摘要：为设计与开发高性能的表面肌电用刺绣型织物电极,优化其工艺参数,采用镀银纱线作为导电刺绣线,以弹性针织面料作为刺绣基底织物,制备了 4 种不同针迹类型的刺绣电极,测试了其皮肤-电极阻抗,并在行走和慢跑2 种状态下使用刺绣电极与Ag/AgCl凝胶电极同步采集了小腿腓肠肌表面肌电信号,采用时域、频域及相关函数分析了刺绣电极与凝胶电极采集的肌电信号拟合性能.结果表明:针迹类型对刺绣电极的皮肤-电极阻抗有显著影响,其中放射状刺绣电极的皮肤-电极阻抗相对最小,而圆环状刺绣电极的阻抗最大;4 种不同针迹类型的刺绣电极与Ag/AgCl凝胶电极的表面肌电信号采集效果较为相似,验证了刺绣电极的可行性;放射状刺绣电极的表面肌电信号拟合性能较优,更适合用于肌电信号监测.

摘要：针对现阶段潜艇用水下吸声材料的低厚度强低频吸声的性能诉求,基于三维间隔织物,将兼具多孔和共振吸声特性的类填充微穿孔板(F-MPPL)结构引入常规空心微珠填充水下吸声材料(HBF复合材料)中,设计出新型三相复合水下吸声材料(F-MPPL复合材料)。鉴于海中复杂环境对水下吸声材料声学性能的影响,采用人工海水浸泡的方法对F-MPPL复合材料进行海水老化,结果发现老化12个月后的F-MPPL复合材料平均吸声系数下降了13.6%。同时,基于海水老化下孔隙率和穿孔率的变化对最终宏观模型仿真结果的影响,对F-MPPL复合材料的水下吸声性能寿命进行预测发现,模型可准确预测材料吸声峰值的位置,但对材料吸声系数峰值的大小预测稍有偏差。研究结果可为各类水下吸声材料的吸声性能老化研究提供实践经验,并为F-MPPL结构在海水老化下的长期寿命预测及性能优化提供理论参考。

摘要：为了促使褶皱服装朝数字化、自动化和智能化方向发展,提升服装行业核心竞争力,文章综述了现阶段智能制造背景下褶皱服装的数字化创新研究进展,分析了传统褶皱服装中数字化创新设计的必然过程,从褶皱服装的造型、面料、工艺、色彩4个角度出发,结合客观评价整理了褶皱服装数字化的研究现状,并归纳了褶皱服装相关数字化创新的研究方法,最后阐述了褶皱服装数字化发展的趋势及展望。未来褶皱服装应侧重以人为本的发展理念,促进艺术与科技相互融合,优化设计思维,注重科技时尚、数字创新、人工智能等,以期实现可持续时尚下褶皱服装的数字化创新设计。

摘要：在评价织物品质与风格时需要对织物的光泽感进行评价,基于图像处理的织物光泽评价技术较其他评价技术具有诸多优点,但在关键的织物图像光泽特征的构建上,仍需要进行研究。本文选用本白色真丝素绉缎织物作为浅色样本,蓝色和黑色真丝素绉缎织物作为深色样本,粉红色和棕色样本验证分析结论。通过真丝织物的光谱数据分析对光泽度主观评价的影响因素,并建立有效的织物光泽图像特征对织物光泽评价。本文通过对真丝织物的光谱数据分析,发现织物的颜色明度与主观评分相关性很低,颜色的色相显著影响主观评分结果。并且织物的波长反射率在530~560 nm改变时,对织物光泽的主观评分影响最大。以此建立的织物光泽图像特征,表明织物表面亮点与整体表面背景亮度的对比度是基于图像处理评价技术的关键之一。

摘要：受青蛙后肢的运动过程和对称式结构的启发,提出一种兼顾长行程和较高工作频率的柔顺刀具导向平台,解决了刀具导向平台中直驱式工作行程短和放大式工作频率低的问题。首先,提出柔顺导向平台初步模型,确定重要杆件长度。其次,利用有限元分析对初步模型进行多目标优化设计,并采用熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)进行得分排序。在此基础上,进一步利用有限元分析进行结构的多工况拓扑优化。最后,加工试验样机进行实验测试。有限元分析和试验结果表明:该导向平台放大比为4.67,最大行程可达90μm左右,一阶固有频率为1765 Hz,实现了长行程和高频率的运动;同时,导向平台的分辨率可达亚微米级,轨迹跟踪误差约为2%。综合仿真结果和实验测试结果,所提出来的柔顺刀具导向平台可以实现精密导向运动。

