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?  成果簡介：車身高度的調(diào)整是根據(jù)路況自動控制的，也可以通過中央表板上控制鍵，實施手動控制。高度可調(diào)油氣懸架的控制程包含ESP電子穩(wěn)定程序，可加強轉(zhuǎn)彎行車的穩(wěn)定性，保持車身良好姿態(tài)。懸架系統(tǒng)剛度、阻尼均程控可調(diào)。主要控制工況如下：1)在越野行駛情況下，調(diào)整前后懸架高度，增加懸架的動行程和汽車最小離地間隙，可減少懸架擊穿的概率與托底失效現(xiàn)象，提高汽車行駛速度，改善汽車的通過性；2)在高速行駛情況下，調(diào)整前后懸架高度，降低車身與重心的高度，提高車輛高速行駛時的操縱穩(wěn)定性；3)在車輛

滌綸因其出色的性能，是應(yīng)用最為廣泛的紡織面料。在服裝、汽車內(nèi)飾面料和室內(nèi)裝飾面料上應(yīng)用最 多。但滌綸不親水,服用不舒適，有悶熱感；同時，作為重要的室內(nèi)裝飾面料和汽車內(nèi)飾面料，易染而產(chǎn)生 的火災(zāi)是造成財產(chǎn)、生命損失的重要因素。超親水高阻燃滌綸改性技術(shù),可以同時賦予滌綸織物超親水性、阻燃性。經(jīng)改性的滌綸織物是超親水織 物，水滴接觸角降為0：同時，滌綸織物具有良好的阻燃性，水平燃燒測試，基本不燃；垂直點燃，在火源 離開后,迅速熄滅；極限氧指數(shù)達(dá)到30 - 31% ,是難燃織物。該處理工藝流程短，投資低,成本合理。改性滌綸織物具有耐久性,不因存放和洗滌而喪失功能。

：本項目擬開發(fā)的新型高強高導(dǎo)鋁合金節(jié)能架空 導(dǎo)線，主要用于遠(yuǎn)距離高壓輸電。與目前廣泛使用的高壓輸電 用普通鋼芯鋁絞線不同，新型全鋁合金導(dǎo)線 AAAC 采用單一的 鋁合金材料，具有抗弧垂性能好，電阻小，耐熱好，載流量大 等非常突出的優(yōu)勢。由于其拉重比大、直流電阻小，此類產(chǎn)品 的應(yīng)用，能夠極大的增加塔距，減小輸電線路建設(shè)成本，同時 降低輸電線路的損耗和運行成本，符合我國建設(shè)“兩型三新”的

成果簡介： 最近以來，LED照明以其節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點，獲得了大規(guī)模的應(yīng)用。以氮化物結(jié)構(gòu)陶瓷相關(guān)材料（如AlN，Si3N4）為寄出的氧氮化物熒光粉在保持了高溫、化學(xué)和力學(xué)穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，還具有較為優(yōu)異的光轉(zhuǎn)換性能，贏得了越來越廣泛的關(guān)注。其中， 有潛力應(yīng)用在紫外激發(fā)的白光LED上的Eu2+摻雜AlN藍(lán)色熒光粉不僅具有較高的光量子效率，而且與常用的熱淬滅嚴(yán)重的BaMgAl10O17:Eu2+ (BAM)相比，具有很高的熱穩(wěn)定性。但是，目前報道的Eu2+摻雜AlN藍(lán)色熒光粉的制備方法（如Dierre B, Yuan X L, Inoue K等， J. Am. Ceram Soc, 2009, 92 (6):1272-1275；Hirosaki N, Xie R J, Inoue K等，Appl. Phys. Lett. , 2007, 91(6): 061101）都是采用高純度氮化物粉體在高溫下通過固相反應(yīng)合成，要求2050℃的高溫下，10個大氣壓的氮氣壓力，保溫4個小時以上獲得，粉體還要在保護(hù)環(huán)境中球磨粉碎由于高溫產(chǎn)生的團聚，成本及其高昂，且顆粒尺寸控制困難。探索能夠得到高純度、粒徑均勻可控、發(fā)光性能好的熒光粉且成本低的合成方法，對于這類新型材料的研究、應(yīng)用都具有重要意義。 目前， AlN的合成方法主要有以下幾種: 鋁粉直接氮化法、碳熱還原法、氣相還原氮化法、裂解法、等離子體法、電弧熔煉法、自蔓延高溫合成法、微波合成法，其中前兩種方法已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)化大規(guī)模生產(chǎn)。比較而言，鋁粉直接氮化法為強放熱反應(yīng),反應(yīng)不易控制，反應(yīng)過程中放出的大量熱易使鋁形成融塊，造成反應(yīng)不完全，難以制備高純度、細(xì)粒度的產(chǎn)品；碳熱還原法制備的氮化鋁粉末純度高、性能穩(wěn)定、粉末粒度細(xì)小均勻、成形和燒結(jié)性能良好，但是因為反應(yīng)物中必須加入稍過量的碳以保證反應(yīng)完全，這種方法難以避免碳的殘留；而氣相還原氮化法制得的AlN純度高、粉末粒度細(xì)小均勻并且大大減少了碳的殘留。而在制備氮化鋁前驅(qū)體時溶膠-凝膠法又以成分易分布均勻、顆粒細(xì)小勝過固相混合法。我們首次利用檸檬酸做絡(luò)合劑，通過溶膠凝膠法制備Eu2O3和Al2O3均勻混合的反應(yīng)前驅(qū)體，結(jié)合氣相還原氮化法的方法來合成AlN：Eu2+熒光粉，如下圖。這種制備方法成本低，且具有很強的普適性，可應(yīng)用于合成其他高純氮化物應(yīng)該材料。 該方法解決了生產(chǎn)氮化物熒光材料中需要高純氮化物作為起始粉料成本高等劣勢，利用價格低廉，原料易得的氧化物作為原料，合成出所需的氮化物熒光材料。而且此方法反應(yīng)活性高，低溫下得到顆粒大小均勻，發(fā)光穩(wěn)定可控的發(fā)光材料，節(jié)約后處理成本。

