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在國內多翼離心風機優化設計方面，西安交通大學劉小民教授課題組針對多翼離心風機的高效低噪優化開展了大量研究，主要包括多翼離心風機的參數化優化，基于仿生葉片的風機設計優化等。諸永定基于Kriging代理模型及遺傳算法，針對抽油煙機用多翼離心風機進行優化設計，優化結果顯示風量提升4.4%，效率由20.15%提升至21.73%，所采用的方法可以顯著減少CFD的優化迭代次數。針對以上總結，可見國內對于多翼離心風機的優化設計主要以常規家電為主，針對環境試驗箱所用多翼離心風機優化設計尚缺乏針對性研究。

本發明屬于抗壓結構領域，更具體地，涉及一種多平面耐壓結構，由多平面柱體和設置在其兩端的多平面半球殼共同組合而成；或直接由兩個相同的多平面半球殼組合而成；所述多平面半球殼整體呈球殼形狀，它的表面由多個第二基本平面板塊彼此拼接而成，彼此相鄰的第二基本平面板塊之間均存在一定的平面夾角，并且在多平面半球殼與多平面柱體/多平面半球殼的連接處，各個基本平面板塊之間不以平滑的曲線過渡。本發明的多平面耐壓結構在保證抗壓性能的同時，降低了柱體與球殼之間的過渡段對整個多平面柱殼結構的力學特性影響，具有抗壓能力強、生產工藝簡單，制作周期短、易于大規模生產等優點。

北京理工大學多智能體協同控制實驗平臺功能 • 無人機姿態控制 根據用戶需求，自定義需要捕捉的部位，利用NOKOV精確捕捉運動物體的位置及姿態等三維數據。 • 無人機/無人車動態角色分配 根據NOKOV實時反饋的位置信息，使出現在隨機位置的多智能體，以最短路徑形成理想編隊隊形，為其他多智能體協同控制實驗提供了基礎。 • 空地協同編隊、自主避障與跟隨 由于設備的可拓展性，用戶可隨意增減目標數量，通過在軟件內對目標進行命名等操作，來完成對大批量運動體的同時捕捉。 NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統功能 • 六自由度動作捕捉數據 采集三維空間XYZ坐標、六自由度（6Dof）、偏航角（Yaw）、橫搖角（Roll）、俯仰角（Pitch）、歐拉角等數據，為無人機的位姿控制、運動規劃提供連貫、流暢的動作數據基礎。 • 亞毫米的定位精度 與采用GPS、航跡推算、全局攝像頭、UWB等定位方法的實驗平臺相比，該平臺的精度大大提高，可達亞毫米級。 • 豐富的二次開發接口 采集到的數據可以以VRPN形式傳輸，或通過SDK（C++語言）端口廣播與ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等軟件通信進行二次開發。 • 軟件具有一鍵建立剛體功能，大幅提高工作效率

XM-J116多參數模擬監護儀是本公司設計的專用于臨床教學使用的模擬產品，該產品可模擬監護多項體征參數，可與本公司的多款產品配合使用，本產品適用于高等醫學院校、護理學院等專業臨床教學示教及學員實踐操作訓練需要。 功能特點： 1、LCD屏幕提供12導聯心電圖、血氧飽和度、呼吸、二氧化碳、血壓（動脈血壓、中心靜脈壓、肺動脈壓、無創血壓）、心輸出量等。 2、一體化設計，高清晰彩色顯示，有利于心電圖的診斷，可與除顫儀、心臟起搏器同時使用。 3、將多參數模擬監護儀與模擬人連接，仿真病人的心率、心電圖、血壓、呼吸、血氧飽和度將顯示出來，模擬病房的真實監控環境。

產品詳細介紹  HOUND系列氣體分析儀，是一個便攜式氣體分析儀，能檢測ppb濃度范圍的有害污染物。系統利用氣體對紫外的吸收狀況，測量氣體濃度。寬波段微型光譜儀采集氣體光譜“指紋”，軟件和標準光譜庫比對計算污染物濃度。紫外光譜測量原理，類似于紅外的原理，一般監測范圍大于紅外光譜儀。   UV Hound分析儀有兩種型號可選：標準版和Mini版。   標準版 ?       Light weight and portable ?       17m path length ?       Can be powered by a DC cigarette lighter ?       Operational range in parts per billion ?       Can be fitted with an internal optical cell   Mini版 ?       Light weight and extremely portable ?       7.5m path length ?       Can be powered by a DC cigarette lighter ?       Operational range in parts per billion   可選輸出：RS-232、RS-422、RS-485和4-20mA 可方便與其他系統集成。     產地：美國

產品詳細介紹

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

給體片段以氟原子修飾的n型給受體聚合物熱電材料，利用聚合物鏈間的給受體相互作用維持聚合物的電子遷移率，通過引入氟原子增加聚合物的電子親和性以提高n摻雜效率，兩者的協同作用大幅度提高了聚合物的n型電導率。通過進一步提高聚合物的塞貝克系數，成功地將n型給受體聚合物的熱電性能提高了三個數量級。引入氟原子的聚合物的n型電導率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型給受體聚合物熱電材料的最佳性能。?通過對聚合物在摻雜狀態下的電子順磁共振譜、紫外光電子能譜和X射線光電子能譜的表征證明了氟原子的引入提高了聚合物的n摻雜能力。場效應晶體管器件結果則表明氟原子的引入提高了聚合物在n摻雜狀態下的電子遷移率。這兩者的協同作用使得該聚合物的電導率相比沒有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射線衍射、原子力顯微鏡以及導電原子力顯微鏡實驗證明了氟原子的引入改變了聚合物的分子排列，提高了聚合物與摻雜劑的混溶性，使聚合物從“局部摻雜”的狀態轉變為“均勻摻雜”狀態，從而維持了摻雜聚合物較高的n型塞貝克系數。

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。