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所分析研究的尾礦壩壩址區(qū)為一峽谷段，兩岸山頂高程可達(dá)500m左右，土壩于1978年施工后并投入使用。壩底高程為425m，壩頂高程為455m，壩高30m，壩頂寬5m，壩頂長90m。分設(shè)三個馬道，設(shè)計邊坡比自上至下分別為1:2.0、1:2.5、1:3.0，下游坡的變坡處設(shè)馬道寬2m，下游坡腳設(shè)排水棱體，排水棱體高7.5m，壩址堆石棱體坡比為1:1.5。相應(yīng)設(shè)計總庫容77萬m3，有效庫容62萬m3，服務(wù)年限20年。壩體材料由人工填土、殘積土組成。尾砂壩運(yùn)行以來，隨著尾砂的堆積和水位上升，整個壩體逐漸處于飽和狀態(tài)，壩面多處有水滲出。1998年2月13日，當(dāng)時水位距壩頂約2m，右壩坡約447m高程處滲漏產(chǎn)生流土而失穩(wěn)破壞。 該研究項(xiàng)目分析了土壩塌潰的原因和影響土壩穩(wěn)定性的機(jī)理；對重建后壩體的安全穩(wěn)定性進(jìn)行了分析計算，并針對相應(yīng)影響因素提出了綜合治理對策；對類似工程土壩的設(shè)計施工及運(yùn)行管理提出了相應(yīng)的注意事項(xiàng)和預(yù)防措施。有相應(yīng)的分析軟件。

本系統(tǒng)針對絡(luò)筒機(jī)車間的特點(diǎn)，提供一個運(yùn)行在局域網(wǎng)的數(shù)字通信網(wǎng)絡(luò)軟硬件系統(tǒng)，將各分散的絡(luò)筒機(jī)設(shè)備有機(jī)結(jié)合在一起，并從絡(luò)筒機(jī)生產(chǎn)過程與全車間等不同層面進(jìn)行實(shí)時的數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計、處理分析、故障檢測與狀態(tài)估計及預(yù)測。系統(tǒng)功能： 對絡(luò)筒機(jī)進(jìn)行實(shí)時故障檢測；采集絡(luò)筒機(jī)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)：紗織、批號、長度、班產(chǎn)量速度等；質(zhì)量監(jiān)控：清紗器切除次數(shù)、機(jī)械效率＼錠、最低效率；提供報表自動生成系統(tǒng)，顯示供紗管情況：供應(yīng)管數(shù)、失誤數(shù)；結(jié)合外部市場和本地運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)動態(tài)成本監(jiān)控；根據(jù)生產(chǎn)情況進(jìn)行資源狀態(tài)計量管理；絡(luò)筒機(jī)的性能分析。將實(shí)際制造過程測定的結(jié)果與過去的歷史記錄和企業(yè)制定的目標(biāo)以及客戶要求進(jìn)行比較。

2020年3月8日，安徽師范大學(xué)在bioRxiv上上傳了一篇題為Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10個新測序的SARS-CoV-2基因組，并結(jié)合GISAID數(shù)據(jù)庫中的136個基因組，通過不同的分析方法（如EBSP、錯配和中性檢測等）研究前三個月數(shù)據(jù)的遺傳變異和統(tǒng)計。 結(jié)果顯示80個單倍型共有183個突變位點(diǎn)，包括27個簡約性信息位點(diǎn)和156個單一位點(diǎn)。對遺傳多樣性的滑動窗口分析表明，SARS-CoV-2基因組豐度的變化有一定范圍，這可以解釋目前這種病毒的廣泛和高適應(yīng)性。遺傳學(xué)分析不支持穿山甲是中間宿主。在最初的單倍型（H14）中，一個患者樣本居住在華南海鮮市場附近（約2公里），這表明患者有無意識接觸該市場史的可能性很高。然而，基于這個線索，也無法準(zhǔn)確斷定這個市場是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，從這個市場收集的16個基因組，包含10個單倍型，表明市場在短期內(nèi)出現(xiàn)循環(huán)感染，這可能導(dǎo)致武漢和其他地區(qū)爆發(fā)SARS-CoV-2。EBSP結(jié)果顯示，第一個估計的擴(kuò)展日期從2019年12月7日開始，這表明SARS-CoV-2的傳染可能在11月中下旬開始。

