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研究團隊打破傳統運動組織損傷修復的固定治療模式，發展了一種仿生多尺度結構可拉伸螺旋纖維支架，并成功用于無固定模式下運動組織動態修復。

LAG-3和PD-1是兩個潛在的器官移植免疫排斥治療靶點，成功制備了間充質干細胞來源的FGL1/PD-L1雙靶點外泌體，發現其能夠在小鼠異體心臟移植模型中有效減輕移植排斥，展現了良好的治療效果。

本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。

四足機器人具有良好的運動靈活性和環境適應性,是機器人研究領域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領域分化出以高速運動為目標的研究分支。生物學研究顯示,跳躍步態是四足動物典型的高速對稱步態,且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當前研究大多孤立了脊柱環節,鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在該方向的研究勢必推動仿生工程和機器人運動控制等方面的發展,此外,以其高速運動的特點,在軍事偵察、救震救災和未來生活等領域也將具有廣闊的應用前景。首先,本文以分析獵豹的運動特性入手,建立了脊柱型四足機器人七桿模型,以及構建了ASLIP動力學模型,使用拉格朗日方程推導了其跳躍運動的動力學方程;迭代運算動力學微分方程,使用龐加萊映射方法搜索了機器人七桿模型基于ASLIP跳躍運動的不動點,結果顯示不動點在固定能量層級下呈區域性分布;不動點的對比結果顯示基于ASLIP模型的運動比基于SLIP模型的運動能適應更高的穩態運動速度,并作了觸地力、脊柱角和穩定性等特性分析。為脊柱型四足機器人跳躍運動提供了動力學模型和理論基礎。然后,根據機器人模型各關節主動力作用于控制量的廣義力計算結果,研究了前向速度、彈跳高度、機身俯仰角

項目成果/簡介:本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。應用范圍:該技術主要應用于給水處理系統和污水處理系統的智能控制。效益分析:項目的研究已經進行了多年， 2017 年投資 1500 萬元在南開大學津南校區建立了 1000 噸/日污水處理廠， 為傳感器的應用和示范創造十分有利的條件。

本發明公開了一種甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化劑，包括活性組分和載體，所述活性組分為CuCl2、NiCl2中的至少一種，載體為絲光沸石。本發明還公開了一種采用浸漬法制備所述甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化劑的方法，將絲光沸石浸漬在含有活性組分的化合物溶液中，經過一段時間后除去剩余的液體，再經干燥、焙燒后即得甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化劑。本發明制備方法中活性組分在催化劑體系中分布均勻，提高了催化劑的催化活性；且一部分CuCl2和NiCl2進入到絲光沸石的孔道中，成為活性組分，且活性組分不易流失。本發明制備得到的催化劑適用于甲醇直接羰基化制取乙酸和乙酸甲酯，選擇性高，不需要添加腐蝕性助劑，大大降低了成本。

海洋平臺、海底管道等海洋裝備長期在惡劣的海洋環境中服役，較易出現腐蝕、疲勞以及開裂等結構缺陷，直接影響水下結構可靠性。針對以上問題，本項目（海洋裝備交流電磁場智能安全檢測及可視化評價技術與應用）圍繞海洋裝備在役安全檢測及評估的技術難題展開系統攻關，基于交流電磁場檢測原理，引入海洋電磁學，探究海洋環境中多類型激勵下電磁場畸變特征，揭示水下結構缺陷三維形貌-畸變電磁場-可視化成像的正反演化規律，提出水下提離擾動條件下干擾信號識別及補償方法，建立海洋裝備智能檢測與可視化評價算法，改變傳統操作人員主觀評估為智能可視化評價，顯著提高海洋結構缺陷檢測的智能化和可視化水平，最終構建新一代海洋裝備交流電磁場智能安全檢測和可視化評價技術體系及其工業應用系統，有效添補水下結構缺陷交流電磁場檢測及可視化技術空白，突破國外技術壁壘，率先研發的具有自主知識產權的水下交流電磁場智能可視化檢測儀器，可實現500米水深結構物缺陷檢測。 團隊（賽弗智檢）依托于中國石油大學（華東）智能傳感與無損檢測實驗室，目前有教授一名，副教授兩名、博士后一名、博士三名，碩士生二十余名，具有良好的科研攻關和產品研發、升級能力。 團隊研發的海洋裝備交流電磁場智能可視化檢測儀器能夠實現水下結構萌生級裂紋（3.0 mm 長、0.5 mm 深）的智能識別和可視化評價，突破水下涂層和附著物擾動影響技術瓶頸，減少表面清理作業工序60%以上，可視化反演精度超過90%，達到國際領先水平。 本項目成果改變傳統無損檢測主觀經驗判斷為智能檢測與可視化評價，顯著提高海洋裝備結構缺陷檢測效率和準確率，可廣泛用于海洋油氣開發、港工碼頭、跨海大橋以及船舶等多領域海洋裝備的在役安全檢測，提供高精度缺陷三維形貌信息，為合理決定維修或改裝方案提供數據支撐，有效延長海洋裝備的使用壽命，保障海洋裝備安全運行，具有良好的社會及經濟效益。 目前研發的智能可視化檢測儀器已在中海油檢測技術公司、廣東運通儀器科技有限公司等企業銷售和推廣應用，用于水下導管架焊縫、深水隔水管、海洋平臺等關鍵海洋裝備安全檢測和評價，有效代替傳統磁粉等表面無損檢測方法，產品銷售及檢測服務已為企業新增效益9000余萬元。 獲獎： （1）第六屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽   銀獎 （2）中國博士后創新創業成果大賽   團隊組金獎 （3）首屆“能源 智慧 未來”全國大學生創新創業大賽   一等獎 （4）第五屆山東省“互聯網+”大學生創新創業大賽   金獎 （5）第十二屆“挑戰杯”山東省大學生創業計劃競賽   銀獎 （6）東營市首屆油地校創新創業大賽   二等獎 （7）第七屆中國研究生能源裝備創新設計大賽   一等獎 （8）第六屆山東省大學生科技創新大賽   二等獎