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可以量產/n成果簡介：近年來，中國工程院院士鄧秀新教授率領的研究團隊通過自主創新與引進相結合，以國家柑橘育種中心為依托，保存柑橘無病毒良種100多個，包括臍橙、寬皮橘、雜柑、柚子、葡萄柚、檸檬等類型，自主培育了10多個優質柑橘新品種，在湖北省等8個主產區覆蓋率達到80％以上，每年向柑橘生產基地提供10多萬棵脫毒優質種苗和10多萬枝接穗。與此同時，該團隊積極開展新品種及配套栽培技術研究，為我國江西贛南、湖北宜昌等柑橘主產區提供技術支撐，先后開發出橘園生草栽培、臍橙留樹保鮮、柑橘設施栽培、大苗預植栽培等

? 本技術是北京理工大學承擔的國家“十五”科技攻關計劃課題“農藥水分散粒劑（WDG）的共性技術開發”的一部分，研究成果如下：（1）已完成丙烯酸系共聚物鹽分散劑的合成及工藝條件的優化工作，并與北京廣源益農化學責任有限公司合作完成了產品的中試生產，并將在國家“十一五”攻關計劃的支持下進行產業化開發。其中丙烯酸共聚物鹽分散劑在合成工藝上有創新，并填補了我國在相應的農藥WDG專用高分子分散劑的空白，產品性能達到國外類似產品的水平。（2）采用合成的丙烯酸共聚物鹽分散劑，并結合國產的其它一些助劑和填料

瞄準國民經濟和現代國防建設對關鍵紅外材料及光器件的迫切需求，開展新型紅外硫系玻璃組成設計、大尺寸硫系玻璃制備工藝、硫系玻璃高效生產技術研究及工藝穩定性控制研究。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 瞄準國民經濟和現代國防建設對關鍵紅外材料及光器件的迫切需求，開展新型紅外硫系玻璃組成設計、大尺寸硫系玻璃制備工藝、硫系玻璃高效生產技術研究及工藝穩定性控制研究。“新型紅外硫系玻璃制備關鍵技術及應用”獲2014年國家技術發明二等獎。 在此基礎上，團隊繼續開發了多種新型硫系玻璃，包括：覆蓋可見-近紅外-中遠紅外波段的新型紅外夜視儀用多光譜硫系玻璃，可用于溫度自適應的地折射率溫度系數硫系玻璃，用于高質量紅外熱像儀的低色散硫系玻璃等優良玻璃組成。近5年承擔了包括國家重點研發計劃和國家自然基金重點基金在內的國家級項目5項，授權發明專利20 件；主持制定國家標準3項，參與制定國家標準2項。

高速列車具有安全性好、正點率高、快速等優點。能有效地改善交通環境，帶動國民經濟的發展。20世紀60年代以來，隨著鐵路電氣化的高速發展，鐵路運輸一再提速，對于電氣化鐵路用接觸線的性能要求越來越高，因為在電氣化鐵路運行過程中，接觸導線不僅要承受較大的懸掛張力，同時還經受著通過電流時引起的熱作用。因此，材料要求在具有良好導電性能的同時還應具有高的抗拉強度，而且在電流負荷增大、溫度升高時仍然要保持較高的強度。接觸線既要提供高速列車所需的動力、照明和空調等用電，又要承受較大的軸向拉力，同時還可能工作在極冷、極熱、腐蝕性強等環境中，總的來說，電力傳輸線必須具有以下性能：能夠滿足高速列車速度和電流的要求，具有足夠的抗拉強度來承受振動，高導電率，耐磨性好，耐熱性好，抗軟化溫度高，軟化處理(300℃保溫2 h) 后其常溫抗拉強度不小于初始態的90%，抗大氣腐蝕性能好，線膨脹系數小。我國鐵路廣深線、京鄭線等都大量或全部使用了法國或德國產品，花費了大量外匯。因此，對國產銅及銅合金接觸線的研制開發具有重大的經濟價值。本研究開發的析出強化型Cu-Ag系、Cu-Cr系合金已經能夠滿足工業化生產的需要。

本實用新型公開了一種外鑲式流量可調圓柱滴灌管及農業大棚系統。外鑲式流量可調圓柱滴灌管包括水管，所述水管上開設有多個出水口，還包括多個圓柱滴頭，所述圓柱滴頭的內管壁上形成有螺旋狀凹槽，所述圓柱滴頭的外壁的一端部上開設有排水孔，所述圓柱滴頭的外壁的另一端部上開設有螺紋通孔，所述螺旋狀凹槽連接在所述排水孔和所述螺紋通孔之間，所述圓柱滴頭套在所述水管的外部，所述螺旋狀凹槽與所述水管的外管壁之間形成螺旋緩沖通道，所述出水口與所述螺紋通孔連通，所述螺紋通孔中螺紋連接有流量調節螺桿。實現提高外鑲式流量可調圓柱滴灌管的使用可靠性。

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 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，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較