強(qiáng)度和韌性的“倒置關(guān)系”是材料研究領(lǐng)域長期存在的難題。大量的實(shí)驗(yàn)表明，隨著金屬材料內(nèi)部晶粒尺寸的降低，在強(qiáng)度獲得提升的同時，韌性將大打折扣。目前，廣泛采用的高強(qiáng)材料韌化策略有：（1）改變組分，通過引入和調(diào)整材料的多種主要元素，同時激活多種塑性變形機(jī)制，高熵合金材料就是采用這種思路；（2）改變微結(jié)構(gòu)，在材料內(nèi)部引入一種或多種梯度分布的微結(jié)構(gòu)，避免由于特征長度突變帶來的性能突變，有效克服金屬材料強(qiáng)度和韌性的失配問題，這種材料被稱為梯度納米結(jié)構(gòu)材料。 圖1 梯度結(jié)構(gòu)金屬材料的類型（摘自：李毅，梯度結(jié)構(gòu)金屬材料研究進(jìn)展，中國材料進(jìn)展，2016, 35: 658-665）人工制備的梯度納米金屬結(jié)構(gòu)主要包括以下幾種：梯度晶粒，梯度位錯，梯度孿晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含兩種以上的梯度混合結(jié)構(gòu)。在已經(jīng)發(fā)展成熟的金屬材料內(nèi)部引入梯度納米結(jié)構(gòu)，可以進(jìn)一步提高其強(qiáng)韌性匹配能力。例如，通過表面研磨處理（SMAT）在孿晶誘發(fā)塑性（TWIP）鋼表面引入大量的塑性變形，使其表面晶粒細(xì)化，隨著深度的增加，晶粒細(xì)化的程度逐漸降低，同時塑性變形也會導(dǎo)致位錯演化和孿晶的產(chǎn)生，因此在TWIP鋼內(nèi)部形成了包含梯度晶粒，梯度位錯和梯度孿晶的梯度混合結(jié)構(gòu)。這種梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的強(qiáng)度可以提升50%，斷裂應(yīng)變僅從60%下降到52%，具有更高的強(qiáng)韌性匹配能力。目前，關(guān)于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的研究集中于實(shí)驗(yàn)，反映物理機(jī)制的本構(gòu)模型研究還鮮見報道。西南交通大學(xué)力學(xué)與工程學(xué)院張旭教授與德國馬普鋼鐵所、中國鋼鐵研究總院等機(jī)構(gòu)開展合作，指導(dǎo)博士生陸曉翀發(fā)展出考慮位錯滑移和變形孿晶等物理機(jī)制的微結(jié)構(gòu)尺寸相關(guān)晶體塑性本構(gòu)模型。依托DAMASK平臺將該模型移植有限元，并對梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單軸拉伸變形行為展開模擬，揭示了其微結(jié)構(gòu)演化與宏觀性能之間的關(guān)系，量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強(qiáng)韌性的貢獻(xiàn)。相關(guān)研究工作已在金屬材料與固體力學(xué)交叉領(lǐng)域頂級期刊《International Journal of Plasticity》上在線發(fā)表，論文題目為Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 論文鏈接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP鋼的單拉實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模型的合理性，結(jié)果表明該模型對不同尺寸下的應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)和應(yīng)變強(qiáng)化行為都可以較好地描述，特別是細(xì)晶TWIP鋼硬化率曲線中的up-turn效應(yīng)。通過對內(nèi)變量演化的分析及對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)這種up-turn效應(yīng)源自于細(xì)晶中顯著的背應(yīng)力。 圖2 對比不同晶粒尺寸TWIP鋼的單拉實(shí)驗(yàn)和模擬結(jié)果由于梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的微結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，晶粒數(shù)目眾多，通過采用三維均勻化方法，建立了宏觀試樣尺寸的有限元模型。通過對每層單元賦予不同的晶粒尺寸，初始位錯密度和孿晶體積分?jǐn)?shù)，離散地描述材料內(nèi)部微結(jié)構(gòu)的梯度分布，并通過梯度網(wǎng)格劃分方法進(jìn)一步減少單元數(shù)目。對于材料表層微結(jié)構(gòu)變化劇烈的區(qū)域，采用密度較高的網(wǎng)格，以保證更加精確地描述微結(jié)構(gòu)的梯度變化。 圖3三維均勻化方法示意圖作者利用發(fā)展的晶體塑性模型，對均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP鋼的單拉變形行為進(jìn)行模擬。結(jié)果表明，在合理描述均勻結(jié)構(gòu)TWIP鋼應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)的基礎(chǔ)上，通過引入微結(jié)構(gòu)的梯度分布，無需修改任何參數(shù)就可以較好地描述梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的單拉力學(xué)行為。通過對比變形云圖，作者發(fā)現(xiàn)均勻和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的表面都會變的粗糙不平，但梯度納米結(jié)構(gòu)的表面粗糙度更加明顯，產(chǎn)生的應(yīng)變局域化形成了兩個凹陷區(qū)，且凹陷區(qū)在垂直于平面方向也會發(fā)生收縮。隨著深度的增加，收縮程度逐漸降低。通過對比性模擬，作者發(fā)現(xiàn)表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)就是梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼韌性略微下降的原因。而應(yīng)變局域化的產(chǎn)生與表面納米層晶粒的應(yīng)變強(qiáng)化能力有關(guān)，提高表面納米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷區(qū)的出現(xiàn)和韌性的下降。此外，作者通過分析不同層位錯密度的演化，進(jìn)一步證實(shí)了上述觀點(diǎn)。作者還通過對比性模擬量化了不同梯度結(jié)構(gòu)對材料強(qiáng)韌性的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明：強(qiáng)度的提升源于梯度位錯結(jié)構(gòu)，梯度晶粒和梯度孿晶結(jié)構(gòu)有助于保持材料的應(yīng)變強(qiáng)化能力。 圖4 均勻結(jié)構(gòu)和梯度納米結(jié)構(gòu)TWIP鋼的模擬結(jié)果對比分析。

