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1.簡介 簡單介紹項目/成果背景，解決的行業瓶頸問題或行業共性關鍵問題。 目前核桃加工主要是通過冷榨法制取核桃油，同時獲得富含蛋白的核桃粕。由于核桃壓榨時，一般都不脫除核桃衣，導致了核桃粕的食用性能差，一般只用做飼料。本項目將核桃進行脫衣，再通過水提和分離，實現油脂體和蛋白的高效分離。在不使用有機溶劑和酶制劑的條件下，將油脂體加工成核桃油和蛋白-磷脂濃縮物，并同時制取高純度核桃蛋白。 2.創新要點 介紹本項目的主要創新點，總體水平（處于國內/國際先進/領先水平等）。 （1）除了制取核桃油，還可同步制取蛋白-磷脂濃縮物，可作為天然乳化劑； （2）除了制取上述兩種核桃油脂產品，還可同步制取貯藏性能佳的高純度核桃蛋白粉。 通過與現有核桃加工技術的對比，本項目處于國際領先水平。 3.關鍵指標 （1）每千克核桃仁，可制取580g左右的核桃油，30g左右的蛋白-磷脂濃縮物，100g左右的核桃蛋白粉（蛋白含量80%以上）； （2）蛋白-磷脂濃縮物成分含量：67%中性脂質、10%具有極佳乳化性能的膜蛋白、9%核桃蛋白、7%磷脂、7%其它成分（包含鞘氨醇等）； （3）核桃蛋白粉中的精氨酸含量高達13%，是精氨酸的良好來源。

浙江大學航空航天學院宋吉舟教授團隊，便基于形狀記憶聚合物，提出了一種新型的“萬能抓手”策略。這個“萬能抓手”的載體非常簡單，就是一塊智能“塑料”。別瞧它結構簡單，本領可不小，它可以把目標物體“鎖”在體內，輕松地抓取1微米到1米大小之間任何形狀的物體。 目前這一研究成果已發表在知名學術期刊《科學進展》（Science Advances）上，文章共同第一作者為浙江大學航空航天學院碩士生令狐昌鴻和博士生張順，通訊作者為浙江大學航空航天學院宋吉舟教授。 宋吉舟教授團隊的“萬能抓手”何以做到“探囊取物”？靠的便是形狀記憶聚合物。形狀記憶聚合物是一種特殊的智能材料，論其特殊，就特殊在它的“逆來順受”：在外部刺激作用（如光、熱）控制下，形狀記憶聚合物可軟可硬，在受到一定的外力作用導致變形后，它就能保持這個變形后的形狀，可謂“順其自然”；然而在一定的外部刺激作用下，它又會變回原來的樣子。目前形狀記憶聚合物已經被廣泛用于智能織物、電子包裝管的熱收縮膜、航空器太陽能帆板展開機構、智能醫藥器件等領域。 宋吉舟教授團隊的新策略：第一步，就是抓取物體時，先在外部刺激作用下，讓形狀記憶聚合物變得柔軟，趁此機會將物體或者物體表面的結構嵌入其中；第二步，去掉外部刺激，讓形狀記憶聚合物變回剛硬的狀態，保持住該變形的臨時形狀，將物體“鎖住”，從而把物體抓取起來；第三步，等把物體轉移到目的地之后，再次施加外部刺激，形狀記憶聚合物就會恢復初始形狀，將物體“解鎖”釋放。 形狀記憶聚合物萬能抓手抓取和釋放物體的流程示意圖 形狀記憶聚合物這塊智能 “ 塑料 ” ，就好像是一把有魔力的萬能鎖，能鎖住世間萬物：為了獲取 “ 獵物 ” ，它 先 變成柔軟的橡皮泥，把物體柔柔地包住，然后變成堅硬的石頭，把物體牢牢地鎖住，等把物體 “ 押送 ” 到目的地，又會重新變成軟軟的橡皮泥并釋放物體。宋吉舟教授介紹，這把 “ 萬能鎖 ” 能在典型的三維結構物體上產生很大的抓力，包括球體、方塊、管狀物體、螺栓、螺母、棗核、鑰匙串等；更厲害的是，它還能像壁虎一樣， 粘附在物體表面 ，不論物體表面光滑還是粗糙。 形狀記憶聚合物萬能抓手對典型宏觀物體的抓力   那么對于尺寸小的物體，這個抓手又是如何發揮功效的呢？當物體尺寸小到微觀尺度（100微米左右或者更小），物體受到的表面力，特別是與抓手的粘附作用強，會給物體的釋放帶來較大的挑戰。在該設計中，抓手通過把物體或者物體表面的結構鎖在其內部實現抓取，不依賴抓手的粘附力，所以當粘附力給物體釋放帶來挑戰時，就可以在抓手表面鍍上一層特殊材料，或者增加抓手表面粗糙度來減弱粘附，從而實現物體釋放。這樣，即使是75微米大小的不規則鐵顆粒或者是直徑10微米的二氧化硅球，也能順利從形狀記憶聚合物萬能抓手上得到釋放。 使用形狀記憶聚合物萬能抓手操縱75 微米的不規則鐵顆粒和10微米直徑的二氧化硅球 “微觀抓手就像微觀世界里的吊車，可以用它在微觀世界里搭建‘建筑’，制作特殊的光電器件。”令狐昌鴻說，“這個抓手在微觀視角下還有一個優勢，就是一個抓手就是數以萬計的微觀吊車，可以高效地在微觀世界工作。” 談及具體應用，宋吉舟教授表示，在柔性電子制備中，最重要的一步就是微觀元器件的快速組裝，即把制備基底上數以萬計或者更多的維納元器件轉移到柔性的使用基底上。以往的方法都依靠粘附來一次性抓取這些元器件，但是釋放的時候粘附就變成了限制因素。而宋吉舟教授課題組提出的這個策略，完全不依賴粘附，為柔性電子的制備提供了一種新思路，有望推進柔性電子的工業化進程。 使用形狀記憶聚合物萬能抓手組裝柔性電子器件的簡單展示 該項目得到了國家973計劃、國家自然科學基金和中央高校基本科研業務費專項資金等的支持。

