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本发明属于食品安全电化学分析技术领域，具体为一种甲烷氧化菌素生物介导纳米金修饰电极的制备及其构建的亚硝酸盐电化学检测体系与应用。通过将具有电活性和催化功能的修饰层固定于电极表面形成感应元件，亚硝酸盐在感应元件表面被修饰层催化，发生氧化反应生成硝酸盐，并将电极表面发生的反应参数转化成传导系统可以产生的感应信号，接着被作为转换系统的换能器接收，转化成可以测量的电化学信号，然后经电子系统二次放大处理后输出，通过仪器显示记录下来。通过二次放大的电信号与亚硝酸盐浓度在一定范围内成比例，依据它们之间的线性关系实现对亚硝酸盐的定量分析检测。检测稳定性高，检测范围广，样品前处理简单，可用于检测不同形态的样品。
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一种发光型传感器及其构筑方法与在检测植物水杨酸含量中的应用，属于化学发光传感分析领域。为了建立一种高灵敏度测定植物样品中水杨酸含量的化学发光分析法，本发明提供了一种利用发光型传感器测定植物样品中水杨酸含量的方法，其检测原理是将碳量子点和鲁米诺同时负载在水滑石表面后，加入氧化剂，可以获得较强的发光信号，当水杨酸加入后，可以抑制体系发光，随着水杨酸加入量的增加，体系发光信号越弱。该发光型传感器具有灵敏度高、线性范围宽、检测速度快等优点，植物样本只需简单的提取离心处理，即可直接检测植物体内水杨酸含量。该发光型传感器可广泛应用于不同植物体内水杨酸含量的快速检测。
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本发明属于水面无人艇轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于强化学习MPC的无人艇轨迹跟踪控制方法。本发明在无人艇的MPC轨迹跟踪控制器设计过程中，选用无人艇的运动学模型和操纵响应模型作为预测模型，根据无人艇轨迹跟踪任务需求构造控制性能指标函数，在MPC滚动优化过程中利用强化学习的DDPG算法构建性能指标函数的求解器，通过最小化性能指标函数求解出轨迹跟踪的最优控制序列，最终将每时刻控制序列的第一个控制量作用于无人艇系统上。本发明提高了轨迹跟踪控制的鲁棒性和抗干扰，同时具备自学习能力，适应于复杂的海况环境，相较于传统的MPC控制算法其自主性和实时性更强，跟踪误差更小。
一种原位表征碳/氮/氧单向反应扩渗化学弛豫过程的直流阻抗谱方法。方法：一、获得材料C/N/O热扩渗过程的电导率随时间演变的数据；二、对测量的电导率数据进行归一化处理；三、利用傅里叶变换公式，将归一化电导率从时域转换到频域，得到归一化电导率在频率空间内的数组；四、将归一化电导率在频率空间内的数组代入阻抗方程计算得到各个频率下的阻抗；五、提取阻抗数列中的阻抗的实部与虚部的负数，分别作为横纵坐标绘图，得到直流阻抗谱尼奎斯特图；以频率为横坐标，以阻抗的实部与虚部的负数为纵坐标绘图，则得到直流阻抗谱的实部虚部图。本发明应用于金属材料化学热处理与陶瓷材料氧催化输运领域。
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本发明提供一种基于多智能体强化学习的智能电网分区网络重构方法，包括以下步骤：步骤1:根据电网运行需要将电网划分成N个区域，并构建多智能体强化学习的基本元素，包括环境、智能体、状态、观测、动作、奖励函数；步骤2:运行电力系统仿真环境，创建电力系统的初始运行状态数据集；步骤3:构造深度神经网络模型，应用增强智能体间学习对决策智能体进行训练；步骤4:利用训练完成的智能体为电网重构提供策略。本发明通过多智能体与电力仿真环境交互，离线学习最优网络重构的策略，并在线应用于实际电网中。
本发明公开一种动态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法，属于移动机器人导航技术领域。本发明通过激光测距仪采集原始数据，将原始数据处理后作为神经网络的输入，建立LSTM神经网络，通过A3C算法，神经网络输出相应参数，经过处理获得机器人每一步的动作。本发明无需对环境进行建模，更加适用于未知障碍物环境，采用actor‑critic框架与时间差分算法，实现低方差的同时更适用于连续动作空间，实现边训练边学习的效果。设计具有艏向转角限制的连续动作空间，且采用4个线程并行学习训练，与一般深度强化学习方法相比，大大提高学习训练时间，减少样本相关性，保障探索空间的高利用性与探索策略的多样性，从而提升算法收敛性、稳定性以及避障成功率。
