自然界中，贵金属金（Au）的块体只能以其热力学稳定结构面心立方(fcc)相存在。只有在纳米尺度，利用湿法化学合成方法，人们才能获得具有独特光学性质的，密排六方hcp-4H结构的Au纳米材料。虽然通过配体交换或外延生长贵金属的方式，可以在溶液中诱导4H相的Au变为fcc结构，获得更多的结构信息。但是，具体的结构性质和相转变过程仍然无法确定。本工作利用金刚石对顶砧（DAC）技术对4H相的Au纳米材料进行研究，探索其结构和相变过程，达到高压贵金属相工程的目的。 高压X射线衍射表明，压力在1.2 – 26.1 GPa之间，Au的4H结构逐渐转变为fcc相。同时，该过程的不可逆性使得贵金属高压相工程成为了可能。即通过控制最高压力，获得不同4H/fcc相含量的Au纳米材料。同时，相比纯4H相的Au纳米带，具有4H与fcc相交替多相结构的4H/fcc Au纳米棒更容易发生高压相变。这主要是由于4H/fcc多相Au纳米棒中大量相边界提供的相变成核位点，可以促进4H-fcc的相变过程。此外，课题组通过高分辨透射电子显微技术和密度泛函理论（DFT）计算的结合，首次观测到了原子尺度的Au相变路径。发现Au由4H-fcc的相变机理为（-112）4H晶面的整平，并伴随着密堆积方向的改变。这与以往观测到的金属高压hcp-fcc相的相变机制完全不同。该工作不仅对Au纳米结构的稳定性和相变提出了新的见解，而且提供了一种利用压力来调控贵金属纳米材料晶相含量的新策略，该策略可用于研究基于晶相的催化、表面增强拉曼散射、波导、光热疗法、传感、清洁能源等领域中。

蓝晶微生物致力于打造基于微生物的分子和材料创新平台。团队由清华、北大青年科学家组成，顾问团队包括中科院院士，中科院微生物所工业微生物研究室主任等。致力于利用合成生物学技术，提供生物活性分子。业务包括合同付费业务（iGEM科学教育，Holog平台），大客户定制开发（PHA业务线等）及自产经营（CBD开发）。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

（专利号：ZL 201410057393.X） 简介：本发明公开了一种锐钛矿型二氧化钛纳米晶溶胶的制备方法，属于纳米材料制备技术领域。本发明制备过程包括酯化、前躯体的水解以及产物的洗涤，具体是：控制乙醇与乙酸酯化速度，以控制释放出水的量，从而控制前躯体水解的速度，在85-120℃酸性条件下，生成的二氧化钛纳米晶转化为锐钛矿晶型。本发明制备二氧化钛的方法简单、成本低廉，得到的二氧化钛纳米晶分散性良好，适合于制备太阳能电池的光阳极。

Al-Si 合金具有低膨胀系数，良好的耐磨性及铸造性能，在内燃机活塞、缸 体压等发动机动力传动件制造领域广泛应用。过共晶 Al-Si 合金的微观组织中 通常存在五瓣星状、板片状、八面体和其他复杂相貌的初晶 Si，这些分布在该 合金基体中的较粗大初晶 Si，严重割裂了合金基体，在外力作用下，合金中的 Si 相尖端和棱角部位易引起局部应力集中，从而明显降低了合金的力学性能， 尤其是影响其塑性、强度、耐热性和热疲劳性能的提高。与此同时，在过共晶 Al-Si 合金中，初晶 Si 易出现集聚现象，严重降低了合金的各项性能。要改善 过共晶 Al-Si 合金的性能,必须同时对共晶 Si、初晶 Si 进行良好的细化处理，细 化、球化初晶 Si，才能使其得以广泛应用。目前国内外实际生产中通常采取加 磷（P）的方法，亦称磷变质（细化）处理。含磷变质剂主要包括磷盐或赤磷复 合变质剂及含磷中间合金。其主要存在问题如下： (1)磷盐或赤磷复合变质剂：处理过程中产生大量有害气体，环境污染严重， 效果不稳定，废品率高。 (2) Cu-P 中间合金：熔点高，加入后难熔化；密度大，易沉淀偏析。 基于上述行业背景，本课题组研制开发了一种应用于发动机活塞、压铸合 金熔体变质处理的新型 Al-P 晶种合金

目前在工业上广泛采用的CVD技术制备硅膜，工艺和设备复杂，成本高，且在安全和环保环节上投入巨大。我们在国内首创出了微晶硅薄膜的PVD法沉积工艺，在温度低于300度的条件下，在单晶硅片和普通玻璃片上制备出不同结晶度的微晶硅薄膜和纳米结构硅薄膜，可以得到具有高度<111>方向取向生长的微晶硅薄膜，并实现了控制工艺的稳定性和可重复性。利用磁控溅射技术成功实现微晶硅薄膜的制备是一项重大突破，从根本上克服了现有技术的缺点，具有绿色、高效、简单等优点。目前需要合作伙伴，把该实验室技术放大到工业规模。

一种提高四针状氧化锌晶须抗菌性能的方法，其步骤是：A、将外观为白色粉状的四针状氧化锌晶须加入到酒石酸钾钠的水溶液中形成糊状或悬浊液，搅拌10～30分钟，所述的酒石酸钾钠和四针状氧化锌晶须的摩尔比为0.1～1∶100，；再在搅拌状态下缓慢加入与酒石酸钾钠等摩尔量氯化铜的水溶液；之后，继续搅拌30～60分钟；最后，经过滤、洗涤、烘干，得表面原位沉积有纳米酒石酸铜的四针状氧化锌晶须复合物粉末；B、将复合物粉末在氢气气氛中升温至270～300℃保温15～60分钟，冷却至室温，即得。该方法得到的粉末抗菌力强，4小时杀菌率为98.5％～99.9％；且成本低廉，使用中不变色、易于推广。

本发明公开了一种通过施加低电平脉冲实现微纳尺寸 GST 相变 材料非晶化率连续变化的控制方法，包括控制非晶化率连续单调增大 和连续单调减小的操作，通过利用两个或两个以上的连续脉冲的幅值、 宽度和间隔等三个参量综合自适应变化精确控制焦耳热产生，继而实 现 GST 相变材料晶化率的连续变化，具体包括步骤：对相变存储单元 施加具有一定参量的两个或两个以上的连续脉冲；在连续脉冲的作用 下，相变材料获得一定的热量，使部分相变材

本发明公开了一种环形索承网格结构的无支架施工方法，即上部网格分单元吊装至先施工的索网上拼装。环形索承网格结构主要包括柱子、外环梁、上部网格、径向索、环向索和支撑杆。先采用斜向牵引的方法提升结构的径向索和环向索至高空，然后在结构索网下方安装工装配重索和反力架装置并张拉工装配重索，形成支撑索网；再分单元吊装上部网格至支撑索网上，同时通过反力架装置调节工装配重索使控制节点处于设计标高；最后卸除工装配重索和反力架装置，结构成型。该施工方法省去了支架的施工费用，可双向、实时、精确调整施工过程中控制节点的标高，无需主动张拉拉索，有利于看台保护，实现索承网格结构的绿色装配化施工。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,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] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。