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成果介紹隨著電子科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展及其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，特大復(fù)雜電磁問題的求解逐漸成為計算電磁學(xué)領(lǐng)域的世界性難題。區(qū)域分解方法在應(yīng)用于特大電磁問題時能夠大幅度地降低內(nèi)存，提高計算效率，已成為國際研究熱點(diǎn)。本項目組是國際上較早從事電磁場區(qū)域分解算法的研究組之一，并系統(tǒng)深入地研究了電磁場Lap丨ace方程、Helmholtz方程、頻域和時域Maxwell方程以及電磁場積分方程的區(qū)域分解方法技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)（1）針對Laplace方程，首次建立了基于重疊型和非重疊型區(qū)域分解方法的超大規(guī)糢集成電路互連參數(shù)提取算法.（2）針對特大三維目標(biāo)的電磁散射問題，首次建立了表面枳分方程的重疊型區(qū)域分解算法，并結(jié)合多層快速多極子算法于2007年在普通工作站上實(shí)現(xiàn)了未知量超過1000萬的特大電磁散射問題的求解。（3）針對大規(guī)糢有限周期陣列電磁問題的三維Maxwell方程，提出了部分基礎(chǔ)解向量非 重疊型區(qū)域分解算法，論文發(fā)表在IEEE Trans, on AP等刊物上，并在個人計算機(jī)上求解了 上千單元微帶陣列、光子晶體波導(dǎo)等電磁問題，在普通工作站上求解了未知量達(dá)85億的有限周期陣列問題。（4）針對時域Maxwell方程，提出了局部坐標(biāo)系時域有限差分(FDTD)重疊型區(qū)域分解算 法和遠(yuǎn)距信息傳遞FDTD非重疊型區(qū)域分解算法，并解決了 E-面等相位扇形喇叭電磁輻射、 稀疏多物體電磁散射等問題。針對SIW結(jié)構(gòu)，提出了基于T-L校正的FDTD重疊型區(qū)域分解算法。（5）針對頻域Helmholtz和Maxwel丨方程，首次建立了頻域有限差分重疊型區(qū)域分解算 法，論文發(fā)表在IEEETrans.onMTT等刊物上，并在個人計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了特大導(dǎo)體柱電磁散 射分析和復(fù)雜多層微波電路與天線的精確仿真。市場前景項目組基于以上研究成果正在發(fā)展針對電磁散射、輻射、電波傳播預(yù)測和多層電路參數(shù) 提取等問題的仿真軟件。

超高純氨是LED行業(yè)、微電子行業(yè)中重要的原料氣體，主要應(yīng)用于金屬有機(jī)化學(xué)淀積法(MOCVD)制造外延芯片或氮化硅薄膜。過量的水分會嚴(yán)重影響工藝產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量。氨氣中痕量水分析是氣體分析領(lǐng)域的難點(diǎn)之一，目前國內(nèi)外可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確測量超高純氨氣中痕量水的方法只有光腔衰蕩法、紅外光譜吸收法和熱分解露點(diǎn)法。國標(biāo)中已將熱分解露點(diǎn)法列為檢測高純氨氣中痕量水分的方法，但國內(nèi)目前采用該種測定方法的單位為零，而且對熱分解露點(diǎn)法的研究也鮮有報道。本技術(shù)主要通過改進(jìn)熱分解露點(diǎn)法可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確、快速的測量超高純氨氣中痕量水分。本技術(shù)主要設(shè)計、制作出氣密性良好的超高純氨進(jìn)樣器、氨分解反應(yīng)槽、熱分解露點(diǎn)裝置。制作了氨分解催化劑d并考察了分解槽溫度、氣體流速對所選用的四種氨分解催化劑在測試中的水分基線的影響及分解槽溫度、氣體流量對氨分解率的影響，篩選出最適合的氨分解催化劑d用以測量超高純氨中痕量水。采用熱分解露點(diǎn)裝置分析高純氮?dú)庵泻哿克⒊呒儼睔庵泻哿克?，并用配有氦離子放電檢測器的氣相色譜檢測超高純氨中的痕量氧，折算出超高純氨中痕量水。與光腔衰蕩法、紅外吸收光譜法測試結(jié)果的比對分析證明熱分解露點(diǎn)法測試值準(zhǔn)確度較高，成本低，可用以分析超高純氨氣中痕量水分，最低檢測限約80ppb。考查了氨分解溫度、氣體流量對高純氨中痕量水分析的影響，從而確定熱分解露點(diǎn)裝置最佳工作條件?？疾榱俗儔褐脫Q、變流置換對縮短測試時間的影響，采用新的置換方式的測試時間是只平速吹掃所用時間的一半。比對了不同冷源的精密露點(diǎn)儀通過熱分解露點(diǎn)裝置測試高純氮?dú)?、高純氫氣、超高純氨氣的檢測限，制冷機(jī)為冷源的精密露點(diǎn)儀檢測限最低。

本發(fā)明提出一種私密信息的傳遞方法.其通過加私密信息附加在原始短消息中,從而將用戶的私密信息傳遞給對方.通過本發(fā)明使得用戶的私密信息得到有效保護(hù),并且可以放心將私密信息通過短信傳遞給對方.

