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本實用新型公開了一種非接觸氣動激振裝置，用于對氣彈模型等柔性結(jié)構(gòu)進行氣動激振，主要由氣泵、管路、氣體噴口和電磁閥組成；由氣泵供氣的氣缸通過氣路分支器與分支氣路連接；分支氣路的端頭設置有由電磁閥所控制的氣體噴口；所述電磁閥與氣體噴口一體設置，并被三腳架支撐在氣彈模型下方；電磁閥與控制單元電氣連接。氣泵通過分支氣路向電磁閥進氣端輸入壓縮空氣，電磁閥接收控制單元發(fā)出的脈沖信號實現(xiàn)周期性的開啟和閉合，輸出脈沖氣流對氣彈模型進行激勵。本實用新型不與模型接觸，消除了激振裝置和位移測量裝置的附加剛度和附加質(zhì)量對氣彈模型動力特性的影響，簡易方便、成本低；可用于斜拉橋、懸索橋等多種柔性氣彈模型的模態(tài)測試。

本發(fā)明公開了一種車輛用減振緩沖機構(gòu)，包括上連接板、鉸接 件、下連接架和空氣彈簧，所述鉸接件包括上連桿、第一鉸軸和下連 桿，所述上連桿的上端安裝在上連接板上，所述下連桿的下端安裝在 下連接架上，所述上連桿的下端通過水平設置的第一鉸軸鉸接在下連 桿的上端，所述空氣彈簧位于上連接板和下連接架之間且其上下兩端 分別安裝在上連接板和下連接架上，所述下連接架用于安裝車輪及驅(qū) 動車輪移動的電機，所述上連接板用于支撐車輛的水平懸梁。本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，所占空間小。由于空氣彈簧本身有阻尼，且剛度和阻尼隨 壓縮程度遞增，因

研發(fā)階段/n本發(fā)明提出一種無縫鋼軌激振法應力放散裝置，它是以周期振動式氣液增壓的方式實現(xiàn)鋼軌應力均勻化裝置，輔以應力傳感器現(xiàn)場檢測鋼軌的應力放散效果，以機液電一體化的自動模式進行應力放散作業(yè)，整機設備重量輕，并有防傾覆裝置保證小車工作時不向側(cè)面傾覆，降低了勞動強度，提高了工作效率與質(zhì)量。

成果簡介：8 個振弦式傳感器的應變及溫度測量通道，同步采集，每通道測 量時間<0.7s。測量頻率精度 0.1Hz，溫度精度 0.1℃，標準可插拔 3.50 mm 接線端子，并提供標準的 RS485 接口和 CAN 接口可實現(xiàn)本地及遠程測量。儀 器采用微功耗設計，供電電源 6-12VDC，功耗<1W。 項目來源：橫向項目 技術領域：

產(chǎn)品詳細介紹電動振篩機使用說明書 6611型電動振篩機 （河北路儀） 該機適用于公路、建筑、地質(zhì)冶金科研等部門的試驗室對物料進行篩分分析，每次開機5分鐘，既方便又簡單完成分級工作。 主要技術參數(shù)： 篩子直徑：300mm 200mm： 震幅：8mm； 振擊次數(shù)：147次/分 ； 篩搖動次數(shù)：221次/分； 回轉(zhuǎn)半徑：12.5mm； 電動振篩機使用說明書ZBSX—92A型頂擊標準振篩機 簡介： 該機適用于公路、建筑、地質(zhì)冶金科研等部門的試驗室對物料進行篩分分析，每次開機5分鐘，既方便又簡單完成分級工作。 用途： 分樣篩振擺儀主要由擺動機構(gòu)，震擊機構(gòu)，夾緊機構(gòu)等部分組成。電動機通過轉(zhuǎn)動軸，蝸輪付帶擺動架上的主偏心軸旋轉(zhuǎn)，從而又連帶動其它兩個付偏心軸回轉(zhuǎn)促使整個篩組的擺動半徑，也等于偏心距的平面圓周擺動。同時在同一臺電動機帶動另一對蝸輪付通過凸輪，頂桿裝有篩組的擺動架，周期地頂起靠自重下落在機座的砧座上，使擺動架得到平面圓周擺動的同時進行震擊。 參數(shù)： 1．篩子直徑： 300mm 200mm 2，震幅； 8mm 3．振擊次數(shù)： 147次／分 4．篩搖動次數(shù)：221次／分 5，回轉(zhuǎn)半徑： 12．5mm  振擺儀與篩子使用說明 1、在按放篩子時，應按照篩孔大小順序迭放，同時另加一個篩子底盤。電動振篩機使用說明書 2、將需篩分化驗的物料倒入最上層的篩子內(nèi)，蓋好篩蓋然后按放在振擺儀承篩座內(nèi)。 3、反時轉(zhuǎn)夾篩盤上的膠木手柄，將整個夾篩盤向下滑在套篩上，然后，再順時針旋轉(zhuǎn)夾篩盤上膠木柄，其內(nèi)的頂桿軸夾緊承座，把整套分樣篩固緊。 4、把振擺儀上的定時器旋鈕撥到篩析所需時間，打開電源開關，振擺就會開始篩轉(zhuǎn)式的工作。 5、待定時器到達先定時間的定位，振擺儀自動停止工作。 6、反時針旋轉(zhuǎn)夾篩盤上的膠木手柄將央篩盤松開并向上提，固定在滑套上，取下分樣篩。依次將需析后殘留在各號篩子內(nèi)的物粒用天平稱重精確到檢析比例。 7、初次工作時無上下震動，因電機倒轉(zhuǎn)，請將電源線頭調(diào)換一下。 8、工作結(jié)束關閉電源。 電動振篩機使用說明書同時供應試驗儀器、無損檢測、力學設備、各種試模、各種篩具，混凝土試驗儀器   水泥試驗儀器 無損檢測儀器 公路土工試驗儀器 瀝青試驗儀器 壓力機、拉力機 水泥、混凝土試模類  天平類  其它檢測儀器 河北路儀電話03174608382 傳真03174608387 手機：13703330687 QQ：1379916211 網(wǎng)址http://www.010yq.com 郵箱：[email protected] 電動振篩機、篩析機、搖篩機、頂擊式振篩機、振篩機、電動篩  

