在传统的抗震设计中，通常通过结构和材料的非线性来保证的结构变形，这种高损伤传统设计在大震后修复的成本与修复难度都很高。 如果在结构相对变形较大位置设置自复位摩擦阻尼器，达到地震时的摇摆和摩擦耗能，就可能实现震后结构体系的功能可恢复的效果。 本作品通过数值仿真实验的形式，对一种我团队自行设计的自复位摩擦耗能阻尼器的力学性能及其在工程场景中的应用进行了仿真模拟。旨在通过数值仿真试验来模拟凹槽的坡角、摩擦系数、蝶形垫片的刚度及螺栓的初始预紧力对耗能和自复位的影响，并将其代入到工程应用场景中检验其在大震时的工作性能。 实验过程中，我们实现了对该自复位摩擦阻尼器的数值建模及其各项参数的输入，设计建立了一栋的四层钢结构建筑的模型并将该自复位摩擦耗能阻尼器设置在其关键部位来进行工程仿真模拟实验，导出实验数据提取关键变量得到其应力与应变特性的直观图像，成功验证了该构件的优良工作性能。

本设计旨在通过VR技术、实体交互技术以及手部姿态捕捉的结合，为建筑系中国古建筑斗拱模块教学提供虚拟仿真交互式教学的可能性。通过亲自对斗拱构件的“拆解”以及“还原”，获得其图纸、历史资料以及受力分析等内容，重构完整的图示认知形成过程，加深对中国古建筑斗拱构件的了解。

本作品依韧性城市、新型城镇化、乡村振兴等国家发展战略为背景，创新的提出了一种双阶自复位防屈曲支撑消能减震装置。其构造和工作机理简单，具有良好的多级耗能特性及复位能力，作为建筑结构的一支“生命拐杖”，可应用于学校、医院、养老机构、应急避难场所等公共建筑，也可应用于已有建筑的加固和老城区的改造，在工程消能减震领域发挥着重要的作用。为了研究该装置构造合理性及抗震性能，对支撑进行数值仿真分析，通过建立支撑耗能系统和复位系统精细化模型，在静力循环往复加载下分析其滞回性能，得出该装置滞回曲线饱满，拉压对称、有明显的双阶耗能能力和优越的复位能力，可以服务于消能减震领域，为国家防震减灾事业贡献力量。

本系统采用最新的深度学习算法技术+树莓派硬件平台支持实现了对未佩戴口罩的人进行实时检测并且对未戴口罩的人所在的座位号进行精准语音报警提醒。该系统可以应用于高铁内部或候车区等环境中使用，能够实现疫情条件下的智能识别，从而保障车厢内部的乘客的安全，减少车辆管理人员的工作压力，避免不必要的安全隐患和人员纠纷，进而保证在疫情条件下市民的安全出行。

跳台滑雪简称“跳雪”，是一项有着极高危险性的运动，最高时速可达到30m/s，在空中飞行过程中受到极大的风阻，对运动员飞行过程中的位姿动作有很高的要求，若在飞行过程中失去平衡，很容易摔成重伤。因此，如果通过大量的实测去完成位姿优化，将会大大提高运动员受伤的概率。基于此背景，展开对跳台滑雪运动稳定飞行阶段的流体力学仿真。

本组参赛作品名称为“Wurster流化床包衣过程气固耦合数值模拟分析”，项目着眼于流化床包衣技术的放大问题始终未能得到很好解决的问题，致力于解决强烈依赖经验进行逐级放大的方式研究。流化床包衣技术作为最常用的包衣技术之一，它通常用于改变药剂的释放位置及释放速度（缓释、胃溶、肠溶、脉冲释放）、提高稳定性（避光、防潮）和掩味儿。数值模拟过程中重点关注颗粒在流化床包衣过程的气固流动问题，不考虑颗粒的碰撞及温度变化影响。项目前期开展了包衣边界条件确定的产品开发实验，作为数值模拟的验证依据，研究流化床内的气固流动特性、固相颗粒分布等，模拟结果显示与实验情况基本吻合，能够为后续进行介观相似放大的方式提供依据。