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簡介：本發明公開了一種改善鐵素體不銹鋼板帶組織性能的冷軋方法及其分析方法，屬于冷軋工藝技術領域，其解決了現有冷軋鐵素體不銹鋼板帶組織性能不高的問題。本發明基于冷軋用坯料的變形抗力模型和材料的熱物性參數，圍繞實際的冷軋生產過程構建板帶冷軋過程的有限元分析模型，在總的壓下率一定的情況下，分析不同道次壓下率分配制度下板帶內部的剪切應力與剪切應變分布，通過計算獲得板帶內部的剪切應變能分布與變化規律，確定提高板帶退火后組織性能的總壓下率和壓下率分配制度。本發明能準確分析鐵素體不銹鋼退火板帶冷軋工藝參數，以改善鐵素體不銹鋼退火板帶的組織性能，獲得具有優良成形性的鐵素體不銹鋼板帶。

成果簡介： 每年完成藥物臨床前安全性評價項目50余項以上，多項獲得臨床批件。開展抗生素藥效學評價、眼科藥效學評價，一類新藥毒代動力學研究、藥代動力學研究，藥學的藥理試驗項目。成果評價或獲獎情況：

2023年6月25-26日

基于智能終端控制、大數據集群分析、數字網關以及智能云平臺等技術構建智慧用能數據服務系統。 項目系統框架圖 項目整體思路框架圖 項目研究工作分解 針對項目不同負荷類型和典型應用場景，匹配相應的通訊控制模塊，通過電力載波或無線等多元傳輸方式，將用戶用能需求等相關電力數據集中在云平臺，結合用戶行為模型、能耗模型及能源管理控制模型對電力數據進行聚類整合及分析。達到提升用戶的用能體驗和節省用電成本的雙重目標，同時對于電網側能夠利用削峰填谷等策略，增加電網參與輔助服務的力度，有效利用電網資源。 智慧用能平臺系統圖 目前市場存在的用戶用能監測設備及系統之間的數據信息交流往往是單向的，難以達到人們對測量精度和實效性的要求。而本系統基于新型通信和人工智能技術，集成電力信息的感知、采集、通信和控制技術，創建以智能電能表和智能終端為核心的雙向互動體系，通過對電流、電壓、功率、電量等用戶用電信息及溫度等環境數據的自動采集，實現對電能的使用情況及各類關鍵供能用能設備進行的實時監控及能耗監測，對異常值做出預警，通過分析處理采集的數據生成各種用電行為曲線指導用戶進行經濟合理用電。 技術特點 1、實時性指標 常規數據查詢響應時間＜10s；90%界面切換響應時間≤3s，其余≤5s；計算機遠程網絡通信中實時數據傳送時間＜5s。 2、并發指標 支持300用戶同時在線，并發要求達到100用戶以上，并同時滿足以下指標：常規數據查詢響應時間≤15秒；主要節點CPU負載≤80%。 3、可用性指標 年可用率≥99.5%。負載率指標：在任意30分鐘內，各服務器CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，人機工作站CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，主站局域網的平均負荷率≤80%。 4、存儲容量指標 數據在線存儲容量滿足12個月以上數據存儲需求。

西安交通大學分析測試共享中心400M核磁共振波譜儀競爭性磋商

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7