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【項(xiàng)目來(lái)源】依托課題為十一五重大新藥創(chuàng)制專項(xiàng)“馬錢子堿貼劑經(jīng)皮給藥治療癌性疼痛的研究”，曾獲得2016年中航工業(yè)全國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)大賽第十屆挑戰(zhàn)杯金獎(jiǎng)。 【類    別】醫(yī)療器械。 【項(xiàng)目簡(jiǎn)介】本項(xiàng)目采用國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的復(fù)合磷脂脂質(zhì)體技術(shù)開發(fā)能夠模擬真實(shí)皮膚角質(zhì)層屏障結(jié)構(gòu)、組成與功能的脂質(zhì)體人工皮膚膜LipSkin；經(jīng)系列試驗(yàn)及第三方檢測(cè)驗(yàn)證，LipSkin從結(jié)構(gòu)上能模擬角質(zhì)層特殊的“磚-墻”結(jié)構(gòu)；從組成上具有與真實(shí)皮膚相同的脂質(zhì)特征吸收峰與角蛋白特征吸收峰；用模型藥物進(jìn)行皮膚滲透性測(cè)試驗(yàn)證LipSkin在屏障功能上與真實(shí)皮膚的相關(guān)系數(shù)達(dá)99.29%；從功能上驗(yàn)證測(cè)試化學(xué)品皮膚腐蝕性與真實(shí)皮膚相關(guān)系數(shù)達(dá)94.60%。此外，電阻檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用保障了LipSkin產(chǎn)品的質(zhì)量可控性和測(cè)試重現(xiàn)性，具有廣闊的商業(yè)化開發(fā)前景。由此，LipSkin技術(shù)成熟，可產(chǎn)業(yè)化開發(fā)。 【創(chuàng)新要點(diǎn)】①首次采用磷脂材料制備皮膚模型LipSkin，并突破性應(yīng)用于模擬難度較高的毒理學(xué)檢測(cè)領(lǐng)域，通過(guò)三層三明治型的結(jié)構(gòu)模擬真實(shí)皮膚的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而模擬其功能，這種應(yīng)用至今未見(jiàn)報(bào)道； ②利用不同比例的復(fù)合磷脂能夠模擬不同程度的角質(zhì)層屏障功能，所以能夠靈活調(diào)整復(fù)合磷脂的比例來(lái)模擬不同類型的皮膚，以適應(yīng)皮膚腐蝕性測(cè)試中不同種族、年齡、性別人群的需求，這是團(tuán)隊(duì)的首次發(fā)現(xiàn)；  ③處方中加入了真實(shí)皮膚中的成分膽固醇、神經(jīng)酰胺、角蛋白等增加其皮膚屏障功能的模擬程度：其中磷脂材料及膽固醇、神經(jīng)酰胺等模擬皮膚的脂性通道以此模擬脂溶性成分的透過(guò)路徑，角蛋白模擬皮膚的水性通道以模擬水溶性成分的透過(guò)路徑，這樣的處方設(shè)計(jì)也屬原創(chuàng)；  ④用載入熒光探針羅丹明B的脂質(zhì)體層來(lái)模擬真皮層以模擬真皮層細(xì)胞因腐蝕受損而釋放出有色試劑的表征手段同樣處于全球首創(chuàng)。 【推廣應(yīng)用前景】據(jù)報(bào)道，美國(guó)知名市場(chǎng)調(diào)查與咨詢公司Markets and Markets預(yù)測(cè)：到2021年體外毒理學(xué)測(cè)試市場(chǎng)將從2016年的141.5億美元猛增至273.6億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)14.1%，由此推測(cè)，皮膚腐蝕性作為毒理學(xué)檢測(cè)中的指標(biāo)之一，預(yù)測(cè)其至2021年的全球市場(chǎng)潛量將超20億美元。 市場(chǎng)上用于皮膚腐蝕性測(cè)試的體外皮膚模型有兩種：EpiSkin, EpiDerm, EpiKutis,Phenion為人重組皮膚模型，其因采用原代人角質(zhì)細(xì)胞作為原料，來(lái)源稀少且昂貴，導(dǎo)致其售價(jià)極為昂貴，且人角質(zhì)細(xì)胞受人種差異影響而不具有通用測(cè)試價(jià)值；而Corrositex模型為蛋白分子水凝膠模型，其只適用于由酸堿度差異引起的皮膚腐蝕性，測(cè)試范圍窄，據(jù)報(bào)道其準(zhǔn)確度為37.5%，不能滿足測(cè)試精度的要求；只有本項(xiàng)目所推出的LipSkin皮膚模型兼具測(cè)試范圍廣（由脂溶性、酸堿度差異引起的腐蝕性均可測(cè)試）、測(cè)試精度高（>90%）、價(jià)格合理（市售產(chǎn)品價(jià)格的5~22%）等優(yōu)點(diǎn)，推廣價(jià)值巨大。 【進(jìn)展情況】已獲發(fā)明專利1項(xiàng)。 