本發(fā)明公開了一種數(shù)控機(jī)床實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機(jī)值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺試件，使得試件表面生成的斷續(xù)切削寬度符合上述隨機(jī)值序列，從而得到對數(shù)控機(jī)床產(chǎn)生結(jié)構(gòu)隨機(jī)沖擊的激勵；3)在數(shù)控機(jī)床的各部件上布置傳感器，以獲取機(jī)床結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)信號；4)切削凸臺試件，完成結(jié)構(gòu)模態(tài)激勵；5)選定振動響應(yīng)幅值較大的測點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，按基于多參考最小二乘復(fù)頻域法(LSCF)辨識得到機(jī)床結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。本發(fā)明可以在無需外加激勵條件下，通過加工特定試件完成對數(shù)控機(jī)床激振，完成模態(tài)測試，大大降低模態(tài)實(shí)驗(yàn)的激振成本和減小激振所造成的損失。

研究背景及挑戰(zhàn): 高精度無縫位置服務(wù)是智慧生活的關(guān)鍵技術(shù)之一, 也是實(shí)現(xiàn)以人為中心的智能情境感知技術(shù)基礎(chǔ)。然而, 復(fù)雜城市峽谷(高樓、天橋、隧道)地區(qū)連續(xù)導(dǎo)航、室內(nèi)外高精度無縫定位由于衛(wèi)星信號頻繁受到阻隔、室內(nèi)布局動態(tài)變化等因素,實(shí)現(xiàn)連續(xù)高精度全空間定位存在諸多挑戰(zhàn)。 本科研團(tuán)隊(duì)研究內(nèi)容: 基于團(tuán)隊(duì)在 Wi-Fi, ZigBee, INS、圖像、超聲波、聲音、RFID 等多種定位技術(shù)科研成果,研發(fā)高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平臺,提供全時空位置服務(wù)及用戶行為挖掘服務(wù)平臺。 融合定位云平臺體系框架 全時空定位服務(wù)平臺上下文 突破彈性導(dǎo)航軟硬件架構(gòu)及理論體系 基于因子圖多源融合定位算法 科研基礎(chǔ): 國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目“自適應(yīng)導(dǎo)航軟硬件技術(shù)”、高精度高魯棒性室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)及裝置研究(863)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究(NSFC)、基于眾包和群智計算的室內(nèi)無線定位理論和方法 (NSFC)、自適應(yīng)室內(nèi)無線信號變化的低代價高精度定位技術(shù)研究(NSFC)等項(xiàng)目的支持下,已完成全時空融合定位云平臺,以及用戶行為挖掘大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。   科研成果: 1中國衛(wèi)星導(dǎo)航定位科技進(jìn)步一等獎 2 獲UbiComp交通模式識別比賽冠軍 3獲阿里巴巴天池世界比賽冠軍 4 制定國家實(shí)時定位標(biāo)準(zhǔn)6項(xiàng) 5 發(fā)表中科院一區(qū)頂級SCI期刊論文 10 篇 6 獲得國家發(fā)明專利授權(quán) 20項(xiàng),申請國家發(fā)明專利 32項(xiàng) 7 國際 IPIN2016 室內(nèi)定位比賽第3名   成果應(yīng)用案例: 華為、三星、中國電信集成、華大電子、22所等