摘要：导热复合材料在电子封装、电机材料、电池及换热设备等领域具有广泛的应用价值。聚偏氟乙烯(PVDF)具有优异的电气性能、良好的机械强度和耐高温性能,是应用于电子电器、航空航天等行业的理想材料之一,但较低的热导率制约其进一步发展,亟待开发PVDF基高导热复合材料。其制备的关键在于如何选择高导热填料、设计导热通路及调控界面热阻。本文在聚合物基导热复合材料的机制、模型、方程及数值模拟等理论知识的基础上,结合PVDF自身晶体结构,介绍目前PVDF基导热复合材料热导率的发展水平,各种填料及制备工艺对其热导率的不同影响程度等内容,从复合策略、网络结构、界面结合等角度综述了高导热PVDF复合材料的最新研究进展。此外,对其未来发展也进行了展望。

摘要：软体机器人由可变形材料制成,具有柔顺性高、适应性强等优势,现已成为机器人领域的研究热点,并在加速服装智能化进程中发挥重要作用。为促进软体机器人技术与服装领域的融合发展,根据当前软体机器人的研究进展,聚焦于软体机器人关键技术,总结其在制作材料、制作方法、驱动方式及控制与建模4个方面的研究现状;对软体机器人在纺织面料抓取与转移、上肢辅助及下肢辅助服装上的应用情况进行综述。研究认为:可利用智能软材料和微加工技术实现控制元件微型化;结合织物性能特点提高面料自动抓取与落料精度;可穿戴软体机器人在优化设备技术性能的同时,要对整个人机系统进行持续评估和迭代开发,提高人机交互便捷性,以促进软体机器人行业与服装领域的深度融合。

摘要：在多孔质静压轴承设计中,轴承设计参数是影响其静动态特性的关键因素之一,通常情况下,要得到合适的轴承设计参数,需要多次重复建模和仿真,且由于轴承结构复杂,建模难度大,仿真时间长,严重影响了轴承的设计效率。本文构建了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagation, BP)神经网络的轴承静态特性预测模型,采用拉丁超立方抽样方法在轴承参数设计空间内采样,并进行Fluent流体仿真,将仿真数据用于GA-BP神经网络模型的训练与测试,实现了对设计空间内任意设计参数下的多孔质静压轴承静态特性的预测。研究结果表明,训练出的GA-BP神经网络模型能够准确预测多孔质静压轴承的静态特性,预测精度在95%以上,对多孔质静压轴承的快速设计和参数优化具有重要意义。

摘要：化纤高速卷绕头故障特征提取是卷绕头故障诊断中的关键步骤。为解决化纤卷绕头故障诊断精度不高、可解释性差的难点,提出了数据驱动的化纤卷绕头故障多特征自适应提取方法。通过改进型基因表达式编程(GEP)的故障特征生成方法,设计了一种运算符与变量符随机组合编码、对位匹配与倒序运算解码方法,构建了突变、插串、重组的遗传算子,实现了多个故障特征构建与生成;提出了低冗余、高互补的多特征提取与分析方法,实现了特征间关系的可解释性分析与关键特征优选。实验结果表明:采用所提出的改进型GEP方法与传统特征提取方法、通用GEP方法所生成的故障特征进行对比,在线速度为1000、2000和3000 m/min状态下,卷绕头故障诊断精度分别提升了8.959%、3.87%、3.77%和2.601%、3.2%、2.018%,有效解决了卷绕头故障特征提取的难题;进一步的特征工程实验表明,所提方法对于多特征组合下的卷绕头故障关键特征提取具有较强的适应性能。

摘要：针对高太阳光反射率和低成本的材料开发需求,基于时域有限差分法模拟TiO_(2)纳米纤维膜中结构参数对膜材料反射性能的影响规律,结果表明:当TiO_(2)纳米纤维直径为300nm时,材料具有最优的宽带散射性能,其太阳光波段内的积分散射率为2.462;太阳光反射率与纤维膜厚度呈正相关,当纤维膜厚度增至150μm时,膜材料具有优异的太阳光反射性能。通过调控静电纺丝工艺参数和纺丝时间,制备出不同纤维直径和不同厚度的TiO_(2)纳米纤维膜材料。膜材料的太阳光反射率测试结果表明:当所制备的TiO_(2)纳米纤维平均直径为293.2nm、膜厚度为155μm时,膜材料具有高太阳光反射率(94.50%)。