中原工学院

本发明涉及锂电池软包装材料技术领域，具体为一种锂电池铝箔用钝化液及其制备方法。针对现有三价铬钝化液与铝塑膜胶层匹配性差、高温熟化及电解液浸泡后粘接强度衰减明显，难以满足高端锂电池封装需求的问题，本发明采用有机‑无机复配体系设计：钝化液包含三价铬化合物、磷酸或磷酸盐、去离子水、异丙醇及水性丙烯酸树脂；其中水性丙烯酸树脂以丙烯酸为主单体，引入苯乙烯、含氟丙烯酸酯与交联单体，经分步乳液聚合制得。钝化液采用分步常温搅拌溶解工艺制备，操作简便易工业化。经本发明钝化液处理的铝箔可形成致密钝化膜，与PVDF层剥离力显著提升，电解液浸泡后膜层保持完好，耐蚀性与界面粘接稳定性优异，适用于锂电池铝塑膜铝箔钝化处理，低毒环保，适配高端软包锂电池封装要求。

本发明属于聚乙烯超细纤维技术领域，涉及一种光致热聚乙烯超细纤维水蒸发材料及其制备方法与应用。该方法以高密度聚乙烯纤维为基底，首先利用熔喷法实现光热纳米颗粒在纤维中的原位包覆；随后，利用交叉铺网梳理机获得结构易调控的粘胶纤维网，最后结合柔性水刺工艺同步构筑HDPE/MWCNT/CEL梯度孔隙结构，即得光致热聚乙烯超细纤维水蒸发材料。该方法原料和设备成本低且生产效率高。该水蒸发材料具有多孔的三维互穿网络结构，兼具优异的力学性能、柔软性、透湿透气性和光热转换性能，作为水蒸发器，可以广泛应用于海水淡化或含油废水净化处理领域中。

本发明属于非织造材料技术领域，涉及一种交叠式UHMWPE柔性防刺复合材料及其制备方法与应用。该材料包括多层交叉堆叠的UHMWPE无纬布层和芳纶纤维网层，芳纶纤维网层与UHMWPE无纬布层沿厚度方向交替分布。本发明通过将芳纶纤维开松、梳理形成均匀纤网，使其与UHMWPE无纬布上下叠层并交叉铺网，得到交替层状复合纤网；对复合纤网进行针刺固网，使部分芳纶纤维沿厚度方向迁移并嵌入相邻UHMWPE无纬布层间，形成层间抱合结构；再进行水刺整理，使表层芳纶纤维缠结并重排制备得到该复合材料。该复合材料的结构区别于三层夹心式柔性防刺材料，通过多层交叉承载、厚度方向锚固和表面纤维重排的协同作用，在提高抗穿刺、顶破和撕裂性能的同时改善柔软性、透气性和透湿性。

本发明公开了一种基于模糊逻辑权重协调与粒子群参数优化的电池热管理智能协调控制方法，属于动力电池热管理技术领域。针对液冷‑相变材料复合散热系统流量与进水温度强耦合、传统控制难以兼顾整体温度水平与均匀性的问题，本发明提出双闭环PID协调控制策略：上层温度回路调节进水温度以稳定模组整体温度，下层温差回路调节冷却液流速以抑制温度梯度；模糊控制器以温度、温差误差为输入动态分配双回路权重，粒子群算法基于加权适应度函数在线自整定PID参数。3C放电工况下，较传统PID峰值温差降低44.24%，稳态最高温26.74℃；较粒子群‑PID总能耗降低6.28%，可消除控制振荡，实现控温精度、能效与适应性的多目标优化。

本发明公开一种基于辅助分类器生成对抗网络的入侵检测方法、装置及介质，涉及信息技术、网络数据融合技术领域。该方法包括：构建辅助分类器生成对抗网络，其中，辅助分类器生成对抗网络包括生成器、判别器、第一辅助分类器和第二辅助分类器；基于联邦学习分布式框架，利用优化器对辅助分类器生成对抗网络进行训练，以训练后的辅助分类器生成对抗网络实现入侵检测。本发明能够有效提高流量检测的精度，具有较高的准确率、精确率、召回率和F1分数。

