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本發(fā)明公開了一種非晶合金絲的制備方法及電拉拔裝置，基于金屬材料的電塑性原理，在拉拔過程中對(duì)材料通以脈沖電流以提高其塑性，使難以冷加工的非晶合金可被多道次拉拔加工，得到不同線徑的非晶合金絲。電拉拔裝置包括第一導(dǎo)向輪，第一加電電極，第一絕緣模塊，加工模具，第二絕緣模塊，第二加電電極，脈沖電源裝置，冷卻裝置和第二導(dǎo)向輪。兩個(gè)導(dǎo)向輪牽引材料運(yùn)動(dòng)；脈沖電源裝置通過兩個(gè)電極向材料通以脈沖電流；材料在加工模具輸出端冷卻后得到成型材料。本發(fā)明提出了一種可連續(xù)生產(chǎn)且線徑可控的非晶合金絲制備方法和裝置，實(shí)現(xiàn)了制備過程數(shù)

非晶合金作為一種新型材料，不僅具有高的強(qiáng)度、高硬度，還具有良好的耐磨性；同時(shí)，因其原子無規(guī)則排列，沒有晶界等缺陷，而具有突出的耐蝕性，是當(dāng)前材料研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。目前用于制備非晶涂層的熱噴涂技術(shù)主要包括等離子噴涂和高速火焰噴涂。一般利用電弧噴涂制備的Fe基含非晶相涂層，其非晶相含量為40～60％。相對(duì)于這些噴涂技術(shù)而言，激光熔覆技術(shù)能夠獲得完全非晶態(tài)的合金涂層。磨損試驗(yàn)表明含非晶相涂層的耐磨性是普通碳鋼的12倍。此外，激光熔覆技術(shù)能夠顯著提高涂層與基體的結(jié)合強(qiáng)度，達(dá)到冶金結(jié)合。采用激光熔覆技術(shù)在金

本技術(shù)利用微噴射粘結(jié)3D打印技術(shù)將鎢粉和非晶合金粉末制成預(yù)壓坯，將預(yù)壓坯進(jìn)行加熱抽真空，采用熱等靜壓進(jìn)行熱壓成形，制備出鎢顆粒體積分?jǐn)?shù)高、非晶合金基體為完全非晶態(tài)結(jié)構(gòu)且力學(xué)性能好的復(fù)合材料。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 非晶合金因其獨(dú)特的非晶態(tài)結(jié)構(gòu)，具有明顯優(yōu)于傳統(tǒng)晶態(tài)合金的力學(xué)、物理和化學(xué)性能，如高強(qiáng)度，良好的耐磨性和耐腐蝕性等性能，但是非晶合金最大的的缺陷是缺乏宏觀室溫塑性，僅表現(xiàn)出極小的塑性變形能力。在非晶合金中添加晶體鎢，既能增加材料密度，也可以在非晶基復(fù)合材料的塑性變形過程中誘發(fā)非晶基體中多剪切帶的萌生和擴(kuò)展，保證相應(yīng)的非晶基復(fù)合材料具有高強(qiáng)度、剪切“自銳性”等特性，同時(shí)又增加塑性與韌性，使其應(yīng)用范圍更加廣泛。粉末冶金可以突破尺寸和形狀限制，相比傳統(tǒng)制備方法具有眾多有益效果，但是金屬鎢與非晶合金的密度差異顯著，通過直接球磨混粉的方式很難將兩種粉末混合均勻。 本技術(shù)利用微噴射粘結(jié)3D打印技術(shù)將鎢粉和非晶合金粉末制成預(yù)壓坯，將預(yù)壓坯進(jìn)行加熱抽真空，采用熱等靜壓進(jìn)行熱壓成形，制備出鎢顆粒體積分?jǐn)?shù)高、非晶合金基體為完全非晶態(tài)結(jié)構(gòu)且力學(xué)性能好的復(fù)合材料。項(xiàng)目旨在得到一種大尺寸、外加高含量且能均勻分布的小顆粒韌性相非晶基復(fù)合材料的制備方法。對(duì)于制備粉末密度差異大的其他復(fù)合材料同樣具有重要的指導(dǎo)意義。

課題組專注于利用低電壓掃描透射電鏡（TEM/STEM）和第一性原理計(jì)算作為研究工具，致力于實(shí)驗(yàn)與理論相結(jié)合的手段，研究新型二維材料中原子結(jié)構(gòu)與材料性能之間的關(guān)聯(lián)。在這一工作中，新加坡國立大學(xué)?ZYILMAZ教授課題組利用激光輔助CVD方法低溫生長出單原子層厚度的非晶碳薄膜，為解讀二維非晶材料的原子結(jié)構(gòu)模型提供了材料基礎(chǔ)。林君浩課題組利用低電壓球差矯

