摘要：3D打印是一种数字化设计制造手段,可将多维制造转变为由下至上的二维叠加。借助3D打印技术可突破传统催化材料成型方法局限,大大降低复杂几何形状规整催化材料的制造难度。其中3D规整催化材料的功能化处理与几何构型设计是影响规整催化材料催化性能的重要因素。综述了3D打印规整催化材料功能化及其强化反应传质的研究进展,讨论了传统规整催化材料成型工艺和3D打印成型工艺的技术特点,概述了3D打印规整催化材料直接功能化与后处理功能化(包括涂覆法和二次生长法)的制备策略,分析了3D打印规整催化材料的几何构型对反应传质的影响,为研发高性能3D打印规整催化材料提供参考。

摘要：针对低压居民用户用能负荷感知、测量、采集和调控需求,文中研究了面向居民家庭智慧用能的随器量测模块设计与应用技术。首先,分析了居民家庭智慧用能双向互动的业务场景;接着,进行了随器量测模块的硬件和软件设计,通过搭载高精度计量芯片、HPLC+HRF双模通信芯片和内嵌随器量测软件协议栈,实现了用电设备的嵌入式计量、通信、控制等主要功能。所研制随器量测模块经第三方机构检测,计量精度达到1级,采样频率优于20 kHz,满足用电设备高效双向通信需求。该技术在河北开展了智慧用能示范应用,实现了居民负荷电器级深度感知和精准调节,得到工程实践的验证。

摘要：加筋圆柱壳广泛应用于航天运载器结构中。受制造工艺影响,实际产品总是存在无法避免的几何缺陷,导致实际航天运载器结构的轴压承载力远低于理论解,需要引入一个0-1之间的折减因子乘上理论解来进行修正,令理论解在保证安全的同时尽可能接近实验值。当结构的几何参数在设计迭代过程中调整时,折减因子的值也可能会随之改变。厘清折减因子随结构几何参数发生改变时的变化规律,有助于便捷、准确地得到合适的折减因子值,从而保证结构安全、降低重量、缩短设计周期。介绍了基于边界扰动载荷法的实现过程,针对主要分析参数进行了收敛性考察,明确了分析参数的选取原则。基于该方法研究了结构的典型参数发生变化时折减因子相应的变化规律。结果表明,折减因子随蒙皮厚度的增加而线性增加,随纵筋截面面积的增加而线性减小,即蒙皮厚度越大、纵筋越是低而薄,则折减因子值越大、结构的缺陷敏感性也越低,而壳体高度的变化则对折减因子没有显著影响。

摘要：以高档数控机床角接触球轴承-主轴系统为研究对象,建立了新的计及非线性HERTZ接触、预紧力、球数变化的高精密主轴系统动力学模型,通过Newton-Ralfson method和精细积分算法(precise integration method)获取了主轴系统在有、无弹流润滑(EHL)状态下的时、频域参数变化与三维响应图。计算实例表明:该模型可应用于润滑状态下主轴系统动特性分析,为进一步精度设计提供借鉴。

摘要：介电弹性体驱动器(Dielectric Elastomer Actuator, DEA)具有可与自然肌肉相媲美的优异驱动特性,近些年成为了柔性驱动领域的研究热点之一.鉴于单层DEA存在输出力小、易失稳、结构刚度低,需要预拉伸维持的问题,叠层式介电弹性体驱动器(Multi-Layered Dielectric Elastomer Actuator, MDEA)应运而生.本文归纳了现有的MDEA材料的特性,总结了叠层结构的设计与制备方法,并对其性能进行了比较和分析;介绍了多种适用于MDEA的柔性电极以及对应图案化制备方法;最后对MDEA在柔性器件以及机器人驱动中的应用进行介绍.随着技术的发展,高性能的MDEA势必成为人工肌肉的重要组成部分,并将支撑软体机器人领域的进一步发展.

摘要：Systems that are subject to both time-delay in state and input saturation are considered. We synthesize the anti-windup gain to enlarge the estimation of domain of attraction while guaranteeing the stability of the closed-loop system. An ellipsoid and a polyhedral set are used to bound the state of the system, which make a new sector condition valid. Other than an iterative algorithm, a direct designing algorithm is derived to compute the anti-windup compensator gain, which reduces the conservatism greatly. We analyze the delay-independent and delay-dependent cases, respectively. Finally, an optimization algorithm in the form of LMIs is constructed to compute the compensator gain which maximizes the estimation of domain of attraction. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.

摘要：为解决火焰图像识别在边缘设备,移动端设备环境下模型体积大,准确率低,实时性能差的问题.首先选取ShuffleNetV2作为轻量化主干神经网络,保证模型的实时性;其次,设计了一种新的注意力模块SCDAM(space and channel dual attention module)去同时考虑通道和空间的关联性,针对不同特征的重要程度去赋予不同权重并有效提高模型精度;然后,设计了一种多尺度特征融合模块,使提取到的特征在空间尺度上更加丰富,加强网络对不同尺度的适应性;最后将SCDAM模块以及多尺度模块引入到ShuffleNetV2中并利用迁移学习方式优化模型参数,进一步提高模型精度.在参数量和计算量仅有微量增加的情况下,本算法的精度比ShuffleNetV2提升了3.2%,且单次推理速度仅耗时8.7 ms.实验证明,该算法更加适合应用在计算资源有限情况下,如火药火焰的识别与监控.

摘要：天然酶在活性、对映体选择性或热稳定性等方面经常难以满足应用与研究的需求,探索高效的酶分子改造技术改善该类酶的某些特性是酶工程的重要任务。酶分子改造技术主要包括理性设计、定向进化和人工智能辅助设计等。定向进化和理性设计是由实验驱动的酶分子改造策略,已经成功地应用于酶工程,但由于蛋白质序列空间的尺寸巨大以及实验数据少,现行的酶分子改造方法仍然面临着重大挑战。随着新一代测序、高通量筛选方法、蛋白质数据库和人工智能技术的发展,数据驱动的酶工程有望应对这些挑战。其中,采用人工智能辅助的统计学习方法,通过数据驱动方式构建序列/结构-酶性能的预测模型,依据预测模型挑选优良突变酶,大大提高了酶分子改造效率。基于酶分子改造的应用需求,本文综述了人工智能辅助酶分子改造的数据采集方法以及人工智能辅助酶分子改造的应用实例等,重点叙述了采用卷积神经网络预测蛋白质热稳定性的方法,以期为该领域的研究人员提供参考。

摘要：介绍了一种多波长半导体激光器驱动系统的设计,该系统采用了压控电流源与PicoLAS模块混合驱动的方法,具有效率高、体积小、电路简单可靠、易于系统集成等优点,为半导体激光器的驱动设计提供了一种选择和参考。

摘要：文章针对手部康复训练提出一种偏心波纹管软体致动器结构,研制出一款具有镜像疗法功能的手部康复软体机器人。设计该偏心波纹管软体致动器结构的波峰、波谷中心存在一定的偏心距,以减少其在变形过程中的能量损耗,提高与人手的适配性;基于镜像疗法进行手部康复软体机器人控制系统的设计,使该系统具有主动康复训练、被动康复训练和镜像康复训练3种工作模式。抓取实验、指尖输出力测试以及镜像训练实验的结果表明,所设计的手部康复机器人具有较好的稳定性和顺应性,能够满足手部功能障碍患者的康复训练需求。