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本申請首先公開了一種雙向剝離的3D打印機，其包括工作臺和樹脂泵，打印平臺安裝在位于工作臺上的傳動機構(gòu)上，在打印平臺上開設(shè)有導(dǎo)液孔，樹脂泵的進口連通該料槽的內(nèi)腔，樹脂泵的出口連通導(dǎo)液孔；模型粘結(jié)在打印平臺上，在模型內(nèi)形成有脫膜孔，脫膜孔的上端連通導(dǎo)液孔，脫膜孔至少向下貫穿一個固化層；當完成一個脫膜孔貫穿的固化層后，在樹脂泵的驅(qū)動下，料槽內(nèi)地光敏樹脂能夠被送入到導(dǎo)液孔內(nèi)，使離型膜沿脫膜孔的下端邊緣由內(nèi)向外與固化層進行剝離。本申請還公開了一種3D打印方法。本申請利用樹脂泵將料槽內(nèi)的光敏樹脂注入到模型內(nèi)的脫膜孔內(nèi)，使模型能夠從內(nèi)外兩個方向同時剝離離型膜，提高了離型膜的剝離速度與打印速度。

本發(fā)明公開了一種基于力/力矩傳感器的三維力反饋手柄回復(fù)力控制結(jié)構(gòu)及方法，結(jié)構(gòu)包括底板、兩側(cè)固定架、三角板筋、Y軸電機、X軸電機、內(nèi)框、三維力傳感器、拉伸彈簧、Z軸電機、配重機構(gòu)、扭轉(zhuǎn)彈簧、力矩傳感器和手柄把手；方法為：三維力傳感器和力矩傳感器對力反饋手柄三個方向上的回復(fù)力實時檢測；將用戶當前期望的回復(fù)力值與當前手柄各自由度回復(fù)力輸出差值作為PID控制器的輸入；在調(diào)節(jié)過程中，利用各個環(huán)節(jié)對當前的手柄的回復(fù)力輸出迅速調(diào)整；若當前手柄各自由度回復(fù)力輸出值與用戶當前期望的回復(fù)力值一致時，將實現(xiàn)當前手柄各自由度回復(fù)力穩(wěn)定跟蹤輸入。本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，采用PID調(diào)節(jié)方式實時穩(wěn)定控制手柄的回復(fù)力大小。

成果與項目的背景及主要用途： Cr-Si 中高阻膜電阻器具有精度高、噪聲低、溫度系數(shù)小、耐熱性和穩(wěn)定性好等優(yōu)點，在精密電子設(shè)備和混合集成電路中大量采用。對于濺射制備電阻膜來說，靶材是至關(guān)重要的，它制約著金屬膜電阻器的電阻率、精度、可靠性、電阻溫度系數(shù)（Temperature Coefficient of Resistance, TCR）等性能。電阻溫度系數(shù)(TCR)是金屬膜電阻器的一個重要性能技術(shù)指標之一，較大的 TCR 在溫度變化時會造成電阻值漂移，從而影響電阻器的精度和穩(wěn)定性。目前國內(nèi)外生產(chǎn)的金屬膜電阻器用高阻靶材，其性能不能滿足低 TCR（≤25ppm/℃）要求。 技術(shù)原理與工藝流程簡介： 靶材煉制工藝如下圖所示所制備的靶材(382 mm ×128 mm ×14 mm)在濺射成電阻器薄膜后, 電阻溫度系數(shù)小(≤25 ×10-6 / ℃), 電阻值高(要求不刻槽數(shù)量級為千歐, 刻槽后數(shù)量級為兆歐)且穩(wěn)定(隨時間變化小), 因此, 在本靶材研究中, 將選擇 Cr 、Si 作為高阻靶材的主體材料。由于 C r 、Si 熔點高, 原子移動性低, 因此由其所組成的薄膜穩(wěn)定性高。通過在金屬 C r 中引入半導(dǎo)體材料 Si 來提高電阻器合金膜的阻值。C r 是很好的吸收氣體的金屬元素, 在電阻器薄膜濺射過程中, 可通過通入微量的氧來提高薄膜的電阻率, 同時調(diào)節(jié)電阻溫度系數(shù)。技術(shù)指標如下：溫度沖擊實驗后 ΔR/R ≤±0 .5 %, 過載實驗后 ΔR/R ≤±0 .5 %, 壽命實驗后ΔR/R ≤±1 .0 %,電阻溫度系數(shù) TCR ≤±20 ×10-6 / ℃。 應(yīng)用領(lǐng)域： 集成電路、電子元器件 合作方式及條件：具體面議

