BTL1FNM弱光柵陣列應變巴魯夫傳感器BTL7-E500-M1200-K-K05

BTL7-E500-M1200-K-K05石墨烯薄膜中可控的微納結構,有利于調控其物理性質并拓寬其在柔性電子器件中的應用.近年來,研究人員致力于控制石墨烯薄膜中褶皺、起伏波紋等微納結構的形成.但是,在石墨烯薄膜中可控地形成有序的褶皺狀結構仍然面臨巨大挑戰(zhàn).本文報道了一種簡單地制備具有周期性平行褶皺結構的石墨烯薄膜的方法,即通過將溶液表面自組裝形成的石墨烯薄膜轉移至預拉伸的聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底上而得到.制備的石墨烯薄膜中,褶皺的寬度可以簡單地通過改變基底的預拉伸形變來控制.當PDMS基底預拉伸應變分別為10%、20%和50%時,薄膜中褶皺的平均寬度分別為3.68、2.99和2.01μm.本文還進一步研究和分析了雙層堆疊、褶皺狀石墨烯薄膜,在拉伸形變時的形貌結構變化.此外,本文基于該褶皺狀石墨烯薄膜,構建了應變傳感器.該傳感器展現出高靈敏度、寬探測范圍和優(yōu)良的循環(huán)穩(wěn)定性,其在實時運動探測、健康監(jiān)測和電子皮膚等領域有著廣闊應用前景. 

以智能制造領域中有代表性的設備——工業(yè)機器人——為研究對象，針對其精度退化及設備故障問題，研究了工業(yè)機器人健康評估問題．首先，對工業(yè)機器人核心部件進行了失效模式及影響分析，并對現有工業(yè)機器人健康評估方法進行了綜述．其次，提出了基于邊-云協(xié)同和深度學習的工業(yè)機器人健康評估框架．在邊緣層應用基于群組聚類和對等比較的方法進行異常檢測，快速識別出發(fā)生異常的設備；在云端借助故障預測與健康管理技術以及人工智能算法對發(fā)生異常的設備進行深度健康評估．后，對基于深度學習的工業(yè)機器人健康評估方法進行了展望． 

BTL7-A110-M0175-B-KA05    BTL06WA
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 BTL1FNM弱光柵陣列應變巴魯夫傳感器BTL7-E500-M1200-K-K05

BTL7-E500-M1200-K-K05以智能制造領域中有代表性的設備——工業(yè)機器人——為研究對象，針對其精度退化及設備故障問題，研究了工業(yè)機器人健康評估問題．首先，對工業(yè)機器人核心部件進行了失效模式及影響分析，并對現有工業(yè)機器人健康評估方法進行了綜述．其次，提出了基于邊-云協(xié)同和深度學習的工業(yè)機器人健康評估框架．在邊緣層應用基于群組聚類和對等比較的方法進行異常檢測，快速識別出發(fā)生異常的設備；在云端借助故障預測與健康管理技術以及人工智能算法對發(fā)生異常的設備進行深度健康評估．后，對基于深度學習的工業(yè)機器人健康評估方法進行了展望． 

 BTL7-A110-M0810-B-S32    BTL16NT
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