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本發(fā)明涉及振動(dòng)能量收集技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種機(jī)床主軸的振動(dòng)能量收集裝置及方法，該裝置包括能量收集器、機(jī)床主軸、以及主軸箱殼體，所述機(jī)床主軸設(shè)有固定軸承，所述主軸箱殼體包括第一側(cè)壁和第二側(cè)壁，所述第一側(cè)壁垂直于所述第二側(cè)壁，所述固定軸承的外壁與所述第一側(cè)壁之間設(shè)有支撐架，所述第二側(cè)壁與所述支撐架之間設(shè)有能量收集器，所述能量收集器通過(guò)磁致伸縮材料收集所述機(jī)床主軸的振動(dòng)能量，將振動(dòng)能量轉(zhuǎn)換成電能，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床的其他元件供電，節(jié)省了部分外部電源的供給，同時(shí)不影響機(jī)床主軸的正常運(yùn)行，并有利于振動(dòng)的傳遞。

該項(xiàng)成果應(yīng)用于諸如機(jī)動(dòng)車(chē)跟馳、換道和并道的交通仿真模型，目前隨著交通管理以及新的交通信息感知技術(shù)的發(fā)展，交通檢測(cè)器布設(shè)不斷增加，交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇加大，交通大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，在這樣大數(shù)據(jù)的時(shí)代的背景下，運(yùn)用新技術(shù)手段構(gòu)建道路交通仿真技術(shù)體系，將是我國(guó)智能交通發(fā)展的一個(gè)重要的方向。 項(xiàng)目首先是研究人類(lèi)行為模式與交通擁堵的關(guān)系。其次，建立城市交通網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型結(jié)合人類(lèi)行為規(guī)律和人口分布模型最終建立城市交通擁堵模型。最后，構(gòu)建基于人類(lèi)動(dòng)力學(xué)的城市交通仿真平臺(tái)。交通仿真平臺(tái)包含交通地圖編輯工具和分布式微觀交通仿真系統(tǒng)兩部分組成，硬件設(shè)備要求1臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器運(yùn)行交通仿真數(shù)據(jù)庫(kù)；1臺(tái)臺(tái)式機(jī)運(yùn)行交通仿真平臺(tái)總控端系統(tǒng)；若干臺(tái)臺(tái)式機(jī)運(yùn)行仿真端仿真系統(tǒng)。 運(yùn)行仿真平臺(tái)總控端系統(tǒng)的1臺(tái)機(jī)器安置在監(jiān)控中心；運(yùn)行仿真平臺(tái)仿真端系統(tǒng)的若干臺(tái)機(jī)器安置在計(jì)算中心；運(yùn)行仿真數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的1臺(tái)機(jī)器安置在數(shù)據(jù)中心。 展示內(nèi)容如下： 微觀交通仿真平臺(tái)由地圖編輯工具、總控端系統(tǒng)和仿真端系統(tǒng)組成； 使用地圖編輯工具繪制仿真交通地圖，導(dǎo)入總控端系統(tǒng)； 由總控端系統(tǒng)創(chuàng)建仿真任務(wù)，并且發(fā)送至已經(jīng)上線的仿真端設(shè)備，總控端開(kāi)始仿真任務(wù)，命令發(fā)送至仿真端，仿真端推進(jìn)仿真計(jì)算，總控端能夠?qū)Ψ抡娑说姆抡孢M(jìn)行控制。能夠完成暫停、恢復(fù)、停止等操作； 仿真端將每一仿真步計(jì)算的數(shù)據(jù)保存到仿真數(shù)據(jù)庫(kù)中； 總控端可以利用仿真數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交通狀況分析。

“新型多天線傳輸技術(shù)”是5G移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一。孕育其中的3D-MIMO技術(shù)則是亟需攻克的難點(diǎn)之一。據(jù)此，本技術(shù)成果依據(jù)3D-MIMO技術(shù)中的多用戶(hù)智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對(duì)5G系統(tǒng)波束賦型性能的影響。 技術(shù)成果主要功能： ？ 時(shí)間反演波束賦形（Time Reversal Beamforming, TRBF）通信系統(tǒng)可計(jì)算模型。 此部分主要是在經(jīng)典的天線系統(tǒng)排布方向圖與增益的理論研究基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步研究這些天線系統(tǒng)的排布對(duì)TR大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)性能的影響，建立了基于不同天線系統(tǒng)排布的不同的信道響應(yīng)模型。 ？ TRBF通信系統(tǒng)互耦效應(yīng)的可量化分析模型。 建立了互耦的信道模型，然后通過(guò)信道模型來(lái)分析TRBF通信系統(tǒng)的性能。 ？ TRBF通信系統(tǒng)極化信息的可量化分析模型。 針對(duì)天線的極化特性建立信道模型，基于極化信道模型分析TR通信系統(tǒng)的性能，建立系統(tǒng)極化信息可量化分析模型。 技術(shù)成果應(yīng)用領(lǐng)域： TR通信可以利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來(lái)提高系統(tǒng)的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶(hù)終端，所以TR Massive MIMO通信系統(tǒng)可以用在受陰影衰落較大的地區(qū)，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶(hù)，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實(shí)現(xiàn)設(shè)備到設(shè)備之間的直接通訊很困難，而TR技術(shù)可以精確定位到傳輸終端，達(dá)到普通波束賦形達(dá)不到的效果。類(lèi)似的環(huán)境還有山區(qū)高大山群的陰影衰落，信號(hào)衰減大的森林地區(qū)等等。 此外，TR通信能夠利用復(fù)雜環(huán)境中的豐富多徑來(lái)提高通信系統(tǒng)的性能，所以在電磁波反射路徑多的環(huán)境，自然環(huán)境比如地下車(chē)庫(kù)，隧道等，人造環(huán)境比如模擬體驗(yàn)太空艙，金屬裝飾風(fēng)格的辦公室或者住宅等（見(jiàn)下圖2）。在這些多徑異常豐富的環(huán)境下，移動(dòng)終端經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)接收不到信號(hào)等，這也是秉承隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)宗旨的5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)亟待解決的問(wèn)題，而這些場(chǎng)景正是完美的TR技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。 由此可以想見(jiàn)，TR在5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)覆蓋范圍下的某些特殊通信場(chǎng)景極有用武之地。

