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集四行程、三角轉(zhuǎn)子和燃氣輪機多重優(yōu)點，去除壓縮、 暴發(fā)兩行程配氣機構(gòu)，改為進氣做功、排出廢氣配氣機構(gòu)，并具有更高增壓的三角轉(zhuǎn)子廢氣增壓裝置，故不但克服了該發(fā)動機不均勻運轉(zhuǎn)問題和在限定時間里燃燒、使用單一燃料局限性問題，而且還克服了燃氣輪機熱效率極底的問題；尤其在該發(fā)動機中，應用了微電腦控制變速電機的大轉(zhuǎn)矩行星齒輪配氣機構(gòu)和空心球狀轉(zhuǎn)換閥，所以該發(fā)動機，還能替代 變速器而提供多種動力輸出和提供該發(fā)動機反向旋轉(zhuǎn)的多種動力輸出。四缸總量為 2.0L， 煙度不透光度 20 秒怠速≦10%，功率為 240KW 以上，節(jié)能減排 50%以上，抗電磁干擾為 0-30khz。

在柴油機進氣管上加裝一套電控低壓燃料噴射裝置,噴入低十六烷值燃料進入氣缸形成預混合氣,在靠近上止點時噴入少量柴油引燃預混合氣來形成準HCCI(均質(zhì)充量壓縮著火)燃燒.本文考察了不同噴嘴參數(shù)及不同供油提前角對發(fā)動機排放的影響.采用可控預混合燃燒后,發(fā)動機的煙度和氮氧化物排放得到了大幅改善,但HC和CO濃度明顯升高.

項目成果/簡介:在柴油機進氣管上加裝一套電控低壓燃料噴射裝置,噴入低十六烷值燃料進入氣缸形成預混合氣,在靠近上止點時噴入少量柴油引燃預混合氣來形成準HCCI(均質(zhì)充量壓縮著火)燃燒.本文考察了不同噴嘴參數(shù)及不同供油提前角對發(fā)動機排放的影響.采用可控預混合燃燒后,發(fā)動機的煙度和氮氧化物排放得到了大幅改善,但HC和CO濃度明顯升高.

汽車制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分。近年來嚴峻的能源和環(huán)境形勢，使得以混合動力汽車為代表的新能源汽車受到了廣泛的關(guān)注。電控系統(tǒng)是混合動力汽車最為核心的技術(shù)，由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工況復雜，混合動力電控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)突破難度較大，嚴重制約混合動力汽車的推廣應用。經(jīng)過十多年技術(shù)攻關(guān)，項目突破了建模、控制、優(yōu)化、測試過程中的系列難題，掌握了覆蓋并聯(lián)、串聯(lián)、多能源混動汽車的整車電控關(guān)鍵技術(shù)，并形成關(guān)鍵零部件產(chǎn)品。技術(shù)成果授權(quán)國家發(fā)明專利28項、實用新型專利15項、軟件著作權(quán)10項、發(fā)表論文69篇。經(jīng)科技鑒定，專家均認為：“項目成果填補了國內(nèi)空白，項目所屬節(jié)氣門控制技術(shù)達到國際領(lǐng)先水平，永磁同步弱磁控制技術(shù)達到國際先進水平”。

一、 項目簡介為了克服現(xiàn)有的熱拌瀝青修補料不能在冬季嚴寒及夏季多雨修補的不足，本技術(shù)提供一種高性能冷補瀝青混合料，冷補料不僅能在雨雪天氣下施工，而且材料不需加熱隨用隨取，施工簡單，修補效果較好能夠有效地改善路面的使用性能，延長了道路的使用壽命。初始強度達到1.5kN，成型后強度8.0kN，殘留穩(wěn)定度>70%，40℃動穩(wěn)定度>1500次/mm。二、 項目技術(shù)成熟程度所采用材料為大宗商品；設備均為常見混合料拌和生產(chǎn)設備；該成果中的核心技術(shù)廣泛使用有關(guān)領(lǐng)域，技術(shù)成熟度高。三、 技術(shù)指標（包括鑒定、知識產(chǎn)權(quán)專利、獲獎等情況）2013年已經(jīng)通過河北省交通運輸廳組織鑒定，鑒定結(jié)果為國際先進；申請專利一項。四、 市場前景（應用領(lǐng)域、市場分析等）從根本上解決冬季坑槽養(yǎng)護缺乏合適的修補材料、養(yǎng)護成本高、修補結(jié)構(gòu)使用壽命短等問題，對于提高我國公路路面及橋面鋪裝的使用壽命及服務水平具有重要應用價值，市場前景廣闊。五、 規(guī)模與投資需求（資金需求、場地規(guī)模、人員等需求）生產(chǎn)需自有資金100萬元，生產(chǎn)場地規(guī)模500m2，倉庫規(guī)模500m2，人員需求14人。六、 效益分析采用該技術(shù)生產(chǎn)的高性能冷補瀝青混合料材料成本低于800元/噸，國外相同產(chǎn)品的售價在6000元/噸，價差較大；其成本構(gòu)成主要是材料費，人員等其他成本可隨設備水平提高而明顯降低；假如售價為2000元/噸，利潤空間可觀。七、 合作方式校企合作。八、 項目具體聯(lián)系人及聯(lián)系方式（包括電子郵箱）聯(lián)系人：河北工業(yè)大學，肖慶一；聯(lián)系方式：15022608360，[email protected]九、高清成果圖片2-3張

