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本項(xiàng)目以連續(xù)纖維增強(qiáng)熱塑性聚合物基高性能復(fù)合材料零件直接3D打印為目標(biāo)，采用連續(xù)纖維與熱塑性聚合物為原材料，利用復(fù)合浸漬-熔融沉積的3D打印工藝實(shí)現(xiàn)高性能復(fù)雜結(jié)構(gòu)復(fù)合材料構(gòu)件的低成本一體化快速制造，打印的復(fù)合材料零件的拉伸與彎曲強(qiáng)度分別達(dá)到340MPa與390MPa,該技術(shù)既改進(jìn)了傳統(tǒng)3D打印零件強(qiáng)度不足的缺點(diǎn)推動(dòng)了3D打印技術(shù)向工業(yè)化應(yīng)用的進(jìn)程，又克服了傳統(tǒng)復(fù)合材料成型工藝成本高、周期長(zhǎng)的技術(shù)瓶頸促進(jìn)了復(fù)合材料在將來(lái)的進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用，是一次具有革命性的創(chuàng)新與突破。該技術(shù)屬于國(guó)內(nèi)首創(chuàng)，獲得多項(xiàng)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，受到國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多機(jī)構(gòu)的關(guān)注，在國(guó)內(nèi)，本項(xiàng)目得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、載人航天等項(xiàng)目的支持，開(kāi)展關(guān)于工藝機(jī)理與裝備等方面的研究，探索該工藝在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用前景，在國(guó)外，分別與德國(guó)、俄羅斯等研究單位合作對(duì)該工藝的材料以及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)開(kāi)展研究，研究水平國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先。在當(dāng)今全球3D打印領(lǐng)域快速發(fā)展的形勢(shì)下，復(fù)合材料3D打印具有巨大的發(fā)展前景，據(jù)SmarTech預(yù)測(cè)，至2026年全球用于3D打印的復(fù)合材料收入將超過(guò)5億美元，未來(lái)十年內(nèi)復(fù)合材料將成為3D打印最主要的市場(chǎng)機(jī)遇，目前該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了成熟的工業(yè)設(shè)備，形成了成熟的裝備-材料-工藝體系，具備了商業(yè)化應(yīng)用的條件，已經(jīng)初步在復(fù)合材料輕質(zhì)結(jié)構(gòu)等方面得到應(yīng)用，隨著該技術(shù)的成熟，將來(lái)必將在航空航天、汽車(chē)交通甚至民用領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。本項(xiàng)目目前正在積極尋求具有熱塑性復(fù)合材料界面改性、基體材料開(kāi)發(fā)、復(fù)合材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及復(fù)合材料應(yīng)用等方面特長(zhǎng)的合作單位共同推動(dòng)該新型技術(shù)的工業(yè)化進(jìn)程。

本系統(tǒng)基于北京航空航天大學(xué)模式識(shí)別與人工智能實(shí)驗(yàn)室的多模情感識(shí)別與情感表達(dá)融合技術(shù)，開(kāi)發(fā)了基于3D仿生代理的多模情感人機(jī)交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有情感感知與表達(dá)能力，能夠通過(guò)采集用戶(hù)的視音頻信號(hào)，實(shí)時(shí)感知用戶(hù)表情和語(yǔ)音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡），識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到85%，并通過(guò)3D仿生代理生動(dòng)的語(yǔ)音和肢體動(dòng)作與用戶(hù)進(jìn)行自然和諧的對(duì)話交流。系統(tǒng)消耗資源少，適合移動(dòng)平臺(tái)；融合表情和語(yǔ)音進(jìn)行決策級(jí)情感識(shí)別，識(shí)別率高；采用3D仿生代理，交互界面生動(dòng)自然。該系統(tǒng)及相應(yīng)情感感知技術(shù)可應(yīng)用于新一代情感人機(jī)交互界面。本成果已獲得授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)，受理發(fā)明專(zhuān)利15項(xiàng)，申請(qǐng)國(guó)際發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)。授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利如下：一種魯棒的人臉表情識(shí)別方法，ZL200810223211.6；漢語(yǔ)語(yǔ)音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。

