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項(xiàng)研究屬國家自然科學(xué)基金支持研究項(xiàng)目，建立了一種非線性頻譜分析方法，并用來進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷。所謂非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的頻譜分析，就是利用非線性對(duì)象的實(shí)測(cè)輸入輸出數(shù)據(jù)獲取其廣義頻率響應(yīng)函數(shù)（GFRF）模型。本項(xiàng)研究的貢獻(xiàn)在于對(duì)GFRF模型的特征進(jìn)行了深入研究，得出了一系列有關(guān)其零極點(diǎn)分布特征得結(jié)論，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了模型簡化和數(shù)據(jù)壓縮，使得算法具有較高的模型

物聯(lián)網(wǎng)感知大數(shù)據(jù)可信存儲(chǔ)與分析處理平臺(tái)（IOT-SeaCloudDM）：針對(duì)智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車   聯(lián)網(wǎng)中各種采樣數(shù)據(jù)（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時(shí)空相關(guān)數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)管理需求，  提供一個(gè)通用的感知大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，對(duì)各類相關(guān)的感知采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，并達(dá)到如下目標(biāo)：（1） 提供 PB~EB 級(jí)的感知采樣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理與查詢處理。（2） 提供時(shí)態(tài) - 空間數(shù)據(jù)、采樣數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘。（3）在此基礎(chǔ)上，為各類智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供基礎(chǔ)軟件支撐。

01. 成果簡介 呼吸干凈的空氣是人類的基本需求。世界衛(wèi)生組織（WHO）公布的“2002年世界衛(wèi)生報(bào)告”現(xiàn)實(shí)人們受到的空氣污染主要來自室內(nèi)?，F(xiàn)代人平均90%以上的時(shí)間在室內(nèi)度過，暴露時(shí)間是室外的6倍以上，室內(nèi)空氣直接影響人們的生命健康和生活質(zhì)量。每年由于室內(nèi)空氣質(zhì)量問題導(dǎo)致的白血病、肺結(jié)核、肺癌、哮喘及呼吸傳染病等疾病的死亡人數(shù)超過11.2萬人。準(zhǔn)確估算室內(nèi)顆粒物濃度水平對(duì)評(píng)估顆粒物對(duì)人體的健康效應(yīng)，制定有效的控制手段十分重要。 本軟件主要用來模擬評(píng)估室內(nèi)的PM2.5顆粒物濃度水平。軟件依據(jù)室內(nèi)顆粒物質(zhì)量守恒的原理，基于顆粒物源散發(fā)特征，建筑特性，以及顆粒物動(dòng)力學(xué)特性，包括沉降以及再懸浮，依據(jù)一定的數(shù)學(xué)計(jì)算模型，計(jì)算得出穩(wěn)態(tài)情況下室內(nèi)顆粒物的濃度值。并將結(jié)果中顆粒物濃度值與相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。如若超標(biāo)，軟件會(huì)通過計(jì)算給出建議的凈化器最小風(fēng)量，合理調(diào)節(jié)設(shè)計(jì)方案，以期室內(nèi)的顆粒物濃度達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求，為綠色建筑室內(nèi)空氣預(yù)評(píng)估方法。 在此基礎(chǔ)，可以開發(fā)室內(nèi)裝載量預(yù)評(píng)估軟件系統(tǒng)。例如：以建材有機(jī)污染物散發(fā)量數(shù)據(jù)為核心基礎(chǔ)，在確定用量、建筑設(shè)計(jì)特性參數(shù)等邊界條件后，對(duì)裝修后的室內(nèi)空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)評(píng)估。根據(jù)預(yù)評(píng)估結(jié)果分析各類建材對(duì)于不同空氣污染物的權(quán)重關(guān)系，結(jié)合成本控制、工程定位、氣流組織等多種因素提供針對(duì)性的裝飾裝修優(yōu)化方案。02. 應(yīng)用前景 可用于室內(nèi)各顆粒物濃度分析和控制策略，通過科學(xué)地計(jì)算評(píng)估出各房間顆粒物釋放量的可視化管理系統(tǒng)來改善空內(nèi)設(shè)計(jì)方案進(jìn)而優(yōu)化空氣品質(zhì)。03. 知識(shí)產(chǎn)權(quán) 成果涉及1項(xiàng)軟件著作權(quán)。04. 團(tuán)隊(duì)介紹 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人現(xiàn)為清華大學(xué)建筑學(xué)院建筑技術(shù)科學(xué)系長聘教授、博士生導(dǎo)師，主要從事室內(nèi)顆粒及其復(fù)合污染動(dòng)力學(xué)、建筑通風(fēng)以及空氣潔凈技術(shù)研究。在包括EHP、Epidemiology和ES&T等在內(nèi)的國際知名期刊發(fā)表SCI論文80余篇，被SCI他引1000余次，其中2篇入選ESI高被引論文。入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃（2007）、清華大學(xué)基礎(chǔ)研究青年人才計(jì)劃（2013）等，曾獲教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（2013；排名第1）和Building and Environment最佳論文獎(jiǎng)（2012）以及清華大學(xué)學(xué)術(shù)新人獎(jiǎng)等榮譽(yù)，于2016年當(dāng)選國際室內(nèi)空氣科學(xué)院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技術(shù)許可。06. 聯(lián)系方式 郵箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn

