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101.
102.
微胶囊埋植型自修复涂层研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
微胶囊埋植型自修复涂层是自修复复合材料的研究热点之一,它是模拟生物体损伤自愈合的原理,实现对涂层微裂纹、划痕等缺陷的自我修复,可有效提升涂层的耐蚀性能和使用寿命。从修复机理进行分类,微胶囊埋植型自修复涂层可分为腐蚀抑制型和反应修复型。腐蚀抑制型是通过微胶囊释放缓蚀剂延缓基体的腐蚀进程,反应修复型则是通过微胶囊释放的修复剂实现对涂层损坏处的修补。系统地回顾了微胶囊埋植型自修复涂层的典型研究成果和近期动态,详细阐述了自修复涂层的设计和修复机制,着重对不同涂层修复体系的优缺点和适用范围进行了讨论。最后,根据微胶囊埋植型自修复涂层的研究现状,提出了该领域存在的缺陷以及未来的发展方向。 相似文献
103.
目的 在"互联网+"背景下,探究博物馆新文创的建设路径.方法 通过分析"互联网+"背景下文博机构角色的转变、文创产品的升级发展和更新迭代,以及博物馆的传统与未来发展的思考,并结合具体案例分析,展开博物馆新文创的建设路径及其IP构建方式、方法的研究.结论 得出博物馆新文创建设要以内容为王,通过IP挖掘(主题先导)、IP塑造(故事驱动)、IP转化(多元演绎)、IP赋能(打通平台)层层递进,构建出以IP为核心的全新的文化生产方式,将博物馆文化及馆藏文物背后的中华优秀传统文化进行创造性转化和创新性发展.打通平台,赋能未来,通过实现文化价值和产业价值的良性循环,为博物馆新文创的建设提供新的思路和方法. 相似文献
104.
张崟 《数码设计:surface》2008,(7):91-93
本文首先通过分析仿生创造性思维的本质与特性,指出其与设计教育的关系。然后强调仿生创造思维在设计教育中的实践应用,提炼出仿生创造思维的设计思路。最后总结了仿生创造思维在设计教育中的重要意义。 相似文献
105.
通过细胞外记录方法研究了大壁虎嗅球神经元在香蕉水气味作用下的放电模式。实验中共记录了21只大壁虎主嗅球上的275个神经元,其神经脉冲发放规律可以分为三类:无反应的神经元占43.6%,放电受到抑制的神经元占4.7%,而兴奋性神经元的比例达到51.7%。兴奋性神经元的放电模式又可以分为长时间持续兴奋(持续超过60s)、短时兴奋、延迟兴奋和取消时兴奋4种模式,分别占神经元总数的34.5%,6.25%,6.25%和4.7%,长时间持续兴奋占主导地位。这些神经元在嗅球上的分布范围很广,但在端部背侧和尾部腹侧的分布密度相对更高。本文工作为基于嗅觉的大壁虎运动干预中刺激位置和信号形态等关键参数的选取提供了基础信息。 相似文献
106.
石油工程仿生学应用现状及展望 总被引:1,自引:0,他引:1
通过详细介绍仿生学在石油工程领域的发展现状,提出了石油工程仿生学的概念,指出了建立石油工程仿生学的必要性,概括了石油工程仿生学的特点和研究方法,并梳理了其发展趋势。目前,仿生学在钻井、管道、井筒等领域取得了实质性进展。未来石油工程仿生学研究应遵循科学的研究方法,按生物原型阶段、数学模型阶段和工程实现阶段循序渐进地加深研究成果,尽可能避免模仿的复杂性;同时加强在模仿中的创造与创新。石油工程仿生学发展应以生产中的技术需求为根本出发点,以改善现有的或创造崭新的技术系统为目的,有层次、分阶段地开展应用研究,在功能材料、表面性能、信息获取与处理、工程实现等方面为关键技术问题的突破提供创新性解决方案和技术手段,经知识积累、成果转化和工业化应用3个阶段,逐渐形成涵盖勘探、开发、工程的仿生技术体系。 相似文献
107.
用复数矢量法,导出了仿生手指机构模拟指端点的位置方程。利用UG软件创建了手指机构的参数化三维模型,并进行了基于位移的关节运动仿真,给出了输入杆的运动极限位置和模拟指端点的运动轨迹。 相似文献
108.
109.
仿生扑翼飞行器翅翼驱动方式的研究现状及展望 总被引:4,自引:0,他引:4
随着仿生扑翼飞行器的微型化,当扑翼飞行器达到昆虫置级的时候,任何复杂的运动系统都将面临难以实现的问题,翅翼的驱动方式也将面临新的挑战。本文从仿生飞行的历史与现状出发,论述了国内、外各类仿生扑翼飞行器翅翼驱动方式的研究状况。基于将昆翅视为柔性翅的观点,提出了仿生扑翼飞行器未来的研究前景翅翼在自适应变形状态下施以简单的节律运动将是仿生扑翼飞行器翅翼驱动方式的发展趋势之一。 相似文献
110.
借鉴仿生学原理, 基于大脑皮层结构提出一种新型侧抑制神经网络(S-LINN) 模型. 通过模拟大脑皮层内锥体神经元和抑制神经元的连接特点, 在多层结构的S-LINN 的不同层神经元之间引入跨越连接, 同时在隐含层内神经元之间进行信息的侧向抑制传输. 引入的两种连接机制有效地提高了网络处理问题的能力, 与其他网络相比能够以更精简的结构较好地解决实际问题. 通过对乳腺癌诊断数据集和异或问题的求解, 表明了S-LINN 网络不但能够获得较高的训练精度, 而且具有更强的泛化能力.
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