摘要：研制了一种基于氧化铟锡(ITO)的柔性透明宽频超材料吸波器。采用三明治结构,选用ITO作为谐振顶层和底层,柔性透明材料聚二甲基硅氧烷(PDMS)和聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)作为中间介质层。该吸波器在15.5~25.8 GHz内的吸波率达到90%以上,且该吸波器具有优异的极化不敏感性与宽入射角特性。对特定工作频点处的表面电流、表面电场、归一化阻抗、等效磁导率和等效介电常数进行进一步研究。测试结果表明样品在350~750 nm波长的透光率达到73%以上。设计的柔性透明宽频超材料吸波器具有易于设计、轻薄和更适合实际应用等特点,在透明电磁隐身防御系统和可穿戴电子中具有应用潜力。

摘要：针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,传统的随机节点部署方式存在高能耗、高成本及节点脱节问题,提出了一种基于维诺图(VD)与飞蛾扑火算法(MFO)结合的节点优化部署策略。首先,利用5G通信高带宽的特点,设计了一种分层式通信方案,在此基础上,建立了分层式节点最优部署模型、通信能耗模型以及传感器信息传输网络全连通模型;其次,针对MFO算法种群生成的随机性及搜索无向性的缺陷,设计了基于三维VD的引导式搜索算法(VIMFO);最后,通过对相关模型进行优化求解,从而取得传感器网络通信节点的部署位置。仿真结果表明,与经典MFO算法相比,VIMFO算法能够在提升寻优速度37.89%的基础上,降低传感器通信网络能耗6.9%;在保证农田传感器通信网络节点全连通的前提下,提升了通信网络节点的生存周期。

摘要：采用元素替代法对合金进行成分设计,应用单辊快淬法和非晶晶化方法制备了6种成分的纳米晶合金。利用X射线衍射(XRD)并结合差示扫描量热法(DSC)表征了非晶态软磁合金的非晶形成能力、热稳定性、晶化过程。先后对淬态磁芯分别进行普通热处理和横磁场热处理,对热处理后的磁芯使用型号为MATS-2010SD的软磁直流测试仪和MATS-2010SA软磁交流测试仪检测。试验结果表明,横磁场热处理后Fe_(64)Ni_(12)Si_(13)B_(8)Nb_(2)Cu_(1)合金的初始磁导率为3.247 k,矫顽力为4.217 A/m,0.2 T/100 kHz下的损耗为27.14 W/kg,获得了具有低磁导率、低矫顽力和低损耗的软磁合金。

摘要：为了提高钢/铝复合界面的结合强度,采用表面具有大量凸起结构的钢基体,对钢基体表面进行助镀、助镀+热浸镀不同预处理后,采用砂型铸造钢/铝复合铸件。研究了基体表面不同预处理对钢/铝复合界面组织和力学性能的影响。结果表明,在钢基体未进行热浸镀处理时,钢/铝界面处存在大量的缝隙,界面结合方式为机械结合,结合效果差,界面剪切强度为9.6 MPa。钢基体经过热浸镀处理后,钢/铝界面发生冶金结合,生成由Fe_(2)Al_(5)、Al_(8)Fe_(2)Si和Al_(4.5)FeSi相组成的金属间化合物层;钢基体凸起处和直界面处的金属间化合物层的厚度分别为35.3、29.4μm,界面剪切强度为48.7 MPa。

摘要：针对用于轴类物料抓取及卸载的重载转运机器人机构形式单一、转运范围局限大等问题,进行了重载转运机器人新构型的研究。首先分析了重载转运机器人机构的结构特点和工作原理,发现含有四杆机构单元的重载转运机器人具有灵活性高、承载能力大等优势,为构型综合和新方案优选提供依据。其次基于图论对只含转动副的平面机构进行构型综合,得到七杆、九杆机构拓扑胚图,利用胚图插点法对拓扑胚图进行插点,建立拓扑图,进而转化成对应的运动链,得到构型图谱。然后根据重载转运机器人机构中的四杆机构单元和功能构件,对拓扑图进行特定化标记,提出重载转运机器人优选条件,分析和优选特定化标记的拓扑图,得到其最佳构型。最后,利用Adams软件对一种优选机构进行仿真分析,结果表明,该机构在平面运动过程中可以同时实现远距离抓取和大范围俯仰运动,从而验证了该机构构型设计的合理性。