本技術(shù)成果通過人工培養(yǎng)蟲草菌絲獲得冬蟲夏草，給冬蟲夏草這一名貴藥材繼續(xù)長久為人類服務(wù)提供 了一條新思路。發(fā)酵工藝為：原種→搖床培養(yǎng)→一級培養(yǎng)→二級培養(yǎng)→三級培養(yǎng)→四級培養(yǎng)→菌液分離→ 干燥。本技術(shù)成果可有效提取蟲草素，為新產(chǎn)品開發(fā)打下了基礎(chǔ)。

經(jīng)四川省科技廳組織省內(nèi)外專家進(jìn)行成果鑒定，一致認(rèn)為該項目的研究成果創(chuàng)新性強(qiáng)，“達(dá)到國際領(lǐng)先水平”。 相關(guān)技術(shù)成功應(yīng)用于國家火星探測項目“螢火一號”。

一種UPFC故障診斷方法，包括：1)建立UPFC模型，模擬4種故障，采集UPFC直流側(cè)正極電壓和直流電流在4種故障與正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，利用邊界提取與二次采樣法簡化原始數(shù)據(jù)，構(gòu)成有效數(shù)據(jù)倉庫；2)采用小波變換將預(yù)處理過的數(shù)據(jù)經(jīng)消噪和重構(gòu)處理后識別出故障點(diǎn)，得到統(tǒng)一數(shù)量級的故障特征數(shù)據(jù)集；3)提取特征值，包括4個直流側(cè)正極電壓上邊界電壓特征值，4個直流側(cè)正極電壓下邊界電壓特征值和4個直流電流特征值，構(gòu)造特征樣本空間；4)建立支持向量機(jī)故障預(yù)測模型，對UPFC的5種狀態(tài)進(jìn)行故障診斷。本發(fā)明能高效、精確、迅速識別模擬的5種UPFC狀態(tài)，提高電網(wǎng)智能化運(yùn)維水平，延長設(shè)備使用年限，減少UPFC運(yùn)維成本，彌補(bǔ)控保系統(tǒng)在故障早期預(yù)警和故障定位中的不足。

成果描述：本發(fā)明提供了軌道平順狀態(tài)的評定方法及裝置，包括基于車輛-軌道耦合大系統(tǒng)的振動方程，確定測量的軌道不平順中各個波長使耦合大系統(tǒng)產(chǎn)生的振動變化值；計算與每一個振動變化值對應(yīng)的軌道不平順的波長相匹配的波長權(quán)重系數(shù)；對該波長權(quán)重系數(shù)相匹配的軌道不平順中的波長成分進(jìn)行加權(quán)計算，得到新的軌道不平順；根據(jù)預(yù)設(shè)的評定方法對新的軌道不平順進(jìn)行評定，本發(fā)明綜合考慮了幅值、波長和空間位置信息的軌道不平順評定方法，使得對軌道不平順的分析更準(zhǔn)確并且基于本評定方法可制定更具針對性的、科學(xué)合理的軌道維修計劃和管理辦法，可以控制對耦合大系統(tǒng)振動影響較大的軌道不平順，最終能夠保證軌道結(jié)構(gòu)的安全以及列車運(yùn)行的平穩(wěn)性和舒適性。市場前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術(shù)先進(jìn)，性價比較高。

成果描述：本發(fā)明涉及鐵路維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及道岔轉(zhuǎn)轍區(qū)的鋼軌打磨方法，包括：現(xiàn)場采集第一基本軌的廓形數(shù)據(jù)，以及尖軌與第二基本軌貼靠后形成的整合軌道的廓形數(shù)據(jù)；利用現(xiàn)場采集的廓形數(shù)據(jù)，根據(jù)輪軌接觸幾何算法計算得出第一基本軌及整合軌道輪軌接觸點(diǎn)位置；根據(jù)整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)的位置，以第一基本軌和整合軌道之間的軌道中心線為基準(zhǔn)，對第一基本軌進(jìn)行廓型打磨，以使第一基本軌上的輪軌接觸點(diǎn)與整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)關(guān)于軌道中心線呈對稱分布。經(jīng)過本發(fā)明提供的方法有效地降低了機(jī)車車輛蛇形擺動的幅度，進(jìn)而減輕輪軌動力作用，改善了列車過岔時的行車品質(zhì)，降低了尖軌磨耗，延長了使用壽命。市場前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術(shù)先進(jìn)，性價比較高。

本發(fā)明公開了一種聚焦爬蟲的設(shè)計方法，通過搜索引擎檢索到與領(lǐng)域相關(guān)的本領(lǐng)域網(wǎng)頁URL資源，而非針對少數(shù)特定的網(wǎng)站，豐富了URL資源的數(shù)量。

該方法首先對多個接收信號分段、濾波，再使用不同的測量矩陣對每個濾波之后的信號重新線性組合，在一系列利用了這多個信號之間相關(guān)性的低復(fù)雜度迭代運(yùn)算后，可以測量出每個原始信號在同一特征基下的展開系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對每個原始信號更加精確的重建。