兰州化物所与美国加州大学洛杉矶分校合作制备出强收缩高能量密度水凝胶材料

环境响应型水凝胶,也称为“刺激响应”或者“智能”水凝胶,因为其高的含水量、弹性、渗透性、外界刺激响应性和大的变形等优点,被广泛应用于生物医学、软体机器人等领域。目前,大多数智能水凝胶的响应变形均凭借凝胶体内和体外渗透压的变化。然而,在这种渗透驱动机制下,凝胶材料的驱动力和响应速度间相互矛盾。要打破这个矛盾,需要从分子尺度设计并且提出一种异于传统“渗透型”水凝胶的非常规驱动机制。     

基于智能建造的某大型安置房项目安全管理方法应用

某大型安置房项目施工中,应用智能建造包含的综合管理平台技术、5G传输技术、无人塔式起重机智能安装技术、智能机器人和区块链技术,降低了安全风险,提高了安全管理水平.     

基于电机效率的纯电动汽车传动系统参数匹配研究

为降低能耗、提高续航里程,本文提出了以提高电机效率为目标的纯电动汽车三档变速传动方案.首先,在分析电机工作特性的基础上提出了三档传动系统参数匹配方法;然后以某纯电动汽车为研究对象,对其驱动系统进行了改动:方案一在不改变原车型动力系统参数的情况下将传动系统由一档改为三档,并运用所提出的方法确定各档位的传动比;方案二在满足整车动力性指标要求下对电机重新选型并匹配三档传动系统;最后利用ADVISOR软件进行NEDC工况仿真分析.结果表明:在不改变原车型动力系统参数的情况下,采用三档传动可使整车的动力性和经济性都有一定的提升,续航里程提高了 9.2％,百公里电耗降低了 1.28 kW·h;重新选型电机后,采用三档传动续航里程提高了 14.1％,百公里电耗降低了 1.87kW·h.     

基于VR技术的虚拟智能车间实训系统设计

为解决传统实训系统在应用中存在的实际问题,开展基于VR技术的虚拟智能车间实训系统设计研究.对系统服务器及车间实训内容开发板进行选型;基于VR技术对虚拟智能车间模型进行处理,演示车间实训内容等,完成基于VR技术的虚拟智能车间实训系统设计.实验证明,本文设计的实训系统与传统实训系统相比,能够实现对实训资源的高精度分配,满足学生实训学习所需.该系统为实训者提供了一个虚拟可视化的实训基地,极大地提高了实训者的应用技能,同时也为制造业的相关领域带来变革.通过实验进一步证明,设计的实训系统与传统实训系统相比,能够实现对实训资源的高精度分配,满足学生实训学习所需.     

誓做旗舰焊门员 Redmi发布K40“双旗舰”

2月25日,小米集团旗下品牌Redmi召开K40双旗舰发布会,正式发布Redmi K40、K40 Pro和K40 Pro+旗舰手机,全新升级的RedmiBook Pro 14、15笔记本电脑,超大尺寸Redmi MAX智能电视86"和Redmi AirDots 3无线耳机。小米集团副总裁、中国区总裁、Redmi品牌总经理卢伟冰在发布会上表示,2021年Redmi将在旗舰手机、旗舰笔记本、超大屏幕电视和智能穿戴四大品类发力。2021年的产品策略是全系升杯,全系列升级,为用户带来更多高端功能和更令人尖叫的性价比。     

电池箱用聚乙烯粉末涂料的研究

采用不同性能聚乙烯共混改性的方式，设计了 6种电池箱用聚乙烯粉末涂料。通过对不同共混方案所得的聚乙烯粉末涂料进行熔体流动速率、机械性能、涂膜耐酸性检测，筛选出综合性能最优的聚乙烯粉末涂料配方。所制得的聚乙烯粉末涂料能够满足电池箱表面流平要求，同时力学性能、耐化学品性能优异，能有效提高电池箱使用寿命。     

软土地区管廊基坑多支护方式参数敏感性分析

地下连续墙及配套内支撑支护是软土地基深基坑支护中的一种典型支护方式.在管廊施工等作业面较长的施工环境下,控制地下连续墙的支护参数对确保支护设计的经济合理起着至关重要的作用.文章基于工程实例,建立了三维有限元基坑模型,对三种不同的支护参数进行了敏感性分析.结果 表明:立柱直径仅能控制立柱的水平方向变形;增加地下连续墙厚度在一定程度上能控制基坑的水平位移;而在C15～C30的范围内,增加内支撑的刚度能有效减小地层的变形值.通过实例基坑支护参数的计算分析,为深厚软土地区的长大基坑支护设计提供了有效参考,具有积极意义.     

IPA赋能数智化转型探索及趋势分析

本文基于数智化经济时代特征，重点介绍了机器人流程自动化RPA与机器人流程智动化IPA的定义和技术内涵，结合中国移动IT现状与自研磐匠IPA平台，分享了中国移动数智化转型探索，并深入分析了IPA技术与应用的未来发展趋势。     

一种磁控管用扼流线圈仿真设计

采用电路仿真软件仿真滤波组件S参数曲线,观察曲线随器件参数的变化;介绍利用三维全波电磁仿真软件HFSS简化设计流程的方法,并与测试结果对比。结果表明:利用3D仿真软件在满足器件设计精度的同时可以简化线圈的设计流程。     

具有良好时频性能的电力系统次同步振荡模态在线辨识算法

介绍了一种适用于电力系统次同步振荡在线监测的非平稳信号模态辨识算法,该算法综合了经典IIR窄带滤波器组算法及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的优点,利用次同步振荡分析获得的预知频率信息,对可能导致模态混叠的相邻模态做数字滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)预处理,再经EMD获得无混叠的固有模态分量IMF1.该算法具有理想的窄带选频特性,且能够快速反映次同步振荡及机组扭振发生最初的时域过程,计算量很小,可用于现场在线提取SSO模态特征,有利于更好地实现对次同步振荡的稳定性判别及闭环控制、机组扭振保护等.最后,利用PSCAD产生的仿真数据及某电厂发生次同步振荡的现场数据验证了该算法的有效性.