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本研究以多元低維碳材料為發熱主體，構建由不同形態的碳材料之間協同作用，搭建三維立體載流子傳輸通道的水性電熱油墨體系。通過理論分析與實驗數據相結合的方式，揭示導電填料的微觀形貌、粒徑、導電性以及流變性與油墨電熱性能的關聯關系。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 創新性： 本研究以多元低維碳材料為發熱主體，構建由不同形態的碳材料之間協同作用，搭建三維立體載流子傳輸通道的水性電熱油墨體系。通過理論分析與實驗數據相結合的方式，揭示導電填料的微觀形貌、粒徑、導電性以及流變性與油墨電熱性能的關聯關系。根據發熱器件的實際使用需求，指導油墨配方的調整，明確提高電熱轉化效率的關鍵因素，并以此為指導得到高電熱轉化效率、低成本、低功耗、可大規模生產制備的碳系水性電熱油墨。 先進性： 進入二十一世紀以來，國內外許多公司和科研機構都致力于研發低成本高電熱效率的電熱膜，快速的加熱性能和低驅動電壓是其核心目標；大規模低成本的制備工藝、均勻的加熱分布、電熱膜的耐用性及其規?；a仍然是一個挑戰；良好的柔韌性以及動態穩定性是實現其大范圍應用的關鍵；環保無毒害是未來發展的必然趨勢。針對上述問題，本項目構建了一種多元碳體系水性電熱油墨。該油墨以水為溶劑，炭黑、納米級石墨片、少層石墨烯和碳納米管等碳系材料作為導電發熱填料，水性樹脂作為連接料，利用不同形態碳材料之間的橋接效應和協同作用，降低電熱油墨的滲流閾值并提升電加熱性能。該電熱油墨具備低功耗、低成本、低單位面積使用量的特性。研究了碳材料本身的結構和性能、不同配合體系油墨的導電、導熱機理，優化制備方法，形成高電熱轉化效率、適用于各種復雜場景使用的多元碳體系電熱油墨，具有較高理論和實踐意義。 獨占性 針對目前市場上的碳體系電熱油墨工作電壓高（220 V）、實際電熱轉化率低、功耗大、發熱性能難以滿足復雜多變的應用場景、難以規?；a等問題。本項目擬以低成本、大規模制備、高電熱轉化效率、綠色環保為目標，構建多元碳體系電熱油墨。利用機器學習方法揭示額定條件下油墨的電熱轉化效率與體系中碳材料的形貌結構、碳材料與連接劑和分散劑等的配比以及制備工藝之間的關聯性；探討界面處發生的各種熱力學和動力學問題；研究多元碳材料之間的協同作用。構建了在24 V~220 V條件下均可使用且能量內耗低、電熱轉化效率大于90 %、油墨用量少的環保性碳系水性電熱油墨。并實現絲網、凹版一次印刷即可滿足24 V工作電壓的使用需求，提高了生產效率，拓寬了應用范圍和領域。

本實用新型涉及一種智能茶園自動灌溉系統。該系統基于電子技術、通訊和傳感器技術設計，通過多深度土壤水分傳感器、光照度傳感器以及空氣溫濕度傳感器監測茶樹的生長環境狀態，由CPU采集、處理數據信息，并及時做出合理的灌溉決策，實現智能自動灌溉。環境參數可由液晶屏實時顯示或通過GPRS網絡發送至上位服務器系統，便于茶園管理人員準確了解茶樹生長環境狀態，進一步優化管理方法或采取相應措施。智能茶園自動灌溉系統不僅能提高水資源的利用效率、提升現代茶園的管理水平，而且還可以實現增加茶葉產量和優化茶葉品質的目的。

XM-655C錐體外系 ? XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。 尺寸：放大，42×45×75cm 材質：優質鐵絲

XM-412門靜脈系模型 ? XM-412門靜脈系模型產品上至頸根部作水平切，下至大腿根部、上肢于上三分之一橫切，打開胸腹壁示門靜脈系的組成。 ■ 軀干部示上腔靜脈、左右鎖骨下靜脈、頸內靜脈、頭臂靜脈、下腔靜脈、髂總靜脈及奇靜脈的斷段。 ■ 腹腔內示肝、胃、腸、食管的部分外形。 ■ 門靜脈系示各級屬支及屬支的配布。 ■ 門靜脈系統主要示腸系膜上下靜脈、脾靜脈附臍靜脈、食管靜脈、胃左右靜脈、膽囊靜脈、胰十二指腸靜脈等以及和門靜脈系有關的食管靜脈叢、直腸靜脈叢、臍旁靜脈叢、胸腹壁靜脈、腹壁上下靜脈以及腹壁淺靜脈等。 ■ 尺寸：36×17.5×53cm ■ 材質：PVC材料

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本成果解決了車體結構板件參數多、數量大，現有商業軟件難以開展車體優化設計等難題，實現了車體結構的快速建模、高效模態分析和輕量協同優化設計，計算效率較商業仿真軟件大幅度提高。同時，本成果還具有以下創新點： 1.研究車體結構材料的形狀和構成特性，提出了基于圖像識別的車體智能建模方法，關鍵節點的精準度可保持在95%以上，提高了車體結構在橫截面維度建模的效率和便捷性。 2.研究車體截面的幾何特性，采用向量化的計算方式對車體截面實現了特性表征，提高計算效率的同時也為后續輕量協同優化提供了支持。 3.探究車體結構的變形特點，提出CUF高階梁理論的截面降階和動剛度法軸向降階方法，在保證精度前提下最大限度減小自由度，進一步提高了建模和計算效率。 4.研究車體結構的力學特性，結合機器學習等高效優化算法，構建結構尺寸、形狀、拓撲優化設計模型，實現大規模多設計變量的輕量化及動力特性優化研究，計算效率與傳統優化方法相比提高3個數量級，優化效果可提升10%左右。 5.本成果所用框架和算法均采用PYTHON語言編寫完成，具有完全自主知識產權，可突破國外限制。

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