本发明提供了一种基于聚类分析的复合材料结构有限元模型修正方法，建立初始有限元分析模型，测得结构的实验模态频率和模态振型，计算待修正参数的相对灵敏度矩阵，利用分层聚类算法对待修正参数进行参数分组，再对聚类参数进行相对灵敏度分析，选择各参数中相对灵敏度平均值最大的聚类参数进行修正，构造分析模型的模态频率和实测模态频率的残差向量，建立分析模型修正所需的目标函数，构建目标函数的优化反问题对复合材料结构的有限元模型进行修正。本发明结合数值模拟、试验和优化技术，采用参数的相对灵敏度矩阵进行聚类分析，减少待修正参数数量，提高修正程序稳定性，为工程应用提供了一种准确的基于数值模拟、试验和优化相结合的复合材料等效有限元模型参数修正方法。

本发明公开了一种基于刚性折纸单元的组合式可展开结构，纵向由全等重复单元组成，即多榀相同的折纸单元组合连续拼接起来达到所需要的空间纵向尺寸，宽度和高度由基本折纸单元的尺寸决定。每榀折纸单元平面图为矩形，折纸单元的中央位置由两个同底等高的梯形板块组成，外侧边缘由八块和中间板块具有相同的宽度和折痕夹角的刚性板块组成，其中四块刚性板块尺寸相同，中间夹有一块短刚性板块。每块刚性板块的几何尺寸决定了结构的整体形状。 本发明所展示的组合式可展开结构产生一个可调节纵向尺寸的矩形庇护空间，具有很好的适应性和伸缩性，结构简单，造型美观，易于移动、组装和可扩展，尤其适用于由折纸技术启发的移动模块化收容所等特定项目。

本发明公开了一种带有诱导结构和刚度梯度的锥形缓冲吸能装置，属于缓冲吸能技术领域，锥形缓冲吸能装置包括：外层薄壁管、内层薄壁管，所述的外层薄壁管与内层薄壁管同轴，且外层薄壁管比内层薄壁管在轴向方向高15mm；所述的外层薄壁管为圆锥管，内层薄壁管为六边形方锥管；外层薄壁管、内层薄壁管之间由六个连接隔板连接，连接隔板前端为三角形结构，用来设置刚度梯度，以增加碰撞初始阶段，吸能结构的稳定性。本发明设计的锥形管相较于直管在压缩过程中不易发生整体屈曲，同时具备更高强度的抗斜载荷能力。

XM-650神经元突触及神经纤维结构模型   XM-650神经元突触及神经纤维结构模型由4部件组成，放大12000倍，展示神经元突触小泡、突触裂隙、突触前膜、突触后膜及线粒体等结构，并示有髓及无髓神经纤维的超微结构以及髓鞘板层的形成过程。 尺寸：31×16×28cm 材质：玻璃钢材料

XM-650神经元突触及神经纤维结构模型   XM-650神经元突触及神经纤维结构模型由4部件组成，放大12000倍，展示神经元突触小泡、突触裂隙、突触前膜、突触后膜及线粒体等结构，并示有髓及无髓神经纤维的超微结构以及髓鞘板层的形成过程。 尺寸：31×16×28cm 材质：玻璃钢材料

产品详细介绍  1、台面板： 台面板采用实芯理化板 2、柜体： 柜体采用18mm厚国家一级三聚氰胺双贴面中密度成型板制作。柜门及抽屉面采用2mm厚PVC封边条封边，所有封边连接处均做圆弧过渡处理。 3、连接件： 连接件采用尼龙制预埋母，优质锌合金连接杆，锌合金偏心轮三合一连接件连接，既保证牢固耐用又便于组装搬运。 4、铰链： 采用锌合金铰链，二段力，开门角度110度。 5、抽屉滑道： 抽屉滑道采用自滑式静音滑道，滑道钢板厚度为1.2mm，滑轮使用纯尼龙料。也可根据用户需要采用450mm黑色二节式钢制滑道。 6、柜门、抽屉拉手： 可根据用户要求选用锌合金U型亚光拉手、内嵌式拉手或封边拉手。 7、电源： 每组单位长度实验台或边台配有国产优质电源插座。  