本发明公开了一种用于原位电化学质谱‑红外反射光谱联用的一体化联合进样窗口，所述一体化联合进样窗口由棱镜、气液分离膜和玻璃毛细孔三部分组成，其中：所述棱镜为半球台形，其半球平面位于研究电极下方，红外光从棱镜左侧发出，经过棱镜到达研究电极表面发生红外线吸收，再反射出棱镜，棱镜中心有一个倒梯形微孔，研究电极所产生的产物透过倒梯形微孔达到气液分离膜和玻璃毛细孔；所述气液分离膜置于棱镜下方；所述玻璃毛细孔置于气液分离膜下方。本发明的一体化联合进样窗口实现了原位红外反射光谱‑质谱的实时联用，在同一电极同时监测电化学信号、质谱信号、红外信号，获得更为完整准确的反应产物信息。
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本实用新型属于重金属检测报警装置领域，具体涉及一种土壤重金属检测报警装置。该装置包括壳体，所述壳体内部设有电源、检测室、光源、光谱探测模块、运算控制模块，所述壳体外部设有报警指示灯和触摸显示屏。本实用新型采用红外光谱分析技术在取样现场即可对土壤样品进行检测，并根据检测到的重金属含量分析出土壤污染程度，当重金属含量超限时立即采用灯光报警。本实用新型结构设计合理，操作简单，携带方便，不需使用化学试剂对土壤样品进行处理，既节省时间、节约成本，也杜绝了化学试剂造成的二次污染问题。本实用新型检测速度快、样品所需量小、检测结果精确，并可同时进行多种重金属含量值的分析。
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一种基于深度策略性梯度强化学习的在线轨迹生成制导方法，属于轨迹生成技术领域。方法如下：建立无量纲化的动力学模型，并将过程约束转化为倾侧角约束；设计攻角剖面和倾侧角剖面形式；设定强化学习要素；建立actor‑critic架构的智能体；提取智能体的online‑actor网络参数并进行固定。本发明能够有效的在可重复使用运载器的滑翔段大扰动条件下生成再入轨迹；解决了传统再入飞行器轨迹制导方法对强扰动条件适应性不足，难以满足多个终端约束的问题。可通过对再入飞行攻角和倾侧角剖面的周期性预测，满足再入飞行终端高度、航程和速度约束。较传统跟踪制导方法有较大的精度提升，算法计算量小，具有较好的应用前景。
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本发明提供的是一种认知中继网络的量子化学反应优化多中继选择方法。1建立认知系统中继选择模型。2初始化量子分子集合及系统参数。3对集合中所有量子分子的势能进行评价，选择势能最小的量子分子的测量态作为全局最优解。4将量子分子的动能从高到低排序，分别进行分解反应、无效碰撞、合成反应。5对新产生的量子分子的势能进行评价。若新产生的量子分子的势能最小值小于上一代势能最小值，则记为新的全局最优解。6如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，返回第4步；否则输出全局最优解。本发明均衡考虑认知中继网络在有主用户和无主用户约束条件下，基于量子化学反应机制，选择令系统吞吐量最大化的中继选择方案。
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本发明公开了一种基于积分强化学习的核电功率跟踪控制方法，包括：初始策略选取，相关参数初始化，初始功率点与期望功率点选取；开启全局迭代，开启局部迭代，利用策略迭代积分强化学习算法训练评价网络，修正网络权值，其中评价网络用来近似跟踪误差性能指标函数，并利用该评价网络权值评测当前跟踪误差控制系统的性能，通过执行流程选择最优控制策略，最小化一次全局迭代的总成本；判断当前局部迭代是否完成，若否，则返回局部迭代，否则更新迭代性能指标函数和跟踪控制律，以获得最优跟踪控制策略；全局策略迭代完成，得到最优跟踪控制策略，跟踪到期望功率点，计算总成本。由此，本发明可以不断地学习、调整当前策略跟踪到期望功率点。