本發明公開了一種基于張量分解稀疏約束的三維心臟磁共振成像方法，其采用三維徑向采樣軌跡實現全心臟三維K空間數據的欠采樣；通過高階張量分解實現磁共振圖像的稀疏表示，實現全心臟三維磁共振數據的最優稀疏表示，提高磁共振成像的精度；結合張量分解的稀疏數據的L1范數與全變差變換的復合正則化項作為約束項，利用快速復合分裂算法實現欠采樣三維心臟磁共振圖像重構。本發明方法有效縮短磁共振成像掃描時間，提高心臟磁共振成像的速度，有利于消除心臟檢測過程中產生的運動偽影，提高三維心臟磁共振成像的精度。

高校科技成果盡在科轉云

蛋白質之間的相互作用對生命活動至關重要。盡管已有不少體內研究蛋白互作的方法，但由于許多蛋白互作是高度動態的，因此用傳統的方法難以捕獲。本研究基于“招募”和“聚集”的原理，即將“誘餌”蛋白A錨定在線粒體的外膜上，如B蛋白能與A蛋白互作，則將被“捕獲”到線粒體外膜，發生富集；如C蛋白不與A蛋互作，則不會發生定位變化（圖1）。文章首先用線粒體錨定（Mito-docking）的方法有效驗證了G蛋白亞基γ2和β1間的互作，并進一步運用該方法研究了核轉運受體（importinαisoforms）與貨物蛋白（經典的核定位信號cNLS）之間的互作，揭示了核轉運受體-貨物蛋白的識別特異性

本發明公開了一種檢測混凝土兼具良好流動性和站立性的裝置和方法，檢測混凝土兼具良好流動性和站立性的裝置包括入料口夾板、抹平板、側夾板、截流板和可移動擋板，實驗時將該檢測裝置置于水平地面或桌面上，將攪拌完成的混凝土傾倒入入料口，具有良好流動性混凝土經流入由抹平板、側夾板、截流板和可移動擋板圍成的站立空間，同時水平方向緩慢勻速拖動該裝置。與現有技術相比，本發明的有益效果在于：可以很方便的檢測混凝土是否具備良好的流動性，同時還可以很直觀的檢測混凝土的站立性。

本發明公開了一種基于遺傳算法的含鉸結構非線性參數識別方法，包括用一種非線性模型來描述含鉸結構中鉸鏈的非線性特性，建立鉸鏈結構的動力學模型，得到含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；將含鉸結構的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程轉化為非線性的代數方程組；利用數值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法對得到的代數方程組進行求解，得到含鉸結構的頻響數據；根據求解的頻響數據與試驗獲得的頻響數據構建目標函數，通過Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遺傳算法進行全局化搜索，最終識別出最優的非線性參數值。本發明的含鉸結構非線性參數的識別方法，可以識別含鉸結構的非線性特性，克服了傳統方法需要提供經驗初值及只能保證局部最優的局限性。

一種結構光三維測量系統的參數重標定方法及其設備，在具有一臺相機與一臺投影儀的系統中增加輔助相機對投影儀內參數進行重標定。放置高精度的白色平板，投影儀投射結構光圖案，原系統相機和輔助相機采集白色平板圖案。首先對雙相機進行標定，獲得輔助相機參數；其次采用拍攝的照片依據立體視覺原理重建白色平板，再次將重建的點云反投影到投影儀發射相面上，計算出對應的投影相位，并與其實際相位做差得到相位殘差值，最后利用最小二乘原理計算得到投影儀橫向等效焦距和橫向光心的誤差值，完成投影儀內參數的重標定，提高結構光三維測量系統的標定精度。

本發明公開了一種不確定環境下考慮安全校驗的電網魯棒規劃方法。首先，輸入電網信息，建立不確定環境下考慮安全校驗的電網魯棒規劃模型；其次，采用Benders分解法，將電網魯棒規劃模型分解為規劃主問題和運行子問題的求解；然后，求解規劃主問題，得到電網魯棒規劃方案；求解正常狀態下的運行子問和緊急狀態下的運行子問題；最后，校驗運行子問題的可行性，得到最終的電網魯棒規劃方案。本發明彌補了現有技術存在的各種缺陷，同時考慮了“N?K”安全校驗情況和負荷需求與可再生能源發電的不確定性，可以適應在正常狀態和緊急情況下由不確定度定義的不確定變量的所有可能的實現。

本發明公開了一種基于內摩擦角的乳化瀝青冷再生混合料制備方法，根據推薦級配范圍調整再生材料級配；通過對再生混合料的土工擊實試驗確定最佳含水率與最大干密度；在最佳含水率下成型并養生試件，利用三軸壓縮試驗得出的內摩擦角確定最佳乳化瀝青用量；在此最佳乳化瀝青用量下通過干濕劈裂試驗確定劈裂強度是否滿足設計要求；根據確定的再生材料級配、最佳含水率及最佳瀝青用量確定乳化瀝青冷再生混合料配比，并進行混合料性能測試。本發明相比于現行基于干濕劈裂強度的乳化瀝青混合料設計方法，在考慮材料抗拉強度的同時，更加針對地考慮了乳化瀝青混合料使用過程中的剪切應變導致的永久變形或剪切破壞。