混合勵磁電機是將高效永磁電機和易于控制的電勵磁同步電機有機結(jié)合形成的一種新型電機。采用新型無刷結(jié)構(gòu)，不需電刷和滑環(huán)。用作無刷交流發(fā)電機時，省去了勵磁機及旋轉(zhuǎn)整流器，從而大大簡化電機結(jié)構(gòu)，提高了工作可靠性。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 永磁直驅(qū)風力發(fā)電機是現(xiàn)代風力發(fā)電系統(tǒng)的重要機型，其效率高、功率密度大，但其存在氣隙磁場及電壓調(diào)節(jié)、故障滅磁困難的固有問題。混合勵磁電機是將高效永磁電機和易于控制的電勵磁同步電機有機結(jié)合形成的一種新型電機。 三、創(chuàng)新點以及主要技術(shù)指標 1.結(jié)構(gòu)簡單、可靠，兼具永磁電機的高效率和電勵磁電機勵磁可控的優(yōu)點； 2.采用新型無刷結(jié)構(gòu)，不需電刷和滑環(huán)。用作無刷交流發(fā)電機時，省去了勵磁機及旋轉(zhuǎn)整流器，從而大大簡化電機結(jié)構(gòu)，提高了工作可靠性； 3.勵磁線圈中沒有勵磁電流時，電機處于弱磁狀態(tài)，減小了磁鋼退磁風險； 4.電機既可以工作于發(fā)電狀態(tài)也可以工作于電動狀態(tài)，同樣適用于寬轉(zhuǎn)速范圍高效驅(qū)動電機。 四、知識產(chǎn)權(quán)及獲獎 課題組對混合勵磁電機的創(chuàng)新研究得到國家自然科學基金重點項目資助，已獲2項授權(quán)國家發(fā)明專利，另有8項國家發(fā)明專利處于公開期，取得一批創(chuàng)新性成果。

產(chǎn)品詳細介紹 濟南嘉潤教學設備有限公司是專業(yè)從事汽車各系統(tǒng)教學實驗、實訓設備的軟硬件研制、開發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的企業(yè)。本公司廣泛吸收國內(nèi)外汽車行業(yè)的先進技術(shù)，并在數(shù)位自身一線教師的指導下，研究開發(fā)出系列汽車教學實驗、實訓教具。以原車實物為主、結(jié)合相關(guān)的原理進行專業(yè)設計，動態(tài)直觀的展示汽車各系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作原理。這樣既能滿足汽車結(jié)構(gòu)、現(xiàn)代電控技術(shù)工作原理、檢測診斷、故障模擬等實訓課程的培訓及教學，又能滿足專業(yè)人士進行相關(guān)課題的研究，成為眾多高等學府及職業(yè)培訓中心的首選實訓實驗教具。  目前我公司已經(jīng)與國內(nèi)眾多的高等院校、職業(yè)培訓中心及相關(guān)單位建立了廣泛的業(yè)務聯(lián)系和技術(shù)合作。并注重技術(shù)人才的開發(fā)與培養(yǎng)，以雄厚的技術(shù)實力，優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，優(yōu)秀的服務，良好的信譽贏得廣大客戶和朋友的信賴。濟南嘉潤教學設備有限公司將不負眾望一如既往的開發(fā)研制技術(shù)先進、價格合理的教學設備，為打造成為一流的汽車教學實驗實訓設備生產(chǎn)基地而奮斗。

優(yōu)學院 優(yōu)學院（www.ulearning.cn ）基于文華在線擁有注冊商標的優(yōu)慕課(UMOOC)教學平臺構(gòu)建，是文華在線自主研發(fā)的新一代教學云平臺，基于云服務和本地部署結(jié)合的混合云架構(gòu)，為高校提供混合教學支撐環(huán)境。它吸取了國內(nèi)外主流教學平臺模塊化、開放式、云服務的特點，緊密結(jié)合學科教學過程中的具體需求，能夠充分支持院校進行教、學、管、考、評、研全面的教學過程。   人民網(wǎng)公開課 人民網(wǎng)公開課（mooc.people.cn）作為人民網(wǎng)旗下匯聚優(yōu)質(zhì)教育資源的MOOC平臺，由文華在線提供內(nèi)容與技術(shù)運營。自上線之日起，始終秉持“權(quán)威實力源自人民”的品牌形象，向公眾提供來自中國知名高校、權(quán)威機構(gòu)、知名學者的優(yōu)質(zhì)MOOC課程。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術(shù)服務。自2017年服務器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結(jié)果頁相關(guān)綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學建模和機器學習方法開發(fā)了幾種用于預測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預測服務器相關(guān)軟件著作權(quán)：