本发明公开了采用电化学法合成一种二维双金属有机骨架（2D‑Ni/CoCAT‑1）及其在电催化析氧中的应用。以泡沫镍为阴、阳极，将一定比例的钴盐、2,3,6,7,10,11‑六羟基三亚苯基苯和四丁基溴化铵溶解在去离子水中，通电反应一定时间后，溶液中产生大量的深蓝色2D‑Ni/CoCAT‑1，将反应产物离心、洗涤、干燥后与一定量的乙炔黑和萘酚超声混合滴涂到碳布上制成电极，将该电极用于电催化析氧的研究。与传统有机骨架材料的电化学合成方法相比，本方法无需有机溶剂辅助控制去质子化程度及反应速率、无需额外热能提供并进一步缩短了反应时间。本发明制备的2D‑Ni/CoCAT‑1具有优异的导电性有利于其在电催化中的应用，利用其制备的碳布电极在电催化析氧LSV测试中的过电势可低至344mV，实现了高效率电催化析氧。
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本发明属于重金属检测报警装置领域，具体涉及一种土壤重金属检测报警装置及其使用方法。该装置包括壳体，所述壳体内部设有电源、检测室、光源、光谱探测模块、运算控制模块，所述壳体外部设有报警指示灯和触摸显示屏。本发明采用红外光谱分析技术在取样现场即可对土壤样品进行检测，并根据检测到的重金属含量分析出土壤污染程度，当重金属含量超限时立即采用灯光报警。本发明结构设计合理，操作简单，携带方便，不需使用化学试剂对土壤样品进行处理，既节省时间、节约成本，也杜绝了化学试剂造成的二次污染问题。本发明检测速度快、样品所需量小、检测结果精确，并可同时进行多种重金属含量值的分析。
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本发明记载了一种环境与材料物理化学本质作用下混凝土内传质计算方法，具体包括以下步骤：步骤一：基于侵蚀环境作用下水泥基材料传输过程的物理化学作用本质，将水泥基材料中孔溶液与水化产物间物理化学作用的热力学模型耦合进考虑水分对流作用的Nernst‑Planck方程中；步骤二：采用算子分裂算法，通过MATLAB语言依次调动PHREEQC进行孔溶液与水化产物间热力学模型的计算和COMSOL进行Nernst‑Planck方程以及水分对流作用的计算，并实现二者之间的交互作用；步骤三：计算结果呈现出水泥基材料内水分、孔溶液离子浓度以及水化产物含量的时空分布；本发明属于土木工程材料领域，本发明所建立的数值模型可为水泥基材料的耐久性设计以及钢筋混凝结构服役寿命的预测提供最直观的理论依据。
本发明公开了一种利用气相色谱‑串联三重四级杆质谱检测污水或污泥中取代苯胺类物质的方法，涉及有害化学品检测技术领域，该方法包括以下步骤：(1)制作标准曲线；(2)样品预处理：对污水样品或污泥样品进行萃取得到萃取样品，萃取样品净化后得到分析样品；(3)使用气相色谱‑串联三重四级杆质谱(GC‑MS/MS)对步骤(2)所得分析样品进行检测分析，计算得到各种取代苯胺类物质在污水样品或污泥样品中的浓度。本发明提供的方法检测限低，操作简单，并且能够同时准确测定样品中多种取代苯胺类物质的含量，并且解决了污水或污泥样品中化学物质检测的杂质干扰问题。
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一种快速、非接触检测无纬布的方法,它涉及一种对无纬布的质量指标进行检测的方法。针对化学方法测定无纬布质量,存在费时、费力、消耗大量试剂的问题。本发明是这样完成的:收集近红外无纬布样品建立样品库;挑选代表性样品;建立模型;检验模型;扫描待测无纬布,判断挥发性含量是否合格;合格的绿灯亮;不合格的红灯亮,调整浸胶速度和稀释剂用量;再进行分析判断;判断树脂含量是否合格;合格的绿灯亮;不合格的红灯亮,调整胶液浓度和刮胶辊间距,再进行分析判断;判断单位面积的纤维重量是否合格;合格的绿灯亮;不合格,红灯亮为废品;三个绿灯都亮为合格品。本发明具有检测准确、速度快,可满足连续生产需要的优点。
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用于有机化学的微波装置。现有技术中，虽然利用了微波炉作为有机合成的热源，但微波对人体有害。一种用于有机化学的微波装置，其组成包括：门上带有观察窗（1）的微波装置（2），所述的微波装置上部连接具有壳体的调控装置(3)，所述的微波装置与所述的壳体开有一组通孔（4），通过所述的通孔连接测温器(5)、电动搅拌器(6)和反应仪（7），所述的微波装置一侧开有侧通孔(8)，通过所述的侧通孔装有烧瓶夹(9)，所述的烧瓶夹装夹烧瓶。本实用新型用于有机化学实验。