基于南京大學(xué)研發(fā)團隊與示范工程承擔(dān)單位聯(lián)合研發(fā)專利的基礎(chǔ)上，分析目標(biāo)水體含鹽量和有機污染物含量特點，進(jìn)一步篩選抗水體有機污染強的水生植物類型及低有機污染滲透性基質(zhì)，研發(fā)不同基質(zhì)在潛流濕地中的配置方式，完善與優(yōu)化了水生植物建植技術(shù)。該方法具有簡單、易行且不增加成本的優(yōu)勢，轉(zhuǎn)換了在解決尾水處理中實際問題的思路，具有創(chuàng)新性。

輸入電壓 380VAC±10%/50Hz， 輸出電壓 680-800VDC ； 功率 14kW， 效率： ≥96% （最高效率）， 功率因數(shù)： ≥0.99(半載)， 電源具輸入過、 欠壓保護(hù)功能、 輸入過流、 輸出過欠壓和過流保護(hù)功能，兩電平或三電平, SVPWM 調(diào)制

吸附樹脂是一類多孔性的高分子合成材料，由于合成過程中單體、交聯(lián)劑、致孔劑等結(jié)構(gòu)的變化以及合成控制方法的不同，使得吸附樹脂的孔結(jié)構(gòu)可有目的的調(diào)控，可以適應(yīng)很多方面的應(yīng)用要求。 南開大學(xué)形成了可對吸附樹脂的結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計及合成高選擇性吸附樹脂生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)化技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)： 1.天然植物有效成分及單體分離純化產(chǎn)業(yè)化技術(shù) 在樹脂骨架上引入特殊的功能基團，對天然植物中不同結(jié)構(gòu)的有效成分具有高的吸附選擇性。 用于黃酮類、生物堿類、皂甙類、內(nèi)酯類、多酚類等提取

高導(dǎo)熱寬頻強吸收吸波彈性體材料通過將氮化硼、石墨烯等二維納米材料進(jìn)行高效剝離、與納米鐵氧體顆粒雜化、采用高效均勻的混合攪拌和高精度的壓延成型工藝制備而成，具有導(dǎo)熱吸波性能、力學(xué)性能好、硬度低等特點，其導(dǎo)熱系數(shù)大于3wm-1k-1， 吸收頻寬（RL<-10dB）高達(dá) 5GHz，最小反射損耗低于-50dB，達(dá)國內(nèi)先進(jìn)水平。

本成果屬于高光譜圖像信息處理技術(shù)，為高光譜遙感圖像分類方法。首先對高維高光譜圖像提取第一主成分特征圖，并利用結(jié)構(gòu)元素對主成分特征圖進(jìn)行多維的空間結(jié)構(gòu)特征提取，結(jié)合提取的形態(tài)學(xué)特征與原始光譜特征，利用聯(lián)合稀疏表示算法將同一空間區(qū)域中的像元聯(lián)合進(jìn)行稀疏系數(shù)矩陣的求解，最終通過最小殘差判斷準(zhǔn)則確定像元類別。這種方法有效地并且充分的挖掘了高光譜遙感圖像中的空間信息、形態(tài)信息和光譜信息。考慮到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量時的耗時性與對非線性數(shù)據(jù)的不可分性，進(jìn)一步提出了基于差分形態(tài)學(xué)核協(xié)同表示的高光譜遙感圖像分類算法。該成果方法通過核化的協(xié)同表示分類算法避免了優(yōu)化求解的耗時性，同時克服了高維特征空間下數(shù)據(jù)的線性不可分性。算法首先通過差分形態(tài)學(xué)方法在高光譜遙感圖像的主成分分析圖上進(jìn)行空間特征提取，并通過核變換方法將新特征字典投影到高維的線性核特征空間，最后利用核化協(xié)同表示算法的高效性對高光譜圖像進(jìn)行分類。 主要技術(shù)指標(biāo) University of Pavia 通過 ROSIS-03 傳感器記錄，該圖像捕獲了意大利帕維亞的帕維亞大學(xué)周圍的市區(qū)。圖像尺寸為 610×340×103，空間分辨率為 1.3 m / 像素，光譜覆蓋范圍為 0.43 至 0.86μm。該圖像考慮了九個類別。其具有 42776 個標(biāo)記樣本。每類取 50 個有標(biāo)記樣本共 450 個樣本作為訓(xùn)練樣本。 請參閱表 1，本方法提出的高光譜圖像分類方法，相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 18%；相比于 JSRC，OA 提高了約 5%；同時參閱表 2，展示了本成果方法的時間運行效率與相關(guān)方法的比較。該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果。 表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對比實驗結(jié)果 表 2 不同數(shù)據(jù)集上時間運行對比實驗結(jié)果