随着我国汽车工业的快速发展，汽车产量和保有量迅速增加，汽车尾气排放给城市空气造成的污染日益严重。控制汽车尾气污染的最有效途径是降低单车排放量，安装汽车尾气净化催化剂是目前最有效的方法之一，其关键是高效汽车尾气净化催化剂的开发。根据汽车工业和燃油品质的发展趋势，我们对汽车尾气净化的关键催化反应、净化催化剂的组成、稀土与（非）贵金属组分的相互作用等方面开展了广泛的应用基础研究，采用氧化共沉淀法、尿素水热法、反相微乳液法等制备了高稳定性与高储放氧性能的稀土基储氧材料；采用纤维素模板法和反相微乳液法等制备了大表面积和高热稳定性的氧化铝基复合氧化物；为了降低净化催化剂的成本，充分结合我国丰富的稀土资源，开展了"稀土－非贵金属－微量贵金属"的催化剂设计方案，使催化剂的成本明显下降；发展了整体式催化剂的制备方法，形成了一次涂覆可制备出均质、稳定的整体式催化剂的专有技术；解决了从实验室研究到工业化生产的工程化问题，在多家企业实现了工业化生产，产生了显著的经济效益和社会效益。使用本技术生产的汽车尾气三效催化净化器后，汽车尾气的排放可达到欧－Ⅳ排放标准，同时核心技术在工业源有毒有害污染物的催化净化和天然气催化燃烧中得到了广泛应用，取得了很好的应用效果。 本项目申请了10项中国发明专利（已授权6项）和2项国际发明专利，2005年获第七届上海国际工业博览会创新奖，2006年获上海市技术发明一等奖，2009年获国家科技进步二等奖。

项目简介： 二嗪磷即地亚农，是一种广谱、高效、中低毒有机磷杀虫杀螨剂，还广泛应用于兽药和卫生用杀虫喷雾剂，是替代高毒杀虫剂的主要品种之一。目前世界产量约 2-3 万吨/年，中国市场刚起步。 南开大学实现了原料异丁腈的国产化，在二嗪磷生产技术上取得突破性成果，异丁腈经甲氧基化、氨化、中和、环化制得羟基嘧啶，总收率达 95%以上，羟基嘧啶与 O,O-二乙基硫代磷酰氯合成二嗪磷的收率达到 95%以上，原药含量达 95%以上；生产工艺达到国际先进水平，特点是：乙酰乙酸乙酯或甲酯消耗低；合成采用连续自动化控制；以异丁腈合成羟基嘧啶的过程基本无三废；二嗪磷原药中 S-TEPP的含量低于 0.2%，达到国际标准。所得二嗪磷原药不需加任何稳定剂就能稳定存在；生产成本低，设备投资少，生产效率高。已获发明专利授权。可提供中试生产技术。 地亚农主要用于水稻、棉花、果树、蔬菜、甘蔗、玉米、烟草、马铃薯等作物，防治刺吸式口器害虫和食叶害虫(如磷翅目、双翅目幼虫、蚜虫、叶蝉、飞虱、蓟马、介壳虫、十二八星瓢虫等)，对螨卵也有一定杀伤效果。小麦、玉米、高梁、花生等作拌种，可防治蝼蛄、蛴螬等土壤害虫。颗粒剂灌心叶，可防治玉米螟。 工艺技术特点 南开大学元素所对地亚农的制备进行了深入细致的研究，首先，对异丁腈的合成进行了研究，并已实现了异丁腈的国产化，解决了异丁腈依赖进口，价格昂贵的问题，为地亚农生产奠定基础；其次，从理论基础出发，对合成地亚农的各步反应进行了反应机理及动力学的研究。近来，我们在地亚农的生产技术上起得突破性的成果，同样以异丁腈为起始原料，经脒化、环化、缩合三步反应合成地亚农。

开发了一种新型层状复合型加氢脱硫催化剂。将活性离子通过静电相互作用均匀地分散到有机改性的层状粘土材料的层状结构中，通过吸附、浸渍、干燥、挤出成型，再经焙烧、硫化处理制备得到镍钼钨复合硫化物纳米颗粒均匀分散地在粘土的层状结构中，形成层状复合型加氢脱硫催化剂。该新型、高效的加氢脱硫催化剂，脱硫效率高达99%以上，同时具有很好的催化稳定性，特别适用于石油产品中硫的脱除。

丝光是加工中高档棉制品不可缺少的工艺过程,它不仅能使棉纤维获得持久光泽和稳定的形态,而且使棉纤维对染料的吸附能力和强力也都有较大程度的提高。在传统的丝光过程中较少使用渗透剂,这主要是由于传统的前处理工艺多采用退、煮、漂三步法,棉织物处理的较为匀透,使用丝光渗透剂与否效果不十分明显。目前,为了节约能源,降低加工成本,许多印染厂不同程度地采用了短流程前处理工艺或冷堆前处理工艺,由于工艺过程缩短,往往出现毛效低和处理不匀的情况,丝光的均匀性和丝光效果也受到不同程度的影响。因此,新型丝光渗透剂的研究和在丝光过程中的应用就变得越来越迫切和必要。 由于丝光渗透剂所应用的介质为浓的烧碱溶液,而且用过的淡碱不是直接排放而是回收利用,这就对丝光渗透剂提出了一些特殊要求,一般地,作为丝光渗透剂应具有如下性质: （1）丝光渗透剂在浓烧碱溶液中能显著降低其表面张力,且用量小,成本低。 （2）丝光渗透剂要有良好的稳定性,即使在高温条件下也不被浓烧碱破坏。 （3）要具有低泡沫性质,以免给丝光生产和淡碱浓缩带来不必要的麻烦。 低泡耐碱丝光渗透剂YQ系列是一种低泡沫的耐碱渗透剂，主要用于高浓度氢氧化钠溶液中，典型的应用工艺是丝光和碱退浆。具有耐强碱、耐高温﹑无毒、低泡、易生物降解等优异性能。

氨基酸表面活性剂具有温和及低刺激性，是一类绿色表面活性剂，本研究采用新的工艺技术，降低了产品成本。

本项目是以脂肪醇与葡萄糖为原料，生产新型绿色表面活性剂——烷基糖苷，本合成工艺先进，产品质量好。产品可应用于日用化工、农药等行业中，具有较好的发展前景。 创新要点：采用一步法合成工艺，产品质量好，成本降低。 推广情况：已与江苏东泰精细化工公司合作，完成了小试工作。

酯基季铵盐属阳离子表面活性剂，主要涉及牛羊油脂肪酸、植物基的棕榈油脂肪酸或油酸酯基季铵盐，它是作为织物柔软剂的理想选择，它具有双烷基季铵盐的柔软性、抗静电性，引入酯基后使产品的生物降解性、相容性、分散性、可再润滑性得到极大的改善，而且织物不泛黄，更适于配成浓缩产品。作为双烷基季铵盐的替代品，酯基季铵盐同样用于毛纺、棉纺、麻纺、合成纤维、造纸等行业。本项目工艺路线简单可行，原料易得．而且以独特的催化与生产技术，使得本项目在设备投资、生产成本方面具有明显的优势。因此，本项目无论从环保方面、市场方面、还是经济效益方面，均具有广阔的发展前景和积极的推广价值。 关键技术 1、高活性催化剂技术； 2、低成本制造工艺与工程化设备的集成技术； 3、色度 Gard 值不大于 3。 获得成果 1、发表论文 3 篇； 2、申请专利 3 项，授权 2 项; 3、产业化：已完成 10 升/批的放大试验

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。