本技術(shù)成果將網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡與路由技術(shù)延生至交通領(lǐng)域中的車(chē)流量導(dǎo)航與道路控制，通過(guò)基礎(chǔ)圖論中的關(guān)鍵理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與聚類(lèi)技術(shù)，旨在解決現(xiàn)有城市道路路網(wǎng)中存在的潮汐效應(yīng)與擁堵問(wèn)題，項(xiàng)目擁有多項(xiàng)自主核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)，涵蓋路徑規(guī)劃與搜索算法、數(shù)據(jù)并行存儲(chǔ)與計(jì)算。通過(guò)仿真表明，項(xiàng)目實(shí)施后，能在現(xiàn)有路網(wǎng)規(guī)模的基礎(chǔ)上，顯著提升現(xiàn)有道路的負(fù)載通行能力，緩解城市道路因局部負(fù)載過(guò)大導(dǎo)致的負(fù)載不均與交通擁堵，改善出行體驗(yàn)，降低尾氣排放，提升智能交通效率。

該成果通過(guò)分子設(shè)計(jì)構(gòu)建了一系列芳腈基聚合物，發(fā)明了熒光性、磁性、導(dǎo)電/介電性的芳腈基聚合物與先進(jìn)功能材料，獲得了中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利25項(xiàng)。突破了合成控制、產(chǎn)品純化、環(huán)保處理與規(guī)模裝備等關(guān)鍵技術(shù)，形成了1000噸級(jí)聚芳醚腈產(chǎn)業(yè)化合成成果及其系列先進(jìn)復(fù)合材料、薄膜、纖維應(yīng)用技術(shù)；獲得了500噸級(jí)的鄰苯二甲腈樹(shù)脂合成裝備及耐高溫先進(jìn)復(fù)合材料應(yīng)用技術(shù)。取得的大部分發(fā)明成果近三年共產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益超過(guò)10億元，取代了部分相關(guān)產(chǎn)品的進(jìn)口。 左圖：芳腈基聚合物，復(fù)合材料及加工型材的實(shí)物照片 右圖：芳腈基聚合物材料的工業(yè)化生產(chǎn)裝置圖

成果描述：本發(fā)明申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是，在偏僻的野外或者野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)，對(duì)珍稀物種檢出，從而追蹤它們的生活軌跡，或者在某些倉(cāng)庫(kù)農(nóng)場(chǎng)對(duì)破壞儲(chǔ)存物的害蟲(chóng)或者家養(yǎng)動(dòng)物的天敵的檢出是非常重要的。本專(zhuān)利建立一種實(shí)時(shí)的基于生物聲音的只能檢測(cè)方法，分析提取了動(dòng)物聲音的時(shí)域特征，頻域特征，通過(guò)對(duì)特征的分析、分類(lèi)，及時(shí)有效的檢測(cè)出生物的運(yùn)動(dòng)痕跡。市場(chǎng)前景分析：生物活動(dòng)軌跡的追蹤有著重大的現(xiàn)實(shí)意義，在糧食以及動(dòng)物保護(hù)方面有著非常廣泛的作用。本發(fā)明著重從聲音的頻域、時(shí)域進(jìn)行特征提取，然后選取特征組合，對(duì)特征進(jìn)行有效的分類(lèi)。研究實(shí)驗(yàn)表明，本算法的平均準(zhǔn)確率達(dá)到89.9%。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本篇專(zhuān)利提出的識(shí)別系統(tǒng)的流程在原有的基礎(chǔ)上增加了兩個(gè)環(huán)節(jié)，即流程成為：預(yù)處理->聲音提取->特征提取->特征選擇->模型訓(xùn)練；并且還提出了新的算法，采用了許多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的方法相比之前的方法正確率提高了20%左右，達(dá)到了89.9%。