浙江大学航空航天学院宋吉舟教授团队，便基于形状记忆聚合物，提出了一种新型的“万能抓手”策略。这个“万能抓手”的载体非常简单，就是一块智能“塑料”。别瞧它结构简单，本领可不小，它可以把目标物体“锁”在体内，轻松地抓取1微米到1米大小之间任何形状的物体。 目前这一研究成果已发表在知名学术期刊《科学进展》（Science Advances）上，文章共同第一作者为浙江大学航空航天学院硕士生令狐昌鸿和博士生张顺，通讯作者为浙江大学航空航天学院宋吉舟教授。 宋吉舟教授团队的“万能抓手”何以做到“探囊取物”？靠的便是形状记忆聚合物。形状记忆聚合物是一种特殊的智能材料，论其特殊，就特殊在它的“逆来顺受”：在外部刺激作用（如光、热）控制下，形状记忆聚合物可软可硬，在受到一定的外力作用导致变形后，它就能保持这个变形后的形状，可谓“顺其自然”；然而在一定的外部刺激作用下，它又会变回原来的样子。目前形状记忆聚合物已经被广泛用于智能织物、电子包装管的热收缩膜、航空器太阳能帆板展开机构、智能医药器件等领域。 宋吉舟教授团队的新策略：第一步，就是抓取物体时，先在外部刺激作用下，让形状记忆聚合物变得柔软，趁此机会将物体或者物体表面的结构嵌入其中；第二步，去掉外部刺激，让形状记忆聚合物变回刚硬的状态，保持住该变形的临时形状，将物体“锁住”，从而把物体抓取起来；第三步，等把物体转移到目的地之后，再次施加外部刺激，形状记忆聚合物就会恢复初始形状，将物体“解锁”释放。 形状记忆聚合物万能抓手抓取和释放物体的流程示意图 形状记忆聚合物这块智能 “ 塑料 ” ，就好像是一把有魔力的万能锁，能锁住世间万物：为了获取 “ 猎物 ” ，它 先 变成柔软的橡皮泥，把物体柔柔地包住，然后变成坚硬的石头，把物体牢牢地锁住，等把物体 “ 押送 ” 到目的地，又会重新变成软软的橡皮泥并释放物体。宋吉舟教授介绍，这把 “ 万能锁 ” 能在典型的三维结构物体上产生很大的抓力，包括球体、方块、管状物体、螺栓、螺母、枣核、钥匙串等；更厉害的是，它还能像壁虎一样， 粘附在物体表面 ，不论物体表面光滑还是粗糙。 形状记忆聚合物万能抓手对典型宏观物体的抓力   那么对于尺寸小的物体，这个抓手又是如何发挥功效的呢？当物体尺寸小到微观尺度（100微米左右或者更小），物体受到的表面力，特别是与抓手的粘附作用强，会给物体的释放带来较大的挑战。在该设计中，抓手通过把物体或者物体表面的结构锁在其内部实现抓取，不依赖抓手的粘附力，所以当粘附力给物体释放带来挑战时，就可以在抓手表面镀上一层特殊材料，或者增加抓手表面粗糙度来减弱粘附，从而实现物体释放。这样，即使是75微米大小的不规则铁颗粒或者是直径10微米的二氧化硅球，也能顺利从形状记忆聚合物万能抓手上得到释放。 使用形状记忆聚合物万能抓手操纵75 微米的不规则铁颗粒和10微米直径的二氧化硅球 “微观抓手就像微观世界里的吊车，可以用它在微观世界里搭建‘建筑’，制作特殊的光电器件。”令狐昌鸿说，“这个抓手在微观视角下还有一个优势，就是一个抓手就是数以万计的微观吊车，可以高效地在微观世界工作。” 谈及具体应用，宋吉舟教授表示，在柔性电子制备中，最重要的一步就是微观元器件的快速组装，即把制备基底上数以万计或者更多的维纳元器件转移到柔性的使用基底上。以往的方法都依靠粘附来一次性抓取这些元器件，但是释放的时候粘附就变成了限制因素。而宋吉舟教授课题组提出的这个策略，完全不依赖粘附，为柔性电子的制备提供了一种新思路，有望推进柔性电子的工业化进程。 使用形状记忆聚合物万能抓手组装柔性电子器件的简单展示 该项目得到了国家973计划、国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金等的支持。

血管性痴呆（VaD）是一类由脑血管疾病和缺血性或出血性脑损伤引起认知障碍的神经退行性疾病。 VaD 发生率约为 20％，已成为仅次于阿尔茨海默症（AD）的第二大常见痴呆类型，全球尚无理想治疗药 物上市。当前我国患病人群达 750 万。。 75

中试阶段/n该项目公开了一种从鸡蛋清中联合提取多种蛋白质的方法，通过聚乙二醇8000分级沉淀蛋白质，然后采用Q？Sepharose？FF阴离子交换层析进行分离，可以一次性获得卵粘蛋白、溶菌酶、卵转铁蛋白、卵清蛋白和卵黄素蛋白，且蛋白质产品纯度高，回收率较好，该方法仅需常用层析填料即可进行，大幅度缩减了生产成本，为蛋清中蛋白质提取的大规模工业生产提供了有利条件。