本發(fā)明公開了一種基于非均布并聯(lián)機(jī)構(gòu)的水果采摘裝置。包括定平臺(tái)、四臺(tái)電機(jī)、四組控制臂、動(dòng)平臺(tái)、末端采摘機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)；定平臺(tái)豎直放置，四臺(tái)電機(jī)均經(jīng)各自的控制臂與位于定平臺(tái)前方的動(dòng)平臺(tái)相連接，動(dòng)平臺(tái)前部安裝有用于采摘水果的末端采摘機(jī)構(gòu)，四臺(tái)電機(jī)和末端采摘機(jī)構(gòu)均與控制系統(tǒng)連接。本發(fā)明可任意角度控制末端采摘機(jī)構(gòu)對(duì)水果的位置定位，任意角度摘果，大大減小采摘機(jī)構(gòu)的慣性和增加采摘機(jī)構(gòu)的精確性；采摘時(shí)能減少水果損傷，具有靈活、精確、快速、低損傷的水果采摘優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明提供一種薄膜非連續(xù)卷繞輸送模切裝置，包括：放料輥，用于對(duì)成卷柔性薄膜的放卷；收料輥，用于對(duì)成卷柔性薄膜的收卷；輸送對(duì)輥，設(shè)在所述放料輥和收料輥之間，用于完成薄膜進(jìn)給；摩擦對(duì)輥和設(shè)在放料輥上的滑差軸，用于協(xié)作保持薄膜在進(jìn)給過程中的張力穩(wěn)定；模切機(jī)，用于完成薄膜裁切；工業(yè)相機(jī)，用于對(duì)薄膜的模切切痕成像；工業(yè)計(jì)算機(jī)，用于對(duì)模切切痕成像進(jìn)行圖像處理，處理得到的誤差作為薄膜輸送進(jìn)給步長的精度補(bǔ)償。本發(fā)明通過視覺裝置識(shí)別薄膜上的模切切痕，圖像處理所得薄膜進(jìn)給誤差，補(bǔ)償下一步薄膜進(jìn)給步長，有效保證薄膜非連續(xù)卷繞進(jìn)給工況下，模切機(jī)薄膜進(jìn)給精度和裁切切口均勻性。

本發(fā)明公開了改進(jìn)Crypten?MFCC的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)方法，針對(duì)非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)NILM信號(hào)的頻域特性，采用線性濾波器組替代Mel濾波器，動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)數(shù)能量基準(zhǔn)并優(yōu)化離散余弦變換DCT系數(shù)提取，融合差分特征與時(shí)域統(tǒng)計(jì)量，提高狀態(tài)識(shí)別精度；結(jié)合Crypten框架對(duì)支持向量機(jī)SVM模型進(jìn)行加密訓(xùn)練，基于安全多方計(jì)算協(xié)議實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)協(xié)同建模，通過加密梯度共享完成參數(shù)更新，確保數(shù)據(jù)與模型隱私。進(jìn)一步引入二進(jìn)制秘密共享技術(shù)降低加密計(jì)算復(fù)雜度，結(jié)合交叉驗(yàn)證動(dòng)態(tài)優(yōu)化參數(shù)，實(shí)現(xiàn)高效實(shí)時(shí)分類。該方法在保障數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，提升監(jiān)測(cè)精度與效率，適用于智能電網(wǎng)、家居等場(chǎng)景的設(shè)備監(jiān)測(cè)與管理。

本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)自然視覺監(jiān)控環(huán)境下單/多人的人臉檢測(cè)、跟蹤及識(shí)別。系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)單樣本條件下，完成視頻中所出現(xiàn)人物的身份判別，能應(yīng)對(duì)自然監(jiān)控環(huán)境下的光照、姿態(tài)、表情變化及面部遮擋物的改變。目前，系統(tǒng)識(shí)別精度在千人庫小規(guī)模測(cè)試中達(dá)到 95%以上，識(shí)別速度為 25 幀/秒。系統(tǒng)主要特點(diǎn)在于： (1) 不同環(huán)境下的人臉特征點(diǎn)標(biāo)記：以主動(dòng)外觀模型為基礎(chǔ)，初始化后經(jīng)過一組級(jí)聯(lián)回歸器的數(shù)次迭代來優(yōu)化標(biāo)記點(diǎn)，最終得到足夠精度的標(biāo)記點(diǎn)。方法能適應(yīng)多姿態(tài)、多表情以及多種光照等自然環(huán)境下的人臉。 (2) 高效的有效人臉檢測(cè)、跟蹤及確認(rèn)機(jī)制：在監(jiān)控視頻中，人臉在某些幀會(huì)出現(xiàn)模糊、嚴(yán)重遮擋而使得臉部特征嚴(yán)重缺失，此時(shí)所捕捉到的人臉已不適合進(jìn)行識(shí)別。為此，通過建立高效的模糊及遮擋判別機(jī)制，自動(dòng)拋棄原始檢測(cè)到的非人臉和非正常人臉，完成非連續(xù)幀多個(gè)人臉的有效跟蹤。 (3) 魯棒且具有區(qū)分度的人臉特征提取機(jī)制：考慮到校正后的人臉仍然與原始樣本人臉存在差距，從多個(gè)尺度從校正后的歸一化人臉中提取不變性特征，能適應(yīng)多種環(huán)境改變，同時(shí)設(shè)計(jì)特征投影空間，進(jìn)一步加強(qiáng)樣本區(qū)分度。 (4) 高速有效的識(shí)別確認(rèn)機(jī)制：為提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，建立視頻識(shí)別序列中正確識(shí)別確認(rèn)機(jī)制，通過 voting 方式，刪除序列中的誤識(shí)別，保留正確識(shí)別結(jié)果。 此外，為提高系統(tǒng)對(duì)人臉表情和眼鏡等遮擋物的適應(yīng)性，正在進(jìn)行二次版本的提升工作，目前已完成人臉表情歸正以及遮擋物自動(dòng)摘除的仿真，部分仿真結(jié)果。