到板結(jié)構(gòu)此時的屈曲溫度；計算所得屈曲溫度和給定熱載荷的誤差值，若誤差值在容許值范圍內(nèi)，則得到板結(jié)構(gòu)最終的屈曲溫度等于所得屈曲溫度，否則將所得屈曲溫度作為新的給定熱載荷，并更新對應溫度的結(jié)構(gòu)材料參數(shù)，重新計算直至最終獲得考慮力載荷的板結(jié)構(gòu)屈曲溫度。本發(fā)明能夠有效提高復雜環(huán)境下板結(jié)構(gòu)屈曲溫度分析精度。