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該可吸收植骨床裝置的材料是左旋聚乳酸（PLLA）和羥基磷灰石（HAP）復(fù)合粉末。其中，左旋聚乳酸作為可降解高分子，具有良好的降解性能和生物相容性，羥基磷灰石作為一種類骨成分，具有良好的生物相容性和誘導(dǎo)骨生長的特性，能誘導(dǎo)間充質(zhì)細(xì)胞分化為成骨細(xì)胞，促進(jìn)骨組織的生長。該裝置主要包括多孔主體部分和固定部分。多孔主體部分設(shè)計(jì)為半圓柱形，分布有規(guī)則排列的孔槽，固定部分分布在多孔主體部分的上下兩端，并設(shè)置有對(duì)稱分布的螺釘孔。該裝置解決了傳統(tǒng)椎管減壓術(shù)后由于缺乏有效且可吸收的植骨床，移植骨無法充分打壓，導(dǎo)致骨缺損無法完全修復(fù)的難題。該裝置具有良好的生物相容性、降解性和力學(xué)強(qiáng)度。

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對(duì)應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實(shí)現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實(shí)現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計(jì)與現(xiàn)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實(shí)現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機(jī)理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機(jī)床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對(duì)于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識(shí)與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識(shí)庫軟件通過第三方測評(píng)，測評(píng)機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫軟件第三方測試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機(jī)床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(yīng)用驗(yàn)證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗(yàn)證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實(shí)現(xiàn)了切削過程的毫秒級(jí)預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實(shí)現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評(píng)估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測算結(jié)果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃”（以下簡稱“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個(gè)地級(jí)行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動(dòng)。2018年，中國生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評(píng)價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設(shè)其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長期的PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對(duì)比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢(shì)。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對(duì)于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢(shì)的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢(shì)情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢(shì)。研究假設(shè)趨勢(shì)情景中，中國會(huì)延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國會(huì)采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢(shì)發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測結(jié)果表明，趨勢(shì)情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢(shì)，雖然PM2.5濃度依然會(huì)有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過解構(gòu)分析全面認(rèn)識(shí)了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對(duì)PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對(duì)未來PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測，為中國制定未來的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評(píng)估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測算結(jié)果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃”（以下簡稱“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個(gè)地級(jí)行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動(dòng)。2018年，中國生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評(píng)價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設(shè)其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長期的PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對(duì)比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢(shì)。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對(duì)于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢(shì)的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢(shì)情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢(shì)。研究假設(shè)趨勢(shì)情景中，中國會(huì)延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國會(huì)采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢(shì)發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測結(jié)果表明，趨勢(shì)情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢(shì)，雖然PM2.5濃度依然會(huì)有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國依然需要在未來實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過解構(gòu)分析全面認(rèn)識(shí)了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對(duì)PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對(duì)未來PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測，為中國制定未來的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。

開發(fā)了一種新型微流控注射器“濾頭”，通過簡單將樣品注入濾頭即可實(shí)現(xiàn)微粒的“片上濃縮”

聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對(duì)各級(jí)公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級(jí)公路隧道節(jié)能管控的平臺(tái)，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪問提供對(duì)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)訪問支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準(zhǔn)確檢測有無車輛通過。有車輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測照明設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車輛檢測器，當(dāng)車輛通過時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號(hào)）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測路況信息。

一、項(xiàng)目簡介物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)是集能耗監(jiān)測與能耗管控于一體的智能化節(jié)能管理系統(tǒng)，針對(duì)各級(jí)公路隧道照明節(jié)能管控效果尤為顯著。本系統(tǒng)采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模式，搭建一個(gè)服務(wù)于各級(jí)公路隧道節(jié)能管控的平臺(tái)，具有良好的穩(wěn)定性、拓展性、實(shí)用性等。物聯(lián)網(wǎng)智慧公路節(jié)能管控系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)主要包括：人機(jī)交互界面、業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業(yè)界面控件作為人機(jī)交互界面主要技術(shù)手段，該技術(shù)提供了一種在 Web 上體現(xiàn)強(qiáng)交互性的解決方案。業(yè)務(wù)邏輯負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的采集、處理、計(jì)算及前端監(jiān)測/控制設(shè)備控制策略等工作。數(shù)據(jù)訪問提供對(duì)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)訪問支持。物聯(lián)網(wǎng)隧道照明節(jié)能管控系統(tǒng)即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準(zhǔn)確檢測有無車輛通過。有車輛駛?cè)霑r(shí)，服務(wù)器結(jié)合環(huán)境光傳感器的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)及設(shè)置的相應(yīng)數(shù)值，開關(guān)或調(diào)節(jié)入口加強(qiáng)照明段的照明設(shè)備，加強(qiáng)照明段的環(huán)境光傳感器可檢測照明設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)及效果。隧道內(nèi)布置激光車輛檢測器，當(dāng)車輛通過時(shí)，上傳數(shù)據(jù)（信號(hào)）至服務(wù)器，用于進(jìn)行本地和遠(yuǎn)程隧道照明控制。隧道內(nèi)分段布置物聯(lián)網(wǎng)在線診斷系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測路況信息、確認(rèn)照明設(shè)備開