本发明属于移动机器人导航技术领域，具体涉及一种静态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法。本发明使用激光测距仪采集原始数据，将处理后的数据作为A3C算法的状态S，通过构建A3C‑LSTM神经网络，将状态S作为网络输入，通过A3C算法，神经网络输出相应参数，利用参数通过正态分布选择移动机器人每一步执行的动作。本发明无需对环境进行建模，通过深度强化学习算法最终实现移动机器人成功在复杂静态障碍物环境下避障。本发明设计具有转艏约束的连续动作空间模型，且采用多线程异步学习，与一般深度强化学习方法相比，大大提高学习训练时间，减少样本相关性，保障探索空间的高利用性与探索策略的多样性，提升算法收敛性、稳定性以及避障成功率。
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本发明提供的是一种电化学溴气传感器的制备方法。传感器采用原电池原理,铂网经过钝化处理、刷镀等工艺制成正极,银箔经过去除氧化层、化学镀等工艺制成负极,进行电解液配制,组装成电化学溴气传感器。本发明方法的有益效果是,解决了传统溴气传感器测量范围窄、分辨率低、使用寿命短、温湿补偿等问题。具有不需外加电压、稳定性好、选择性优越、不受温湿度变化的影响、结构简单、体积小等特点。
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本发明涉及一种化学机械抛光垫的修整设备的结构及其制造方法。这套设备包括带螺纹通孔的修整盘底座、带不同直径或密度磨粒的基柱、水平测定盘、连杆和悬臂。修整盘表面由四个研磨单元构成，每个研磨单元又由多个基柱构成，每个基柱上面有磨粒。带磨粒的基柱可以旋入底座的通孔，并可调节露出磨料最高点的高低程度。磨粒由电化学方法固定在基柱表面。整个修整盘的磨粒高度可由一个水平测定盘测定后，才可应用到抛光垫的修整操作。此修整盘可以通过不同的基柱的组合，调节盘中磨粒的密度、磨粒的直径的分布，控制修整盘对抛光垫的抛光速率与磨损程度，可以有效地修整抛光垫。
一种基于意图推理与深度强化学习的移动目标搜索跟踪方法及系统，涉及移动目标搜索跟踪技术领域，用以解决现有技术对复杂环境中运动的移动目标跟踪效果差、目标丢失之后搜索效率低的问题。本发明的技术要点包括：建立移动目标运动意图推理模型，根据观测到的移动目标运动状态推理目标的运动意图；基于推理的移动目标运动意图预测移动目标在丢失之后可能出现的位置；采用深度强化学习方法训练移动目标丢失之后的搜索策略；使用训练好的搜索策略对丢失的目标进行快速搜索，从而实现对目标的长期跟踪。本发明在移动目标运动模型未知时可以准确地预测出目标的运动轨迹，训练的搜索策略具有更好的泛化能力与鲁棒性，从而可快速搜索到丢失的目标。
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本实用新型公开了一种有机化学实验装置，包括实验箱体、工具放置台、通风净化装置、实验放置装置、摄像观察装置、试管放置装置、抽拉过滤板和观察窗，所述工具放置台设于实验箱体内，所述通风净化装置设于实验箱体内，所述实验放置装置设于实验箱体内，所述摄像观察装置设于实验箱体内，所述试管放置装置设于实验箱体内，所述抽拉过滤板抽拉设于实验箱体上，所述观察窗铰接设于实验箱体上。本实用新型属于有机化学技术领域，具体是一种有机化学实验装置，有效的解决了目前市场上对有机化学进行实验时飞起容易产生污染的问题，实现了对实验过程实时监测与记录的技术效果，是一种非常实用的有机化学实验装置。
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光催化化学反应装置，本实用新型属于光催化反应领域，它为了解决现有光催化化学反应装置的结构复杂，在同一反应条件下难以进行不同催化剂催化性能评价的问题。该光催化化学反应装置包括主反应器、顶盖、石英反应管、储气管和光源，在圆筒形主反应器的中心线上设置有光源，固定板设置在主反应器的中部，在固定板上开有多个圆孔，圆孔中插有石英反应管，通过连接管将石英反应管与储气管相连，连接管置于主反应器器壁上的管孔中。应用该光催化化学反应装置能够实现在同一反应体系下不同光催化剂的催化活性的评测与对比，能为光催化剂的优化条件选择或者其内在催化规律的研究提供科学依据，实验效率高。