半導體納米線是一種獨特的準一維納米材料。它不僅是電荷的最小載體，也是構(gòu)建新的復雜體系和新概念納米器件的基元。在該領域中，新現(xiàn)象和新概念層出不窮，推動著材料、物理、化學等交叉學科的發(fā)展，并將對未來電子、光電子、通訊等產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重大影響。在這一當今最前沿的研究領域中，國際上尤其是發(fā)達國家集中了最精銳的研發(fā)力量，以期望在納米器件的實用化方面有所突破，在未來高科技爭奪戰(zhàn)中，保持領先并居于主導地位。在納米研究領域，美國政府僅在2005年就投入10億美元，而日本在同一年的投入約12億美元。 我國的《國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要》中也已經(jīng)把納米科技作為基礎研究重大研究計劃，列入重點支持范圍。其中一維功能納米材料的控制合成、性能調(diào)控及應用研究是目前納米材料研究的世界熱點。 張躍教授承擔了973、863、重大國際合作、自然科學基金杰出青年基金和面上項目等各類納米研究方向的課題，通過創(chuàng)新合成方法、優(yōu)化合成工藝，實現(xiàn)了多種形貌的一維功能納米材料的可控制備，利用等多種手段對納米材料的形貌、結(jié)構(gòu)進行了表征，并對其生長機理、力學性能以及光致發(fā)光、場發(fā)射、導電性等物理性能進行了系統(tǒng)和深入的研究，特別是在碳納米管及ZnO納米陣列的實際應用領域取得了重要突破，其代表性成果包括： 1.改進了ZnO和摻雜ZnO一維納米材料的制備方法。采用化學氣相沉積法，在較低溫條件下，通過不同工藝成功制備了純ZnO及In、Mn、Sn等摻雜ZnO納米棒、納米線、納米帶、納米電纜、納米陣列、四針狀納米棒、納米梳、納米盤等多種形貌結(jié)構(gòu)的納米材料，實現(xiàn)了一維ZnO納米材料較低溫度條件下形態(tài)和尺度控制生長，產(chǎn)物品質(zhì)純凈、產(chǎn)率高、質(zhì)量好，易于工業(yè)化生產(chǎn)。制備方法受到國際同行的高度評價，認為是半導體制造領域中氧化物納米結(jié)構(gòu)集成方法的重大進步，不僅對從事納米材料研究的科學家，而且對半導體產(chǎn)業(yè)意義重大。有關雙晶ZnO納米帶的論文發(fā)表在國際知名期刊Chemical Physics Letters (2003，375：96-101)上，論文被引用60余次，位列該期刊2003至2007年被引用前50名之內(nèi)。 2.提出了一維氧化鋅納米材料新的生長機理。首次合成四針狀納米氧化鋅材料并揭示了該結(jié)構(gòu)的八面體孿晶核生長的理論模型，該研究結(jié)果的論文發(fā)表在Chemical Physics Letters (2002,358:83-86)上，被他引更是達到了130 余次。首次發(fā)現(xiàn)和論證了一維氧化鋅納米結(jié)構(gòu)中的螺旋位錯誘導晶體生長機理，觀察到了一維氧化鋅納米材料存在的大量螺旋位錯、周期性的位錯及生長臺階，發(fā)現(xiàn)生長是沿著位錯進行，且與其伯格斯矢量的方向一致。 3.原位研究單根ZnO和In-ZnO納米線的力學行為。利用TEM對單根納米線加載交變電壓使其發(fā)生共振，原位測量其本征共振頻率，通過計算得出氧化鋅納米線的彎曲模量。氧化鋅納米線可以構(gòu)建納米懸臂梁和納米諧振器，通過氧化鋅納米線構(gòu)建的納米秤，測量了黏附在納米線自由端的納米顆粒質(zhì)量。該研究論文發(fā)表在英國物理協(xié)會的期刊J. Phys.: Condens. Matter( 2006, 18 (15), L179-L184)上，被評為該期刊2006年度的頂級論文(Top paper)，位列其中第九名，是該年度該期刊22篇Top papers研究論文中唯一由中國研究人員完成的成果。 4.合成了多種ZnS準一維納米材料，并提出了四針狀ZnS納米結(jié)構(gòu)的生長機理，指出其生長過程由立方相形核和六方相孿晶生長機制共同控制。同時率先報道了ZnS四針狀納米材料的光致發(fā)光性能，發(fā)光波長相對其它ZnS 納米材料發(fā)生藍移4.8~32.8nm。該研究論文發(fā)表在國際著名期刊Nanotechnology (18 (2007) 475603)上，在發(fā)表后的第一個季度內(nèi)，下載量就超過250次，成為該期刊排名前10％的熱點文章。 5.碳納米管及ZnO納米陣列的實際應用取得了重要突破。采用涂敷和CVD兩種方法成功制備了多種大面積碳納米管陰極，采用水熱合成法制備了大面積一維納米ZnO陣列陰極。