南京工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合香港浸會大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系與中國疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，及時搜集疫情相關(guān)信息，追蹤相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病學(xué)模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發(fā)源地）、北京、天津（京津冀地區(qū)）、深圳（粵港澳大灣區(qū)）、杭州和蘇州（長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預(yù)判，精準(zhǔn)評估了不同復(fù)工場景下的疫情風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)損失。該研究針對新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復(fù)期的不同階段，以及不同城市的傳播特點(diǎn)（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群（如學(xué)生、上班族和老人）的接觸強(qiáng)度、接觸時長等，設(shè)計了居家場所、學(xué)校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結(jié)合城市間的人口流動數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病動力學(xué)模型，對不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢進(jìn)行了評估。在此基礎(chǔ)上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對未來數(shù)日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復(fù)正常生產(chǎn)提出了若干建議并進(jìn)行了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)損失評估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過國務(wù)院參事提交國家相關(guān)部門。

本發(fā)明提供了一種模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度分析方法，構(gòu)造結(jié)構(gòu)導(dǎo)納矩陣并獲得前ｍ階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個節(jié)點(diǎn)開始添加質(zhì)量攝動項(xiàng)，將加速度導(dǎo)納信息代入矩陣修正公式形式獲得攝動后的加速度導(dǎo)納，提取結(jié)構(gòu)的頻率信息，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點(diǎn)順序改變質(zhì)量攝動點(diǎn)位置獲得對應(yīng)得靈敏度，從而獲得整個結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度。本發(fā)明方法首先通過有限元計算獲得結(jié)構(gòu)的加速度導(dǎo)納，當(dāng)結(jié)構(gòu)質(zhì)量發(fā)生攝動時，利用矩陣變換公式無需有限元二次計算，只需要初始的加速度導(dǎo)納信息進(jìn)行數(shù)值計算即可獲得攝動后的加速度導(dǎo)納，簡化計算效率，更加方便，實(shí)現(xiàn)了基于加速度導(dǎo)納對質(zhì)量的靈敏度快速計算方法，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明提供了一種柔性桁架結(jié)構(gòu)基于剛度影響的重分析方法，首先基于有限元分析獲得柔性平面桁架位移頻響函數(shù)，構(gòu)造位移頻響矩陣，當(dāng)某一單元的彈性模量發(fā)生改變時，確定全局總剛度矩陣變化量，基于矩陣修正公式，根據(jù)初始位移頻響矩陣快速獲得修正后的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，完成頻響動態(tài)重分析求解。因此，無需進(jìn)行多次有限元計算，利用初始的頻響動態(tài)響應(yīng)信號及明確結(jié)構(gòu)的局部剛度變化，即可完成剛度攝動后結(jié)構(gòu)的動態(tài)分析，簡化計算效率，更加方便，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明提供了一種基于質(zhì)量影響的快速靈敏度分析方法，構(gòu)造速度導(dǎo)納矩陣，并獲得前m階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個節(jié)點(diǎn)開始添加質(zhì)量攝動項(xiàng)，將速度導(dǎo)納矩陣代入矩陣修正公式獲得攝動后的速度導(dǎo)納矩陣，辨識結(jié)構(gòu)的頻率，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點(diǎn)順序改變質(zhì)量攝動點(diǎn)位置，重復(fù)前述步驟獲得對應(yīng)得靈敏度，從而獲得整個結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對質(zhì)量的靈敏度，繪制靈敏度曲線。本發(fā)明當(dāng)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量發(fā)生變化時，利用矩陣變換公式無需進(jìn)行有限元再次計算，只需要初始的速度導(dǎo)納信息進(jìn)行數(shù)值計算即可獲得攝動后的速度導(dǎo)納，簡化計算效率，更加方便，實(shí)現(xiàn)了基于速度導(dǎo)納對質(zhì)量的靈敏度快速計算方法，具有實(shí)際工程意義。