該系統(tǒng)能提供一種模擬汽車離合器的工作環(huán)境，對(duì)離合器的摩擦片的性能進(jìn)行檢測(cè)。該系統(tǒng)是一機(jī)多用設(shè)備，除可在各種條件下對(duì)汽車用濕式離合器摩擦片的摩擦特性進(jìn)行測(cè)試外，還可對(duì)制動(dòng)片、同步環(huán)、潤滑油等的摩擦要素進(jìn)行解析，是一種與 SAE J286規(guī)格相當(dāng)?shù)母呔?SAE#2 試驗(yàn)裝置，可進(jìn)行 JASO M 348-2002 規(guī)格試驗(yàn)。

1.痛點(diǎn)問題 1）人體軟組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜力學(xué)性質(zhì)和生理病理狀態(tài)密切相關(guān)，尚需建立和采用合適的本構(gòu)模型描述軟組織在力學(xué)成像中的變形行為； 2）需要考慮反問題解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性，針對(duì)不同軟組織建立魯棒的反演方法。 2.解決方案 1）針對(duì)不同了軟組織，考慮到典型生理和病理狀態(tài)，建立了描述其準(zhǔn)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)變形特征的生物力學(xué)模型，揭示了生物力學(xué)成像中，軟組織響應(yīng)和力學(xué)特性之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。 2）依據(jù)軟組織力學(xué)響應(yīng)和本構(gòu)參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，建立了針對(duì)典型軟組織的反演方法，通過體模和在體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了反方法的有效性。

“基于虛擬機(jī)的惡意程序檢測(cè)分析平臺(tái)”利用在QEMU虛擬機(jī)環(huán)境中運(yùn)行PE文件獲取的API調(diào)用序列及參數(shù)等動(dòng)態(tài)信息，通過虛擬機(jī)提供的模擬主機(jī)環(huán)境觸發(fā)PE文件的行為，進(jìn)而根據(jù)虛擬機(jī)監(jiān)控器層得到的信息抽象出PE文件的各種文件、注冊(cè)表、進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)等行為，利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)AdaBoost算法作為集成框架，選擇決策樹算法C4.5作為子分類器生成算法對(duì)PE文件的惡意性進(jìn)行判決。