本實(shí)用新型提供了基于3D視覺(jué)自動(dòng)控制食品檢測(cè)機(jī)械結(jié)構(gòu)，包括：防護(hù)裝置、流水線、移動(dòng)機(jī)構(gòu)；防護(hù)裝置呈矩形框架結(jié)構(gòu)；流水線設(shè)置在防護(hù)裝置的內(nèi)部；移動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)置在流水線的一側(cè)；貨臺(tái)設(shè)置在移動(dòng)機(jī)構(gòu)的一側(cè)；第一機(jī)械臂設(shè)置在移動(dòng)機(jī)構(gòu)的上側(cè)，且第一機(jī)械臂與移動(dòng)機(jī)構(gòu)通過(guò)螺栓固定相連接；相機(jī)設(shè)置在流水線的一側(cè)；第二機(jī)械臂設(shè)置在流水線的一側(cè)；控制臺(tái)設(shè)置在流水線的一側(cè)；通過(guò)對(duì)現(xiàn)有裝置的改進(jìn)，該裝置具有運(yùn)行效率高，抓取范圍大、不易出現(xiàn)漏檢漏抓現(xiàn)象的優(yōu)點(diǎn)，從而有效的解決了現(xiàn)有裝置的問(wèn)題和不足。

本發(fā)明涉及 3D 打印技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于自蔓延反應(yīng)的 3D 打印設(shè)備。整個(gè)打印設(shè)備供料部分 使用自蔓延粉末熔融金屬液。工作臺(tái)部分實(shí)現(xiàn) X，Y 軸向移動(dòng)，控制工件形狀，打印部分實(shí)現(xiàn) Z 軸移動(dòng)， 控制工件厚度。粉末倉(cāng)托板可一次安裝數(shù)個(gè)自蔓延粉末倉(cāng)，保證供料持續(xù)性。自蔓延粉末倉(cāng)與熔液流液 口分離，保證自蔓延粉末倉(cāng)多次重

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于激光誘導(dǎo)的 3D 生物打印系統(tǒng)及方法，包括激光陣列產(chǎn)生系統(tǒng)、固定件、三 維移動(dòng)平臺(tái)、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和控制中心，其中:激光陣列產(chǎn)生系統(tǒng)，用來(lái)產(chǎn)生單束或多束的激光陣列， 且產(chǎn)生的激光陣列照射至透明基板上表面;固定件，用來(lái)將透明基

2014年，西安交通大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)率先提出了一種連續(xù)纖維增強(qiáng)熱塑性復(fù)合材料3D打印技術(shù)，將先進(jìn)復(fù)合材料與3D打印工藝深度融合，突破傳統(tǒng)復(fù)合材料基于模具制造的工藝?yán)砟睿瑢?shí)現(xiàn)了具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料構(gòu)件低成本快速制造。研發(fā)團(tuán)隊(duì)在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等研究課題支撐下，攻克了連續(xù)纖維3D打印多項(xiàng)難題，形成了多項(xiàng)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，填補(bǔ)技術(shù)空白，開(kāi)發(fā)了連續(xù)纖維3D打印工藝裝備，建立了復(fù)合材料多尺度界面

1.亞毫米尺寸單層導(dǎo)電納米材料，實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)量產(chǎn)率原 子級(jí)薄樣品的宏量制備。 2. 成膜平整，粗糙度在 10 納米以?xún)?nèi)，平整度遠(yuǎn)好于 ITO 和銀納米線薄膜。 3. 膜具高透光率和柔性，其導(dǎo)電性?xún)?yōu)于 ITO 。

本發(fā)明提出一種新型的適合于快速成型技術(shù)的并行多工位式 3D 打印機(jī)，包括計(jì)算機(jī)、支架、3D 打印機(jī)組、輸送帶系統(tǒng)。其中 3D 打 印機(jī)組是根據(jù)需要并排放置多個(gè)工位的 3D 打印機(jī)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行打印 任務(wù)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)并行式流水線打印。進(jìn)行單件小批量式生產(chǎn)時(shí)，能夠 保證所有工位上的打印機(jī)任務(wù)能夠平均分配，并且能夠使工人能夠?qū)?打印完成的零部件進(jìn)行平均有序的后處理。本發(fā)明改變了傳統(tǒng)的間歇 式作業(yè)方式，提高了生產(chǎn)效率、降低了生

本發(fā)明提供了一種 GNSS 接收機(jī)中 A/D 量化位數(shù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)及方法，包括同時(shí)工作的比較模塊和門(mén)限 調(diào)整模塊，高位量化信號(hào)輸入比較模塊的第一輸入端，比較模塊根據(jù)門(mén)限值將輸入的高位量化信號(hào)轉(zhuǎn)換 為低位量化信號(hào)，并從比較模塊的第一低位輸出端輸出；比較模塊的第二低位輸出端連接門(mén)限調(diào)整模塊 輸入端，第二輸入端連接門(mén)限調(diào)整模塊輸出端；門(mén)限調(diào)整模塊用來(lái)調(diào)整門(mén)限值以使比較模塊輸出的低位 量化信號(hào)符合對(duì)應(yīng)的最佳概率分布。使用本發(fā)明，在不增加現(xiàn)有 GNSS 接收