火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來(lái)的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營(yíng)口、華能井岡山、華能大壩、國(guó)投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國(guó)信射陽(yáng)港、國(guó)華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營(yíng)口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15%Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國(guó)內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。

成果簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種基于Kriging模型的風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障診斷方法。本發(fā)明具有診斷結(jié)果快速準(zhǔn)確、非線性擬合效果好、使用靈活、計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)，能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)齒輪箱故障在線診斷奠定基礎(chǔ)。市場(chǎng)預(yù)測(cè)：2015年全國(guó)（除臺(tái)灣地區(qū)外）新增安裝風(fēng)電機(jī)組16740臺(tái)，新增裝機(jī)容量30753MW，同比增長(zhǎng)32.6%；累計(jì)安裝風(fēng)電機(jī)組92981臺(tái)，累計(jì)裝機(jī)容量145362MW，同比增長(zhǎng)26.8%。同時(shí)，隨著風(fēng)電機(jī)組運(yùn)營(yíng)時(shí)間累積，

本發(fā)明公開了一種直線感應(yīng)電機(jī)多步長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)控制方法，包 括如下步驟：(1)采集直線感應(yīng)電機(jī)的狀態(tài)變量及角速度；(2)求解無(wú)約 束條件下的電機(jī)輸入電壓矢量最優(yōu)值；(3)判定最優(yōu)值是否滿足電壓約 束條件，若滿足，則進(jìn)入步驟(5)，否則進(jìn)入步驟(4)；(4)以滿足電壓約 束條件為目標(biāo)更新最優(yōu)值；(5)判定最優(yōu)值是否滿足電流約束條件，若 滿足，則進(jìn)入步驟(7)，否則進(jìn)入步驟(6)；(6)以滿足電流約束條件為目標(biāo)更新最優(yōu)值；(7)根據(jù)電機(jī)輸入電壓矢量最優(yōu)值計(jì)算三相橋臂的占空 比，將其送給逆變器調(diào)制電機(jī)工作狀態(tài)

該技術(shù)通過(guò)自適應(yīng)模型參數(shù)校準(zhǔn)的方法，克服此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用的瓶頸。用戶的投資可以通過(guò)節(jié)省能源費(fèi)用的方式迅速得到回收。節(jié)省 20-30%的供氣能源；總氮去除率增加 30%，減少剩余污泥排放 10%，出水水質(zhì)更加穩(wěn)定，減少溫室氣體排放 10%，減少操作員工工作負(fù)荷 40%。

本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動(dòng)提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對(duì)；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對(duì) 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標(biāo)疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對(duì)的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動(dòng)獲取高質(zhì)量的正

本發(fā)明公開了一種基于靜態(tài)紋理模型聚集的動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別方法，提出了識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理并不需要對(duì)整 個(gè)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)過(guò)程建模，可以繞開對(duì)運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行數(shù)學(xué)建模這一瓶頸，直接將動(dòng)態(tài)紋理視為若干幀靜態(tài) 紋理圖像的聚集，從而將其轉(zhuǎn)化為靜態(tài)紋理分類問(wèn)題，最后通過(guò)聚集靜態(tài)紋理模型識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理。而關(guān) 于靜態(tài)紋理識(shí)別目前有很多成熟有效的算法。本發(fā)明利用現(xiàn)有的靜態(tài)紋理模型算法，將其拓展至動(dòng)態(tài)紋 理識(shí)別的應(yīng)用，建立基于靜態(tài)紋理模型聚集的動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別框架，推動(dòng)了動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別技術(shù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn) 了高效快速識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理。

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對(duì)遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過(guò)程中變量空間自相關(guān)性對(duì)模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過(guò)將影像進(jìn)行 分塊，利用搭建的并行計(jì)算集群進(jìn)行分布式計(jì)算，最后將分塊計(jì)算的結(jié)果返回給主節(jié)點(diǎn)匯總，通過(guò)對(duì)比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評(píng)價(jià)參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗(yàn)證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計(jì)回歸建模中能夠消除空間

本發(fā)明公開了一種永磁同步電機(jī)模型構(gòu)建方法，同時(shí)考慮了電 機(jī)的結(jié)構(gòu)凸極效應(yīng)和飽和凸極效應(yīng)，結(jié)構(gòu)凸極系數(shù)考慮永磁同步電機(jī)， 特別是內(nèi)置式永磁同步電機(jī)由于結(jié)構(gòu)引起的交直軸磁路不對(duì)稱的凸極 效應(yīng)；飽和凸極系數(shù)考慮由于磁路飽和引起的交直軸不對(duì)稱的凸極效 應(yīng)；基于所述結(jié)構(gòu)凸極效應(yīng)和飽和凸極效應(yīng)給出一個(gè)的可辨識(shí)參數(shù)的 非線性電機(jī)電感矩陣，從而建立永磁同步電機(jī)模型。本發(fā)明通過(guò)獲得 考慮飽和后的更準(zhǔn)確的電感參數(shù)，來(lái)更好的構(gòu)建電機(jī)模型和分析電機(jī) 的非線性性能，使得電機(jī)在非線性工作狀態(tài)下控制更準(zhǔn)確。