首次研究了納米陰極的強流脈沖發(fā)射性能，其中碳納米管陰極的發(fā)射電流密度高達344 A/cm2，ZnO陰極的發(fā)射電流密度達到123A/cm2。系列研究成果發(fā)表在Carbon、Appl. Phys. Lett.等國際著名期刊上。研制的多種納米陰極在線性感應加速器上已經(jīng)得到成功應用，陰極的發(fā)射電流強度及發(fā)射電子的均勻性遠遠高于現(xiàn)有的陰極性能指標。 張躍教授有關納米材料的研究成果獲教育部高等學校科學技術獎（自然科學獎）二等獎1項（2006-052），完成專著1部，另合作出版專著1部，發(fā)表論文80 余篇（其中SCI 40余篇、EI 近20 篇），重要成果發(fā)表在Appl. Phys. Lett.、Carbon、Advan. Funct. Mater.、 J. Physical Chemistry C、Chemical Physics Letters、J. Phys.: Condens. Matter、J. Physics D: Applied Physics、J. Nanosci. Nanotech.等國際知名期刊上，申報12項發(fā)明專利（已授權(quán)5項）。發(fā)表研究論文中的4 篇代表性論文，已被引用300余次，單篇他引超過130次。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內(nèi)外對非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環(huán)境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現(xiàn)階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運動模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結(jié)構(gòu)環(huán)境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(tài)規(guī)劃理論，結(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關系，實現(xiàn)機器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經(jīng)著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩(wěn)定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現(xiàn)網(wǎng)絡權(quán)值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業(yè)機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設計的多模特征深度學習依據(jù)人的抓取習慣, 實現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協(xié)調(diào)關系描述。關節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關節(jié)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們設計了對關節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業(yè)。目前公司的經(jīng)營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應商和技術服務商。    

本課題組開發(fā)了用計算機采樣的智能型氣道穩(wěn)流試驗臺，結(jié)合運用現(xiàn)代氣道結(jié)構(gòu)優(yōu)化理論和渦流葉片高度可變裝置，實現(xiàn)氣道參數(shù)化設計，對內(nèi)燃機進氣過程進行分析及優(yōu)化，提高內(nèi)燃機氣缸蓋產(chǎn)品性能和質(zhì)量。開發(fā)了性價比高的內(nèi)燃機工作過程測量分析系統(tǒng)，結(jié)合運用內(nèi)燃機新型燃燒模型與燃燒分析軟件對內(nèi)燃機的燃燒過程進行分析及優(yōu)化，促進內(nèi)燃機的設計研制和生產(chǎn)開發(fā)，完善內(nèi)燃機整機性能。在傳統(tǒng)柴油機燃燒模型的基礎上，建立了基于湍流火焰面分形理論的內(nèi)燃機現(xiàn)象學準維燃燒模型，應用于一臺雙燃料發(fā)動機。項目榮獲中國機械工業(yè)科學技術三等獎。