利用現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品制造過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)進(jìn)行集成和融合，采用統(tǒng)計(jì)方法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在線監(jiān)控、診斷、優(yōu)化、判定與全流程質(zhì)量追溯分析，提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和成品率。（1）數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理與時(shí)空融合：從自動(dòng)化控制系統(tǒng)、MES、ERP、大型儀表采集產(chǎn)品制造過程的重要工藝參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)、物料參數(shù)、判定結(jié)果、以及控制系統(tǒng)報(bào)警事件等。（2）生產(chǎn)過程與產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控：對(duì)來自工藝過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重整后，采用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行在線監(jiān)控，避免出現(xiàn)批量的質(zhì)量偏差。（3）產(chǎn)品質(zhì)量分析與預(yù)測：對(duì)關(guān)鍵過程參數(shù)進(jìn)行符合性分析，預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量，為產(chǎn)品質(zhì)量在線評(píng)級(jí)與判定、工藝優(yōu)化等提供依據(jù)。（4）質(zhì)量全流程追溯與診斷分析：根據(jù)物料號(hào)追溯產(chǎn)品在整個(gè)制造過程中的工藝參數(shù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)。采用質(zhì)量分析算法進(jìn)行全流程質(zhì)量診斷。（5）過程質(zhì)量在線優(yōu)化：通過案例方式為生產(chǎn)過程控制的操作人員提供工藝參數(shù)調(diào)控策略。

纜控水下觀測機(jī)器人（ROV）是一型可以水面遙控水下運(yùn)動(dòng)，水下錄像水面呈現(xiàn)的潛水器，水下機(jī)器人自身攜帶高強(qiáng)度水下光源以及高清晰廣角度攝像機(jī)。中性浮力、低水阻力、超強(qiáng)拉力、多芯集成的超細(xì)柔性臍帶纜來實(shí)現(xiàn)水面監(jiān)控單元與水下機(jī)器人之間的數(shù)據(jù)、電源和視頻信號(hào)的傳輸。 技術(shù)特點(diǎn)：該微型纜控水下觀測機(jī)器人采用磁耦合傳動(dòng)技術(shù)、直流載波技術(shù)、超細(xì)中性浮力凱夫拉纜技術(shù)、自動(dòng)航向保持和定深技術(shù)、高效水動(dòng)力外形設(shè)計(jì)技術(shù)，平臺(tái)具有極大的技術(shù)先進(jìn)性。其操作簡便簡單，便攜小巧。技術(shù)指標(biāo)：     1、高分辨率彩色攝像頭，數(shù)字變焦與云臺(tái)控制；     2、3個(gè)磁耦合推進(jìn)器，方向和速度可調(diào)；     3、高亮度LED燈組；     4、超細(xì)柔性臍帶纜；     5、配置深度計(jì)和高度計(jì)，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定深操作；     6、配置電子羅盤，自動(dòng)航向保持；     7、視頻與字符疊加，實(shí)時(shí)狀態(tài)顯示，屏幕菜單操作；     8、數(shù)字信號(hào)傳輸，減小信號(hào)失真；     9、簡易游戲操縱手柄控制；     10、富有美學(xué)設(shè)計(jì)理念的流線型機(jī)器造型，靜電噴漆外觀，硬質(zhì)氧化水下機(jī)身。

本成果基于現(xiàn)有國內(nèi)外水下機(jī)器人技術(shù)平臺(tái)，從水下機(jī)器人外形結(jié)構(gòu)優(yōu)化及控制形式簡易化的角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一款結(jié)構(gòu)簡單、控制方便、多用途的纜控式水下機(jī)器人，并通過水下實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了整體結(jié)構(gòu)的合理性、運(yùn)動(dòng)控制的穩(wěn)定性以及多用途性。可通過單片機(jī)對(duì) ROV進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制，也利用 Labview 進(jìn)行上位機(jī)監(jiān)控，具有視頻顯示、運(yùn)動(dòng)控制、傳感器數(shù)據(jù)顯示功能。