基于六维力传感器的机器人动力学参数辨识

采用基座布置六维力传感器的方式进行机器人动力学参数辨识。以递推牛顿-欧拉方程为基础建立机器人动力学模型，给出六维力传感器输出与机器人关节间动力学关系，分离待辨识动力学参数并确定其最小惯性参数集，最终建立基于基座六维力传感器的机器人辨识模型。为了进一步提高辨识精度，采用两层低通滤波算法推导出加速度替代公式和速度滤波算法，减少加速度和速度噪声的影响。最后，以六自由度协作机器人的前2个关节为对象，设计辨识实验，获得两关节的最小动力学参数集。通过结果逆向验算表明，基座布置六维力传感器方式能以较高的精度辨识出机器人动力学参数。     

微波热解技术制备的生物炭在废水处理应用的研究进展

水体污染是当今重大的环境问题，吸附法是一种清洁高效的废水处理方法，生物炭因具有良好的吸附能力常被作为吸附剂进行应用。生物炭制备技术有多种，其中微波热解技术因效率高、原料受热均匀、成炭率高、制得的生物炭比表面积大、官能团丰富而被应用。通过介绍微波热解生物炭的制备方法，探讨了微波热解温度、微波功率及停留时间等参数对生物炭制备和吸附的影响，总结了微波热解生物炭对废水中重金属、有机污染物和染料污染物的处理研究现状，阐明了微波热解生物炭所具备的优势，并对其在水中污染物去除的后续研究及推广应用进行了展望，以期为废水处理的研究应用提供思路。     

含β"-Mg5Si6相Al-Mg-Si合金深冷环境强塑双增原子级机理(英文)

采用分子动力学方法研究β″-Mg₅Si₆析出相体积分数及深冷温度对Al-Mg-Si合金纳米力学特性的影响。模拟结果表明，与纯Al的峰值应力相比，当温度为77 K、β″析出相体积分数为0.107时，Al-Mg-Si合金的峰值应力提高97.05%。当β″析出相体积分数为0.107时，与300 K下样品的峰值应力相比，在27 K下该样品的峰值应力可提高23.55%。研究结果表明，深冷环境有助于提高总位错密度，使样品能够承受更大的应力，这为含β″相的Al-Mg-Si合金提供额外强度和韧性。降低温度可以明显抑制孔洞的萌生和生长(生长率27 K时下降88.5%)，从而提高Al-Mg-Si合金的塑性。     

轧制(热轧，冷轧，深冷轧制)复合法制备轻质金属层状带材研究进展（英文）

由于兼具多种材料的综合优势，金属层状复合板得到了广泛关注。轧制复合法具有可稳定连续生产的优势，已成为目前制备金属层状复合板的主要方法之一。本文介绍轧制复合金属层状复合板的研究进展，主要包括热轧复合法、冷轧复合法、累积叠轧法和深冷轧制复合法。系统地讨论金属层状复合板的界面形成机理及影响界面结合质量的主要因素，并对高性能金属层状复合板未来发展方向提出指导性的展望。