本發(fā)明涉及一種用于白內(nèi)障手術(shù)的低溫等離子體組織消融系統(tǒng)及控制方法，包括：智能能量平臺；組織抽吸模塊；組織消融電極，用于將生成的等離子體直接作用于目標組織，組織消融電極包括：由內(nèi)向外依次同軸布置的陰極、絕緣套管、陽極，絕緣套管與陽極之間存在的間隙構(gòu)成組織抽吸通道，組織抽吸通道與組織抽吸模塊連接；設(shè)在陽極外圍的持握手柄；設(shè)在持握手柄上的陰極長度控制滑塊，以控制陰極伸出絕緣套管的長度；設(shè)在持握手柄內(nèi)的溫度傳感器；以及設(shè)在智能能量平臺的阻抗傳感器，溫度傳感器對電極周圍的溫度進行檢測，阻抗傳感器對陰極和陽極之間的阻抗進行檢測。本發(fā)明提高白內(nèi)障手術(shù)的安全性和有效性，同時有效防止電極腐蝕現(xiàn)象的發(fā)生。

本發(fā)明公開了一種水下作業(yè)平臺壓載水艙進排水控制系統(tǒng)，用于控制壓載水艙的自動進排水，壓載水艙由多個對稱分布的子水艙構(gòu)成，每個子水艙底部安裝有一個該通海閥、其艙內(nèi)布置有至少一個高壓氣閥、其頂部安裝有若干透氣閥、壓載水艙艏艉的側(cè)壁上還對稱安裝有深度計，還包括安裝在控制艙中驅(qū)動閥箱，驅(qū)動閥箱與高壓氣閥、通海閥以及透氣閥分別通過信號線連接，在控制艙中還安裝有進排水PLC控制器，其對驅(qū)動閥箱發(fā)出指令，使驅(qū)動閥箱控制高壓氣閥、通海閥以及透氣閥以實現(xiàn)壓載水艙進排水。本發(fā)明還公開了基于狀態(tài)反饋的多變量模糊解耦控制方法實現(xiàn)對壓載水艙進排水的自動控制。本發(fā)明系統(tǒng)自動化程度高，控制準確，操作方便，可靠性高。

菊花晶和金銀花晶具有清熱去火的功效，目前市售的菊花晶和金銀花晶主要 以粉末狀的形態(tài)存在，外觀形狀較差，且溶解時所需的時間較長。本項目開發(fā)的 菊花晶和金銀花晶顆粒較大，溶解性較好。 溶解時間：熱水中 3 s 以內(nèi)全部溶解，不使用食品添加劑。 效益分析：菊花和金銀花中的有效成分具有清熱去火等諸多功效，將其從菊花和金銀花 中提取出來制備成菊花晶和金銀花晶可以提高食用的方便。此外，將菊花晶和金 銀花晶與奶粉同時食用，可以有效降低嬰兒食用奶粉時引起的上火等問題。因此， 開發(fā)具有良好外觀形態(tài)和溶解性的菊花晶和金銀花晶具有較強的市場競爭力。

