共沸物的形成是由物质的性质决定的，对大多数物系来讲，会形成最低共沸物（比最高共沸物多很多）。共沸物一旦形成，除非有分相的体系，否则是不能拿到高纯度物质的，比如，乙醇和水的体系，在常压状态下，理论上精馏得到的乙醇最高浓度是95.6%（wt），通常的做法是加入苯等作为携带剂可以得到无水乙醇。我们采用变压的操作方法分离共沸混合物，适用于乙腈-水，乙酸乙酯-乙醇等绝大多数物系，产品乙腈，乙酸乙酯和乙醇的浓度可以达到99.0%-99.9%（视杂质不同，可能有差异）从含有乙腈的废水中（或含有乙酸乙酯和乙醇的混合物中）利用变压操作改变共沸点的方法进行共沸精馏，以乙酸乙酯和乙醇的混合物分离为例，第一个塔在减压下操作，共沸组成26%（乙醇），第二塔常压操作，共沸组成31%（乙醇），这样就可以在塔釜得到纯度很高的乙酸乙酯，在第一个塔底得到高浓度的乙醇。利用我们独特的技术，可以在系统设计过程中，进行优化设计，使能量消耗大大降低。应用前景分析及效益预测：该方法适用于大多数的有共沸物的体系，应用面广，系统操作简便、弹性大，可以采用板式塔和填料塔相结合的方案更提高了原料的适应性，回收后的溶剂纯度高，完全可以返回使用，大大降低厂家生产成本，经济效益非常可观。可以视具体物系提供详细的经济分析报告。

扩链剂常用于提高聚酰胺、聚酯等工程塑料的熔体粘度和力学性能，可弥补熔融加工过程中降解导致的性能下降，对工程塑料的回收利用意义重大。含有丙烯酸缩水甘油酯结构单元的共聚物是重要的扩链剂种类，其扩链效果随其分子量的降低而提高。目前市售的丙烯酸缩水甘油酯类扩链剂的重均分子量通常在8.0×103 左右，扩链效果较差。在自由基聚合中，添加链转移剂是有效降低聚合物分子量的方法，但当链转移剂添加量过高时，聚合产率下降明显、生产成本提高。该技术采用溶液聚合法，以甲基丙烯 酸缩水甘油酯、甲基丙烯酸甲酯为主要共聚单体，加入低自由基活性的α-甲基苯乙烯作为第三单体，并添加适量的链转移剂，成功将共聚物的重均分子量降低至 6.0×103 以下，将反应产率保持在 90%以上。所得甲基苯乙烯-甲基丙烯酸甲酯-甲基丙烯酸缩水 甘油酯三元共聚物高反应环氧官能团含量高、分子量低，用于聚 酯、聚酰胺的扩链，具有易分散、反应活性高、扩链效果优异等 特点。由于共聚物中存在甲基苯乙烯结构单元，在加工温度下易发生解聚，分子量降低，可进一步增加扩链效果。 

能源路由器是实现能源互联网与配电网的信息交换与电能共享的核心电力电子装置。现有的以固态变压器为核心的电力变换装置由于其拓扑结构落后，且效率低下，不能实现基于能源路由器的能源协调控制策略。针对上述难题，研发了一种应用于能源互联网的能源路由器装置，包括三相三电平双向整流单元、六相交错DC/DC双向变换单元、自激软启动推挽式全桥DC/DC双向变换单元、三相谐振软开关双向逆变单元、单相全桥双向逆变单元；可实现从各能源终端将分布式电源并网，能量转换形式更加多样化，从根本上实现能量的双向流动；多单元拓扑结构决定其可提供多种电压等级电能，满足多种负载与储能设备的需求。

一种基于IPv6的移动互联网络接入方法，基于IPv6，利用单向信道、ICMPv6和隧道技术的AD-HOC接入互联网技术方案，含有移动AD-HOC节点的接入网关发现方法和AD-HOC节点与互联网通信的方法。有益效果是不仅有效的解决了AD-HOC网络接入到互联网的问题，降低了接入网关发现的时延和给AD-HOC网络带来的通信开销，消除了接入网关在协议转换和地址转换方面的开销等；而且将移动IPv6和移动网络等先进技术与AD-HOC网络结合在一起。

本发明公开了通式I所示的川贝母生物碱类化合物在制备镇咳、祛痰和/或抗炎药物中的用途,其中,R1为:=O或R2为:H;R3为:H;R4为H或OH;R5为:O或无。其中,西贝碱、川贝酮、西贝碱氮氧化物、异浙贝甲素、异浙贝甲素氮氧化物和10倍量的磷酸可待因具有相近的镇咳效果,并且该5种单体的镇咳、抗炎作用也优于贝母甲素、贝母乙素;其中,贝母甲素、贝母乙素、西贝碱、西贝碱氮氧化物、异浙贝甲素氮氧化物具有良好的祛痰作用。本发明还公开了瓦布贝母总生物碱提取物及其制备方法和用途。

本发明涉及一种具抗癌活性的昆布氨酸希夫碱同双核配合物的合成及其药物组合物，包括：(1)叠氮桥联昆布氨酸缩2‑吡啶甲醛希夫碱铜同双核配合物的合成；(2)叠氮桥联昆布氨酸缩2‑吡啶甲醛希夫碱锌同双核配合物的合成；(3)硫氰酸根桥联昆布氨酸缩2‑吡啶甲醛希夫碱铂同双核配合物的合成；(4)叠氮桥联昆布氨酸缩3，5‑二溴水杨醛希夫碱铜同双核配合物的合成；(5)草酸根桥联昆布氨酸缩3，5‑二溴水杨醛希夫碱铂同双核配合物的合成，并针对上述化合物进行药理学分析研究。本发明化合物具抗癌活性作用，适合在抗癌领域中使用，具有较大的医学和药学价值，为抗癌药物的研究开发和应用推广提供了一条重要的依据。该发明的有益效果在于：本发明提供了一种具抗癌活性的昆布氨酸希夫碱同双核配合物的合成及其药物组合物的合成方法，并进行了药理学分析，证明该化合物的具抗癌活性作用，适合在抗癌领域中使用。本发明方法找到了一种新的药物合成方法，具有较大的医学和药学价值，为抗癌药物的研究开发和应用推广提供了一条重要的依据

本发明公开了一种气固混合物中颗粒物浓度的测量装置和测量方法，该测量装置包括称重装置、第一鼓泡装置、第二鼓泡装置、弹簧拉力装置和补重装置组成；称重装置为杠杆结构，杠杆结构的两侧分别为受重杆和测量杆，第一鼓泡装置和第二鼓泡装置分别设置在受重杆和测量杆上，补重装置设置在测量杆上，第一鼓泡装置和第二鼓泡装置为装有液体的封闭式容器，第一鼓泡装置上设有第一进气管和第一出气管，第二鼓泡装置上设有第二进气管和第二出气管。优点是： 首先，本测量装置简单，不受颗粒物理性质的影响，可以通过增加曝气头数目减少操作时间； 其次，通过微小放大原则，将固体颗粒物的质量累积量放大成较明显的弹簧拉力装置的受力变化。

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。