本发明公开了一种基于环糊精基MOF手性传感器及其制备方法和对色氨酸对映体的电化学识别，属于电化学传感技术领域。本发明解决了现有基于环糊精的电化学传感器的灵敏度较低、峰值电流较弱、目标手性分子间的电流差较小等问题。本发明基于β‑环糊精和K+合成了CD‑MOF，利用其高孔隙率和手性选择中心对色氨酸对映体实现了手性识别，同时将炭黑纳米粒子与CD‑MOF分层组装在玻碳电极表面，综合了炭黑(CB)的高电导率能力，构筑出高效的手性识别电极GCE/CB/CD‑MOF。该体系识别色氨酸对映体的差分脉冲伏安法氧化峰值电流差可达36μA。同时该电极还可准确预测D‑色氨酸和L‑色氨酸在其外消旋体中所占的比例。
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微刀具金刚石涂层的化学气相沉积装置及方法，属于金刚石薄膜化学气相沉积制备技术领域。真空泵通过真空针阀与真空反应室连通，氢气瓶、氩气瓶和甲烷瓶与混合箱连通，进气针阀固定在真空反应室炉盖上，压力控制装置与真空反应室连通，电极组件固定在真空反应室内，工作台设置在真空反应室内，微刀具固定在工作台上，两根电缆线从加热电源处引出并与电极组件连接，热电偶的探头端部贴有硬质合金薄片，红外测温仪通过其自带的支架设置于真空反应室外部，冷水机外接有四根冷水管，其中两根与真空反应室的炉盖连通，其余两根与真空反应室的炉体连通，真空表安装在真空反应室的炉盖上。本发明用于微刀具金刚石涂层的化学气相沉积。
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一种微细电极的电火花电化学复合加工方法，它涉及一种电火花电化学复合加工方法，属于特种加工领域。本发明为了解决现有的块电极电火花磨削方法存在加工锥度误差、电极表面质量差，以及刃口电极微细电解磨削方法加工效率低的问题。本发明步骤一：机床初始化，对工具及电极进行装夹；步骤二：对电极(13)的块电极进行电火花磨削加工；步骤三：对电极(13)进行电解磨削精加工；步骤四：对电解磨削精加工后的电极(13)进行检验。本发明尤其适用于微细圆柱电极的加工。
一种开放式、阵列化、集成化的电化学气体传感器及其制造方法，涉及一种电化学气体传感器，为了解决电化学气体传感器的灵敏度低、选择性差、难以形成阵列化和集成化的问题。本发明的传感器包括上电极层、电解池层、下电极层和引出层，依次对位叠层，上电极层的催化电极半封闭式覆盖第一电解池通孔，电解池层的基片上设有第二电解池通孔；第一电解池通孔和第二电解池通孔相通，形成电解池腔，下电极层的基片上设有对电极；对电极位于电解池腔正下方，引出层的基片上设有多个引出端。本发明的传感器适用于同时探测多种目标气体浓度。
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本发明涉及智能制造技术领域，更具体的说是一种基于深度强化学习的电路自动3D打印方法，该方法包括以下步骤：S1：将3D打印机喷头作为Agent在建立的模拟环境中训练更新深度神经网络；Agent是指智能体；S2：循环执行Agent的强化学习过程，并训练深度神经网络，循环完成后保存神经网络模型，开启摄像头，跳转至下一步；S3：摄像头传递打印实时环境图像信息，进行图像处理映射出模拟环境，Agent加载训练好的深度神经网络模型，根据实时探测的状态实施打印。先完成对3D打印机训练构建强化学习模型更新深度神经网络的过程，再具体到不同实际情况进行自动化打印，可以解决3D打印装备利用深度强化学习实现电路的自动化打印过程。
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一种基于强化学习的AUV行为规划及动作控制方法，属于水下机器人技术领域。为了解决AUV规划复杂任务时过于依靠人工经验，以及基于智能算法设计的控制方法需要精确的环境模型，从而导致训练经验局限，在现实环境中应用困难的问题。本发明将AUV探测隧洞定义为总任务；完成任务对应的行为包括：趋向目标、墙壁跟踪和避障；将机器人在水下需要完成所规划的行为而产生的控制指令定义为动作；AUV在执行隧洞探测任务时，使用深度强化学习DQN算法进行实时行为规划，构建对应的深度学习的行为网络，完成隧洞探测任务的规划。通过DDPG方法训练AUV的动作网络，将AUV视为环境模型，得到力到状态的映射，从而实现AUV的动作控制。
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