摘要：基于惯性微流体技术和微电子机械系统(MEMS)工艺,设计了一款用于不同粒径粒子聚焦的微流体芯片。通过对不同收缩区-扩张区面积比(CE-ratio)以及相同CE-ratio下不同收缩区与扩张区长度关系的微通道进行仿真测试,制备出了分别适用于不同粒径粒子的对称式小CE-ratio微通道。采用MEMS工艺加工,通过改进键合工艺使芯片能在高流速下保持性能稳定。在雷诺数为68的前提下对聚焦测试图进行归一化灰度值分析。测试结果表明:通道内粒子聚焦流线(粒径5μm和20μm)处灰度值比其他位置灰度值高3倍,且通道内其他位置的归一化灰度值较稳定地保持在0.2(粒径20μm)和0.25(粒径5μm)左右。在高流速工作情况下,对称式小CE-ratio微流体芯片性能稳定且粒子聚焦效果良好。

摘要：研制了一种可应用于6G通信系统的W波段腔体带通滤波器。与传统的直接耦合带通滤波器相比,该滤波器通过引入两个基于TE_(301)模式的单线态结构,分别在通带两端产生两个传输零点,从而增强了滤波器阻带抑制性能。通过调整谐振腔尺寸,可以实现对传输零点的独立控制。利用电磁仿真软件对滤波器材料对插入损耗及时延的影响进行了仿真分析。该波导带通滤波器采用UV-LIGA工艺进行加工制作并测试。测试结果表明,该滤波器的中心频率为94 GHz,-3 dB分数带宽为25.8%,插入损耗小于2 dB,阻带抑制最大可以达到-65 dB,验证了滤波器设计与制备方法的可行性。

摘要：针对人体各部位疲劳损伤问题,提出基于精细积分法的人体各部位动力学响应与分析方法。以人体生物力学为基础,根据拉格朗日方程,构建七自由度人体与起重机-轨道相耦合的系统动力学模型,结合起重机优化参数,通过精细积分法求解人体各部位振动响应。将计算结果与现有人体各部位疲劳损伤标准进行对比,分析人体各部位损伤情况及振动舒适性。结果表明,人体各部位疲劳程度随轨道缺陷增加而急剧增加;在起重机设计时选取合适的座椅参数时可以提高头部振动舒适性,降低人体头部不适和其他部位的损伤概率。

摘要：现有图像去雾方法普遍存在去雾不彻底、容易出现颜色失真等问题,基于传统深度学习模型的图像去雾方法多采用静态推理模式,在该模式下,模型对不同样本会采用同样的、固定的参数设置,从而抑制了模型的表达能力,影响图像的去雾效果。针对以上问题,文中提出了一种基于动态卷积核的自适应图像去雾算法,该算法包括编码网络、自适应特征增强网络和解码网络3个部分。文中采用动态卷积、密集残差、注意力机制设计了自适应特征增强网络,该网络主要包括动态残差组件和动态跨层特征融合组件。动态残差组件由动态密集残差模块、一个卷积层和双注意力模块构成,其中动态密集残差模块将动态卷积引入密集残差模块,同时设计了一个基于注意力的权重动态聚合子网络,动态地生成卷积核参数以达到样本自适应的目的,在减少信息丢失的同时增强了模型的表达能力;双注意力模块结合通道注意力和像素注意力,使模型更加关注图像通道之间的差异性以及雾霾分布不均匀的区域。动态跨层特征融合组件通过动态融合不同阶段的特征,来学习丰富的上下文信息,防止网络深层计算时遗忘网络的早期特征,同时极大地丰富了特征表示,有利于模型对无雾图像细节信息的恢复。在合成数据集和真实数据集上进行了大量实验,结果表明,所提方法不仅取得了较好的客观评价分数,而且重建了主观效果较好的去雾图像,超越了对比方法的性能。

摘要：电力输电线路系统是一种复杂大系统,使其能够稳定、高效运行的前提是需要一套检测效果优良、泛化能力较强的检测系统来对其进行定期巡检。传统的人工巡检模式由于其存在检测效率低、受人为因素干扰严重等缺点已不能适应我国现代化智能电网建设的需求。随着人工智能的发展,利用其中的机器学习技术构建复杂输电线路的检测系统进行视觉处理与分析已经逐渐成为主流。其中最具代表性的就是深度学习图像处理技术,其深层次的卷积神经网络可以模拟人脑自主地提取输电线路图像本身丰富的特征表达,进而实现被检测图像由局部信息到全局信息的整合,最终得到属于该图像的抽象语义表达,通过这样的处理可以很大程度改善传统人工巡检模式存在的问题。本文在经典深度学习网络的基础上,结合特征信息融合策略设计了人工智能检测大系统,目的在于满足复杂输电线路检测系统检测速度要求的基础上进一步提高输电线路异常情况目标的检测精度。