1. 強(qiáng)大的隱匿網(wǎng)絡(luò)空間偵測(cè)能力 在大規(guī)模高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下加密混淆協(xié)議識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)流分析和挖掘方面，研發(fā)基于全球分布式探針技術(shù)的隱匿網(wǎng)絡(luò)空間偵測(cè)技術(shù)，可覆蓋90%的暗網(wǎng)節(jié)點(diǎn)和服務(wù)，支持40Tb級(jí)別骨干網(wǎng)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和內(nèi)容采集，可將網(wǎng)絡(luò)空間情報(bào)監(jiān)測(cè)范圍從開放的互聯(lián)網(wǎng)拓展到暗網(wǎng)、特種通信工具、區(qū)塊鏈等隱匿網(wǎng)絡(luò)空間，同時(shí)，在隱匿網(wǎng)絡(luò)空間偵測(cè)方面布局了4項(xiàng)核心專利”。2. 獨(dú)有的弱信號(hào)關(guān)聯(lián)算法 通過獨(dú)有的弱信號(hào)關(guān)聯(lián)算法從海量碎片化信息中快速實(shí)現(xiàn)隱

該系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運(yùn)動(dòng)員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實(shí)景顯示、運(yùn)動(dòng)員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算技術(shù)使教練能夠清晰準(zhǔn)確的獲取每一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 2022年北京冬季奧運(yùn)會(huì)召開在即，在國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“科技冬奧”項(xiàng)目支持下，在雪上項(xiàng)目三維場(chǎng)景獲取及重建的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步提升雪上項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練效率，需要獲取雪上項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員實(shí)時(shí)位置、速度、加速度、滑行姿態(tài)等信息，本團(tuán)隊(duì)開發(fā)了以高精度實(shí)時(shí)定位、運(yùn)動(dòng)參數(shù)解算、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)顯示、5G高速傳輸鏈路、云計(jì)算為特色的滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運(yùn)動(dòng)員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實(shí)景顯示、運(yùn)動(dòng)員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算技術(shù)使教練能夠清晰準(zhǔn)確的獲取每一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)填補(bǔ)了國內(nèi)外針對(duì)運(yùn)動(dòng)員高精度信息采集與分析的技術(shù)空白，以厘米級(jí)定位精度為冬奧訓(xùn)練保駕護(hù)航。 滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)突破傳統(tǒng)單一方式定位技術(shù)局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導(dǎo)輔助定位的方式進(jìn)行高精度定位。采用高精度機(jī)載三維掃描LiDAR系統(tǒng)對(duì)雪場(chǎng)及周邊環(huán)境進(jìn)行掃描與重建，獲取雪場(chǎng)的的真實(shí)三維場(chǎng)景，通過5G高速數(shù)據(jù)鏈路和云計(jì)算平臺(tái)，將滑行軌跡和滑行數(shù)據(jù)在真實(shí)三維場(chǎng)景中進(jìn)行顯示。同時(shí)，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機(jī)跟拍或定點(diǎn)拍攝的視頻進(jìn)行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時(shí)觀察運(yùn)動(dòng)員的滑行姿態(tài)。 現(xiàn)階段，滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)已在國家高山滑雪運(yùn)動(dòng)隊(duì)、自由式滑雪運(yùn)動(dòng)隊(duì)測(cè)試使用，并初見成效，獲得好評(píng)。

本實(shí)用新型公開了一種電動(dòng)向心力定量分析演示儀，其特征在于：由機(jī)座（1）、機(jī)座上安裝有轉(zhuǎn)速可調(diào)，轉(zhuǎn)速可測(cè)試的微型電動(dòng)機(jī)，豎直向上的電機(jī)軸上套裝有固定座（7），固定座處于同一軸線的兩端各活動(dòng)固定有一段一端封閉的透明管材，一個(gè)第一段管材（8）管內(nèi)的一端裝有壓縮彈簧（10），壓縮彈簧的自由端接觸一推板（11），推板的另一面裝設(shè)被試驗(yàn)的配重小球（12），推板還與安裝在管壁上的彈簧變形量指示裝置配合，或一個(gè)第二管材（9）的另一端裝有輕質(zhì)墊塊（13），所述墊塊與一個(gè)實(shí)驗(yàn)的配重小球配合。本實(shí)用新型能對(duì)向心力公式F=mω2R中的各個(gè)物理量進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量。