东南大学国际分子铁电科学与应用研究院暨江苏省“分子铁电科学与应用”重点实验室团队发现了具有七个物理通道开关的热致变色铁弹体。相关工作以题为“The First Chiral Thermochromic Ferroelastic with Seven Physical Channel Switches”的学术论文在化学领域顶级期刊《Angewandte Chemie International Edition》上发表。此外，该论文被选为VIP（Very ImportantPaper）。据悉，只有不到5%的已接收论文才能获得如此积极的评价。 在信息化时代，电子智能设备的信号处理和加密显得至关重要，具有多重物理通道双稳态开关特性的多功能材料成为后起之秀。众所周知，一把钥匙对应一个锁，假如我们将财产放进保险柜中，我们就又多了一层防护。类似地，每增加一个物理通道，就是增加一层保障。基于此，我们报道了首例具有七个物理通道的手性化合物，可以对信息进行七层加密处理，使信息安全更加可靠。 (a) 消旋晶体结构中的无序的CTA阳离子和手性有序的S-CTA和R-CTA阳离子 (b) (R-CTA)2CuCl4 (c) (S-CTA)2CuCl4的晶体堆积图 图为变温固体紫外-可见吸收光谱 该工作由博士生陆思祺（第一作者）等人的共同努力下完成，东南大学为第一通讯单位。该成果得到“东南大学十大科学与技术问题”启动培育基金的资助。

东南大学国际分子铁电科学与应用研究院暨江苏省“分子铁电科学与应用”重点实验室团队发现了具有七个物理通道开关的热致变色铁弹体。相关工作以题为“The First Chiral Thermochromic Ferroelastic with Seven Physical Channel Switches”的学术论文在化学领域顶级期刊《Angewandte Chemie International Edition》上发表。此外，该论文被选为VIP（Very Important Paper）。据悉，只有不到5%的已接收论文才能获得如此积极的评价。 在信息化时代，电子智能设备的信号处理和加密显得至关重要，具有多重物理通道双稳态开关特性的多功能材料成为后起之秀。众所周知，一把钥匙对应一个锁，假如我们将财产放进保险柜中，我们就又多了一层防护。类似地，每增加一个物理通道，就是增加一层保障。基于此，我们报道了首例具有七个物理通道的手性化合物，可以对信息进行七层加密处理，使信息安全更加可靠。 图1. (a) 消旋晶体结构中的无序的CTA阳离子和手性有序的S-CTA和R-CTA阳离子；(b) (R-CTA)2CuCl4和(c) (S-CTA)2CuCl4的晶体堆积图。 早在1999年，Wataru Fujita等人在《Science》上就已经报道了磁双稳态（Science1999, 286, 261–262）。在1,3,5-trithia-2,4,6-triazapentalenyl（TTTA）分子中观测到一个明显的磁双稳态回线发生在230 K到305 K温度范围内。它的高温相为顺磁相，低温相在二聚作用的影响下具有抗磁性。三年后，M. E. Itkis等人在《Science》上报道了在非那烯基中性自由基产物中发现了电、光、磁三个物理通道的双稳态特性（Science2002, 296, 1443–1445）。直到2014年，熊仁根教授团队在《Advanced Materials》上报道了高碘酸咪唑（IPI）化合物具有介电、压电、SHG和铁电和机电耦合等五个物理通道的双稳态（Adv. Mater.2014, 26, 4515–4520）。由此可见，每增加一个物理通道都面临着巨大的挑战，在分子铁电“似球-非球”原理和手性引入的指导下，我们利用手性配体进行合成，将手性开关引入其中，成功组装得到了(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4(CTA = 3-Chloro-2-hydroxypropyltrimethylammonium) （图1），这两个化合物在介电、电导、二阶非线性、压电、铁弹性，手性和热致变色这七个物理通道上具有开关特性。其中热致变色特征尤为耀眼，区别于传统的相变材料，这为双稳态开关提供了光谱加密的新灵感。 图2. (a) DSC曲线；(b) 介电，电导，压电和二阶非线性光学等多重双稳态示意图。 (Rac-CTA)2CuCl4，(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4的相变点分别在361, 417 和420 K附近(图2)，随着温度变化，相变温度以下的低温相和相变温度以上的高温相的介电常数、电导率、压电系数、SHG信号强度均呈现出可切换的两种稳定的状态。 图3. (S-CTA)2CuCl4和(R-CTA)2CuCl4晶体在293 K下的铁弹畴结构。 此外，这对手性化合物还具有铁弹性，铁弹相变往往伴随着铁弹畴的演化。在正交偏振光下，不同取向的铁弹畴具有不同的双折射特性，从而呈现出明暗不同的结构区域。(S-CTA)2CuCl4和(R-CTA)2CuCl4的晶态薄膜在室温下呈现出清晰的三角形铁弹性结构。当温度高于相变点时，铁弹畴迅速消失，呈现出立方对称的消光特性。在随后的冷却中，规则的铁弹畴又很快显现，表现出明显的开关特性。 图4.变温固体紫外-可见吸收光谱。 除了铁弹性外，这一对手性晶体还展示出可转换的热致变色的性质。室温下，(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4晶体对光的吸收均低于540 nm，与它们呈现的黄色外观一致。随着温度的升高，电子吸收带的吸收边缘发生红移。当温度超过相变点达到423 K时，吸收边移动到580 nm，这也与晶体受热变成橙色一致。利用热致变色特征对光谱加密和信号检测进行特定的处理，这为开发新型加密技术带来新的思路。 该工作由博士生陆思祺（第一作者）等人的共同努力下完成，东南大学为第一通讯单位。该成果得到“东南大学十大科学与技术问题”启动培育基金的资助。

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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。    

本发明属于钙钛矿结构环境协调性压电陶瓷领域，特别涉及一种铌酸钾钠-锆钛酸铋钠系无铅压电陶瓷，该无铅压电陶瓷由通式(1-x)(KuNav)NbO3-xBi0.5Na0.5Zr1-yTiyO3表示，式中，0＜x≤0.05, ?0≤y≤0.3，0.40≤u≤0.55，0.45≤v≤0.60，且u+?v=1。本发明提供的无铅压电陶瓷具有较高的压电性能，所用原料价格低廉，节约成本，有利于促进实用化进程，在工业生产中应用。