1、主要技術(shù)內(nèi)容、獲獎情況 通過本項目的實施，掌握了百萬等級超長葉片小余量數(shù)值模擬鍛造及工藝優(yōu)化技術(shù)、大型疏水槽空心葉片自動化焊接及變形控制技術(shù)、末級動葉片多階靜頻測量及調(diào)頻控制技術(shù)、末級動葉片進汽邊防水蝕控制技術(shù)（硬化層深度可控的激光硬化技術(shù)和激光熔覆技術(shù)）、大型末級動葉精密機械加工控制技術(shù)、葉片產(chǎn)業(yè)化數(shù)字制造技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)了滿足重大工程需求的百萬千瓦等級汽輪機系列長葉片，打破了國外大公司在該領(lǐng)域長期技術(shù)壟斷，掌握了核心技術(shù)，提升高端長葉片品質(zhì)，降低了百萬等級機組制造成本，優(yōu)化了產(chǎn)品工藝，加快實現(xiàn)百萬千瓦等級機組的自主化和國際化進程，為推動我國電站裝備制造行業(yè)及電力能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整奠定了堅實的基礎(chǔ)。 獲獎情況：2015 年中國機械工業(yè)科技技術(shù)獎一等獎 2、成果的技術(shù)指標、創(chuàng)新性與先進性 （1）在國內(nèi)采用超長葉片小余量數(shù)值模擬鍛造及工藝優(yōu)化技術(shù)，首次實現(xiàn)了世界最長的百萬等級核電汽輪機 75 英寸（1905mm）葉片和百萬超超臨界汽輪機 60 英寸（1524mm）鈦合金葉片研制。 （2）在國內(nèi)采用激光硬化和激光熔覆技術(shù)，分別首次實現(xiàn)了國內(nèi)最長的百萬千瓦超超臨界汽輪機 45 英寸（1146mm）末級動葉片和百萬千瓦超超臨界汽輪機 48 英寸（1220mm）末級動葉片進汽邊防水蝕處理。 （3）在國內(nèi)采用多階靜頻測量及調(diào)頻控制技術(shù)，使靜頻一次合格率提高到了 90%，首次實現(xiàn)了百萬千瓦超超臨界汽輪機 45 英寸（1146mm）葉片 1～6 階靜頻測量及調(diào)頻（柔性自由葉片）。 （4）在國內(nèi)首次對 1 米以上超大空心葉片采用自動化焊接技術(shù)，研制成功了國內(nèi)最長的百萬千瓦超超臨界汽輪機 41 英寸（1050mm）末級空心靜葉片和百萬千瓦核電汽輪機 51 英寸（1292mm）末級空心靜葉片。 （5）通過采用信息化與工藝技術(shù)的集成，加快了在產(chǎn)業(yè)化中產(chǎn)品開發(fā)效率和質(zhì)量，首次實現(xiàn)了產(chǎn)品開發(fā)過程中的鍛造工藝的自動化設(shè)計、葉片型面數(shù)據(jù)的自動化測量分析、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動化收集與分析。 3、技術(shù)成熟度 百萬千瓦等級汽輪機長葉片關(guān)鍵制造技術(shù)已成熟應(yīng)用于百萬等級核電汽輪機 57 英寸（1448mm）末級動葉片、CAP1000 核電汽輪機 67 英寸（1710mm）末級動葉片、CAP1400 核電 71（1800mm）、72（1828mm）、75（1905mm）英寸末級動葉片、百萬超超臨界汽輪機 60 英寸（1524mm）鈦合金葉片、百萬千瓦超超臨界汽輪機 48 英寸（1220mm）末級動葉片、百萬超超臨界汽輪機 45 英寸（1146mm）柔性自由末級動葉片和 41 英寸（1050mm）末級空心靜葉、CPR1000 核電汽輪機 51英寸（1292mm）空心靜葉片等一系列具有國際先進水平的長葉片研制中，并實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化。 4、應(yīng)用情況 江南大學(xué)和無錫透平葉片有限公司聯(lián)合研制生產(chǎn)的百萬千瓦等級汽輪機長葉片已批量經(jīng)交付給東方汽輪機廠、上海汽輪機廠、哈爾濱汽輪機廠、日本三菱日立、德國西門子等公司，百萬等級核電葉片已通過用戶和中廣核的共同鑒定，無錫透平葉片有限公司因此列入中廣核國內(nèi)唯一的核電葉片供貨商名單。目前產(chǎn)品已經(jīng)分別成功運用在國內(nèi)嶺澳核電站二期、紅沿河一期、北倉港電廠、華能玉環(huán)電廠等，經(jīng)用戶使用后反映良好。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設(shè)計出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設(shè)計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價值。

高端智能化、高效節(jié)能、低耗能的機械設(shè)備主要為：履帶式的移動破、圓錐破