本发明提供一种绿色低碳建筑设计参数优化方法及系统，包括：搭建建筑设计空间，初始化局部不稳定性度量并生成初始设计方案；迭代优化阶段分步开展序列化筛选：各筛选环节根据前置合格方案的维度分布划定基础筛选阈值，结合局部不稳定性度量拓宽筛选范围得到中间方案；借助性能预测代理模型测算方案性能与预测不确定性，达标方案归入候选集；抽取部分候选方案模拟获取性能值，根据模拟值与预测值的差值判定局部预测冲突，下调对应区域历史样本训练权重、提升新样本训练权重以更新性能预测代理模型，同步根据预测冲突更新局部不稳定性度量；循环迭代至满足结束条件，选出已完成性能模拟的候选方案中低碳综合性能最优或较优的建筑设计方案。

本发明公开了一种基于虚拟人体试衣的保暖服装制作方法，选用长丝与短纤维进行组合搭配，开发保暖蓬松织物，通过第一长丝和第二长丝对中间的膨体纱的不同的包缠，实现具有紧实段和蓬松段的经纱和纬纱的开发，通过经纱和纬纱在紧实段处相互交织，实现所开发的织物的高强、耐磨，通过经纱和纬纱的蓬松段，实现织物的高效保暖性能；在此基础上，采用PhabrOmeter织物手感评价系统与三维虚拟人体技术，实现了满足个性化定制需求的保暖服装的制作，同时通过试衣后反向生成的2D打版图，实现了由纺纱到织造再到服装设计的物料调配与一体化协同加工。

本发明提出了一种基于弹性动量蛇卷积的鲁棒织物缺陷检测方法，包括，构建织物疵点检测网络模型；所述织物疵点检测网络模型包括依次连接的骨干网络、多尺度融合网络和检测头；在骨干网络和多尺度融合网络中均引入了SGA模块和EMS‑Conv模块，所述SGA模块，用于对输入特征图进行空间方向信息编码，提供空间引导信息：所述EMS‑Conv模块，用于通过弹性门控机制抑制采样偏移并通过动量传播机制增强不连续区域的结构连续性；在多尺度融合网络中引入了MCFM模块，用于基于多感受野提取并融合多尺度特征；对织物疵点检测网络模型进行训练，并将训练完成的织物疵点检测网络模型用于织物缺陷检测。本发明增强了目标检测网络对不连续缺陷特征的提取能力。

本发明公开了基于多模态视觉识别的再生骨料智能分拣方法及装置，涉及机器视觉识别技术领域，包括以下步骤：获取多谱融合视觉感知数据，并基于多谱融合视觉感知数据构建骨料光谱形态特征图；通过对骨料光谱形态特征图执行光谱响应重加权解析，得到骨料材质数据；根据骨料材质数据执行多模态目标关联识别，生成骨料目标分类结果；基于骨料目标分类结果生成骨料分拣控制指令，并根据骨料分拣控制指令执行目标骨料分离控制；本申请通过多谱融合感知与骨料智能分拣控制，解决复杂骨料材质区分困难及自动化分拣精度不足的问题。

本发明公开了一种智慧高校实验室教学化安全教育平台，涉及实验室安全技术领域，用于解决高校实验室安全教育中因缺乏对实验者认知能力动态感知机制导致安全教学跟随状态评估不准确的问题，通过认知测评装置采集引导动作匹配频率和处理响应链计算风险响应系数，通过跟随分析装置融合生成教学跟随指数划分安全认知类型并触发二次模拟实验测验，通过衰减监测装置评估思维疲劳系数分析认知衰减趋势，通过画像生成装置执行认知加强训练并结合协同行为等级生成安全能力画像，实现对实验者安全认知能力的精准评估与个性化安全教育反馈，提升实验室安全教育效果。