BTL1FNM弱光柵陣列應(yīng)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(jié)構(gòu),有利于調(diào)控其物理性質(zhì)并拓寬其在柔性電子器件中的應(yīng)用.近年來(lái),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(jié)構(gòu)的形成.但是,在石墨烯薄膜中可控地形成有序的褶皺狀結(jié)構(gòu)仍然面臨巨大挑戰(zhàn).本文報(bào)道了一種簡(jiǎn)單地制備具有周期性平行褶皺結(jié)構(gòu)的石墨烯薄膜的方法,即通過(guò)將溶液表面自組裝形成的石墨烯薄膜轉(zhuǎn)移至預(yù)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(jiǎn)單地通過(guò)改變基底的預(yù)拉伸形變來(lái)控制.當(dāng)PDMS基底預(yù)拉伸應(yīng)變分別為10%、20%和50%時(shí),薄膜中褶皺的平均寬度分別為3.68、2.99和2.01μm.本文還進(jìn)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(shí)的形貌結(jié)構(gòu)變化.此外,本文基于該褶皺狀石墨烯薄膜,構(gòu)建了應(yīng)變傳感器.該傳感器展現(xiàn)出高靈敏度、寬探測(cè)范圍和優(yōu)良的循環(huán)穩(wěn)定性,其在實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)探測(cè)、健康監(jiān)測(cè)和電子皮膚等領(lǐng)域有著廣闊應(yīng)用前景. 

以智能制造領(lǐng)域中有代表性的設(shè)備——工業(yè)機(jī)器人——為研究對(duì)象，針對(duì)其精度退化及設(shè)備故障問(wèn)題，研究了工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估問(wèn)題．首先，對(duì)工業(yè)機(jī)器人核心部件進(jìn)行了失效模式及影響分析，并對(duì)現(xiàn)有工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估方法進(jìn)行了綜述．其次，提出了基于邊-云協(xié)同和深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估框架．在邊緣層應(yīng)用基于群組聚類和對(duì)等比較的方法進(jìn)行異常檢測(cè)，快速識(shí)別出發(fā)生異常的設(shè)備；在云端借助故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)以及人工智能算法對(duì)發(fā)生異常的設(shè)備進(jìn)行深度健康評(píng)估．后，對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估方法進(jìn)行了展望． 

BTL7-A110-M0175-B-KA05    BTL06WA
BTL7-A110-M0175-B-S32    BTL06WC
BTL7-A110-M0200-B-S115    BTL16TT
BTL7-A110-M0200-B-S32    BTL06WE
BTL7-A110-M0250-A-MA311-S135    BTL1PCY
BTL7-A110-M0250-B-KA05    BTL0RPM
BTL7-A110-M0250-B-S115    BTL0YM5
BTL7-A110-M0250-B-S32    BTL06WF
BTL7-A110-M0250-Z-S32    BTL0YZR
BTL7-A110-M0254-Z-KA05    BTL0U1H
BTL7-A110-M0260-A-MA311-KA05    BTL229K
BTL7-A110-M0300-B-KA05    BTL0TEK
BTL7-A110-M0300-B-S32    BTL06WJ
BTL7-A110-M0320-B-S32    BTL0UL4
BTL7-A110-M0325-B-S32    BTL0ZPC
BTL7-A110-M0350-B-S32    BTL06WL
BTL7-A110-M0400-B-S32    BTL06WM
BTL7-A110-M0450-B-S32    BTL06WN
BTL7-A110-M0457-Z-KA05    BTL0U3W
BTL7-A110-M0500-B-S32    BTL06WT
BTL7-A110-M0550-B-S32    BTL06WU
BTL7-A110-M0600-B-S32    BTL06WW
BTL7-A110-M0650-A-S32    BTL17JN
BTL7-A110-M0650-B-S32    BTL06WY

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

BTL7-E500-M1200-K-K05以智能制造領(lǐng)域中有代表性的設(shè)備——工業(yè)機(jī)器人——為研究對(duì)象，針對(duì)其精度退化及設(shè)備故障問(wèn)題，研究了工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估問(wèn)題．首先，對(duì)工業(yè)機(jī)器人核心部件進(jìn)行了失效模式及影響分析，并對(duì)現(xiàn)有工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估方法進(jìn)行了綜述．其次，提出了基于邊-云協(xié)同和深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估框架．在邊緣層應(yīng)用基于群組聚類和對(duì)等比較的方法進(jìn)行異常檢測(cè)，快速識(shí)別出發(fā)生異常的設(shè)備；在云端借助故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)以及人工智能算法對(duì)發(fā)生異常的設(shè)備進(jìn)行深度健康評(píng)估．后，對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人健康評(píng)估方法進(jìn)行了展望． 

 BTL7-A110-M0810-B-S32    BTL16NT
BTL7-A110-M0850-B-S32    BTL10LH
BTL7-A110-M0860-B-S32    BTL17WF
BTL7-A110-M0900-B-KA05    BTL14EA
BTL7-A110-M1000-B-S32    BTL0H2J
BTL7-A110-M1200-B-S32    BTL0LY9
BTL7-A110-M1300-B-S32    BTL0NNN
BTL7-A110-M1500-A-MA311-S135    BTL1F3T
BTL7-A110-M2000-B-KA00,4-ZA10    BTL19FF
BTL7-A110-M4050-A-MA311-S135    BTL1M18
BTL7-A501-M0100-B-S115    BTL06Y4
BTL7-A501-M0175-B-S32    BTL12LK
BTL7-A501-M0275-B-S32    BTL06Y6
BTL7-A501-M0380-B-KA15    BTL1A06
BTL7-A501-M0400-B-S32    BTL0UH8
BTL7-A501-M0750-B-S32    BTL098K
BTL7-A510-M0051-Z-S32    BTL0NY0
BTL7-A510-M0077-Z-S32    BTL0RZ8
BTL7-A510-M0100-B-NEX-KA05    BTL1NU0
BTL7-A510-M0100-B-S32    BTL0UU3
BTL7-A510-M0102-Z-S32    BTL0MPJ
BTL7-A510-M0127-Z-S32    BTL0TN0
BTL7-A510-M0152-Z-S32    BTL0REL
BTL7-A510-M0178-Z-S32    BTL0PKN
BTL7-A510-M0200-B-NEX-KA05    BTL1NU1