成果描述：一種測(cè)定靜載下鐵路地基土體變形狀態(tài)荷載閾值的方法，其操作步驟為:在剛性邊壁構(gòu)成的模型箱內(nèi)構(gòu)筑填土模型，通過(guò)圓形剛性加載板對(duì)填土模型按極限承載力的不同比例系數(shù)λi分級(jí)施加靜載；通過(guò)位移傳感器測(cè)量并計(jì)算加載過(guò)程中不同時(shí)刻t土體的塑性變形速率vi(t)，并取其有效數(shù)據(jù)點(diǎn)，按負(fù)冪函數(shù)v(t)=At-α擬合；得到荷載比例系數(shù)λi對(duì)應(yīng)的冪指數(shù)αi值，并對(duì)其按三次多項(xiàng)式擬合得到α~λ曲線，以α~λ曲線的兩個(gè)曲率極大值點(diǎn)的λΙ和λII對(duì)應(yīng)的荷載pΙ=λΙσf和pII=λIIσf作為土體變形狀態(tài)的荷載閾值。pΙ和pII能分別為高速鐵路無(wú)砟/有砟軌道路基設(shè)計(jì)與優(yōu)化、變形狀態(tài)評(píng)價(jià)與整治原則提供試驗(yàn)依據(jù)。該方法具有試驗(yàn)時(shí)間較短、判別準(zhǔn)則明確的特點(diǎn)，得到的荷載閾值更準(zhǔn)確、可靠。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性?xún)r(jià)比較高。

成果描述：本發(fā)明公開(kāi)了一種模擬往復(fù)滾動(dòng)荷載的結(jié)構(gòu)疲勞試驗(yàn)方法及其試驗(yàn)裝置，該試驗(yàn)方法包括：(1)在待測(cè)試的軌道結(jié)構(gòu)上，沿荷載的移動(dòng)方向依次放置兩臺(tái)力學(xué)測(cè)試與模擬設(shè)備；(2)根據(jù)滾動(dòng)車(chē)輪的尺寸，設(shè)計(jì)制作弧形加載平臺(tái)；然后，將所述弧形加載平臺(tái)的上半部分滾動(dòng)接觸所述的兩臺(tái)力學(xué)測(cè)試與模擬設(shè)備，下半部分與被測(cè)試的軌道結(jié)構(gòu)滾動(dòng)接觸；(3)通過(guò)兩臺(tái)所述力學(xué)測(cè)試與模擬設(shè)備對(duì)所述待測(cè)試的軌道結(jié)構(gòu)進(jìn)行加載。該試驗(yàn)裝置包括被測(cè)試軌道、加載平臺(tái)及力學(xué)測(cè)試與模擬設(shè)備。本發(fā)明的試驗(yàn)方法操作簡(jiǎn)單、方便，可實(shí)現(xiàn)對(duì)荷載大小、移動(dòng)速度的模擬，對(duì)荷載移動(dòng)速度對(duì)軌道傷損的影響進(jìn)行研究。本發(fā)明的裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、合理，制造成本低，使用簡(jiǎn)單、方便。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性?xún)r(jià)比較高。

2020年2月25日，華中科技大學(xué)胡波等團(tuán)隊(duì)在預(yù)印版平臺(tái)medRxiv 發(fā)表未經(jīng)同行評(píng)審的題為”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 該研究從2020年1月16日至2020年2月19日收集數(shù)據(jù)，214名住院患者，實(shí)驗(yàn)室確診為冠狀病毒2（SARS-CoV-2）感染，診斷出嚴(yán)重的急性呼吸道綜合癥。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）為重度患者，有126位（58.9％）為非重度患者。 該研究發(fā)現(xiàn)，與非嚴(yán)重的COVID-19患者相比，嚴(yán)重的患者通常具有神經(jīng)系統(tǒng)癥狀，表現(xiàn)為急性腦血管疾病，意識(shí)障礙和骨骼肌癥狀。因此，對(duì)于COVID19患者，除了呼吸系統(tǒng)癥狀外，醫(yī)生還應(yīng)密切注意任何神經(jīng)系統(tǒng)表現(xiàn)。

深圳國(guó)際研究生院彌勝利副研究員團(tuán)隊(duì)與深圳市華邁生物醫(yī)療科技有限公司合作，在前期微流控芯片工作成果的基礎(chǔ)上快速響應(yīng)，積極申報(bào)新型冠狀病毒感染應(yīng)急防治專(zhuān)項(xiàng)，開(kāi)展基于微流控芯片技術(shù)的便攜式核酸快檢系統(tǒng)研究的科研攻關(guān)任務(wù)，致力于研發(fā)并建立一種低消耗、低成本、高通量、自動(dòng)化操作的微流控芯片及其檢測(cè)方法。 該微流控芯片技術(shù)可以大大縮短確診時(shí)間，減少人力的投入，以便于醫(yī)護(hù)人員更加有序和高效地開(kāi)展防控工作；同時(shí)，該技術(shù)還可作為核酸檢測(cè)的通用技術(shù)，在未來(lái)廣泛地應(yīng)用于多種疾病的檢測(cè)和預(yù)防。目前，樣機(jī)的主要模塊已搭建完成，后期將完成軟硬件聯(lián)調(diào)，準(zhǔn)備申請(qǐng)醫(yī)療注冊(cè)證。