本发明公开了一种湍流边界层载荷模型的等效方法，包括如下步骤：（１）湍流边界层载荷模型经等效后形成等效完全随机面压载荷模型；（２）确定所述等效完全随机面压载荷模型的等效相关函数的量级；（３）确定结构弯曲波长及湍流边界层载荷特征波长，进而计算一致性频率，在此基础上确定等效随机面压载荷模型的适用频率范围。本发明提供的一种湍流边界层载荷模型的等效方法，是一种将湍流边界层载荷模型等效为完全随机面压载荷模型的技术，该技术可有效降低湍流边界层载荷作用下结构动响应分析的计算量，缩短设计周期，节约设计成本。

可以量产/n本技术采用原位插层聚合方法制备尼龙6/蒙脱土（PA6/MMT）复合材料。已研制出两种材料：原位插层聚合蒙脱土改性PA6和原位插层聚合PA6/复合蒙脱土高阻隔性材料。原位插层聚合蒙脱土改性PA6：将Na-MMT、ε-己内酰胺、催化剂、助催化剂、活性剂和水混合均匀，形成稳定的胶体分散体系，使分散体系在机械搅拌和超声波振荡作用下，混合分散均匀，放入自制聚合釜中聚合。使离子交换、单体插层、单体原位聚合一步完成，不但缩短了工艺流程，降低了成本，还提高了产品性能。将反应温度设定在聚合物熔点以下，提高

中国科学技术大学工程科学学院刘罗勤特任研究员在大气边界层的理论研究方面取得突破性进展，在国际上首次获得了适用于整个常规中性大气边界层的速度、风向、湍流剪切力预测的解析表达式，其结果与高精度数值模拟和大气观测数据符合一致。

基于无线射频的智能交通公共平台， 对进入系统的所有“物”， 包括系统平台范围内的道路交通设备、车位、移动交通工具等采用基于射频识别（RFID）技术的电子标签作介质，为被标识的交通工具建立起以身份特征信息为核心的、终身的、可靠的、唯一对应的“电子镜像”。 依托 RFID 的系列技术手段， 将这一“电子镜像”真实、 可靠、 完整地映射到应用系统的数字化公共信息平台上。 通过对运行于这一信息平台上的“电子镜像”的监管服务， 支持或实现对活动在实景现场的被标识交通工具的物理实体的监管、服务。

本发明公开了一种自感知工作点的电磁超声检测方法及装置， 该方法包括步骤:S1、将线圈放于构件上方，将永久磁铁放置于线圈 上方，在构件中激励超声导波信号;S2、调节永久磁铁与被检构件间 的提离，在不同提离下采集超声导波信号并转换为检测信号，确定其 首个非电磁脉冲信号峰峰值;同时采集不同提离下表征磁场强度的电 压;S3、确定上述峰峰值的最大值，将其对应的提离作为基准工作提 离，寻找邻近提离作为工作提离;S4、在基准工作提离与工作提离中 确定最小提离和最大提离对应的电压，生成最佳工作电压区间，根据 该区间

本发明公开了一种基于 flash 编程干扰错误感知的 LDPC 译码优化方法，随着 NAND 闪存存储密度的提升，每个单元存储较多的比特信息，单元之间的耦合干扰较强烈，造成严重的编程干扰错误，使得传统的 BCH 码不足以保证数据的可靠性，LDPC 码具有优于 BCH 码的纠错性能而被应用于 NAND 闪存存储系统中。使用被优化的 LDPC译码算法具有重要意义。现已观察，编程干扰错误具有数值相关性特征，当进行 LDPC

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

本发明公开了一种纠删码存储中负载感知的数据归档方法，包 括步骤：获取纠删码存储集群中生产集群的每个节点的负载权重值， 并将负载权重值存储在数组中，并根据节点负载权重值来确定不同条 带在生产集群中的归档节点集合。对第 i 个条带，初始化其归档节点 集合为空，从第 i 个条带的数据分布集合中选择负载权重值最高的节 点，并判断该节点的负载权重值是否大于该节点的数据块个数，如果 为是，则将该节点对应的数据块填充在该条带的归档

1.实现煤矿井下工作面的无线通讯。 2.实现采煤工作面物联网监测设备的电池自供电，达到自适应频率采集。 3.通过软件的智能分析，对工作面采煤装备的工作状态进行预警。 4.搭建服务器云平台，建立大数据中心，拓展相应数据实时通过PC端，手机端报警推送。

产品详细介绍Beeker取样器是在水下土壤中静态取样的工具。样本收集到透明管中，这样它就能将材料保持在原位上，可以据此做出清楚的剖面描述。技术参数采样深度：5米 采样管尺寸：直径63×57mm，长度100/150cm配置：包括一个完整的沉积物采样器，不同长度的采样管，活塞，顶部的锤击头和扩展连接杆，一个真空手泵，一个压力手泵，软管绞盘和软管，一个气动排放和分离系统(04.23.SB型)，一个工具包，各种附件和铝质装运箱。采样原理在采样前，一个坚硬的切割头安装在采样管底部。一个垫圈安装在采样官顶部。切割头和垫圈用带子紧密连接，采样管被它们夹紧。这种构造可以用在不同长度的采样管上（最大1.5米）。一个橡胶隔膜装在切割头里，可以在一定压力下膨胀并完全关闭切割头，可以保证采样器提起时，样品完好保存。通过使用扩展连接杆和顶部的锤击头，可以将采样器插入到底泥中。通过使用活塞，Beeker采样器可以避免对样品产生压缩的问题。采样前，将活塞装在切割头里。当切割头位于沉积物上时，活塞通过绳子保持在一个固定高度（例如将绳子固定在船的栏杆上）。当采样管下降时，活塞保持静止状态。采样管被推入沉积物中，环绕着活塞。由于摩擦的作用而产生的压缩被部分真空产生反作用抵消。通过Beeker采样器采集的样品压缩率最大只有4-5%，其它的采样系统通常会压缩30%以上。采样管被密封以后，通过使用水-气动排放和分离系统，样品可以再细分成更小的、非破坏性的样品，用来深入研究。取样完成后，取样管密封，通过液压-气压排出和分离设备，样本可再分为更小的静态样本，以备相关的深度分析。全套装置包括：一套完整的沉积物取样工具，各种长度的取样管，活塞，顶杆和加长杆，一个真空/压力泵，真空/压力存储器，带软管的软管卷盘，一个排出/分离设备，一套工具，各种附件，以及一只铝制搬运箱。优点装备完整，并带有详尽手册。土壤剖面和密度保存较好。由于样本的真实直径，周围很少有样本撒出。沉积物的静态取样取样器重量轻，使用简便，所以一天之内可以采集多个样本。有了气压存储器和粗软管连接，取样器非常灵活，用途广泛。取样器可处理各种密度不同的沉积物，从含水很多、没有粘性到松散的沙土，不受土壤分层的影响。用液压-气压排出和分离设备，可轻松控制样本的排出以及/或者分离。标准装置可用于水中最深5米。在某些情况下，使用加长杆，还可在更深处采集样本。注意：随着取样深度的增加，流水中取样会越来越困难