涂层

v 仿猪笼草旱雪超润滑材料

为了解决传统旱雪材料的润滑性不足的问题，以促进雪上运动的普及和发展。我们开发了一种仿猪笼草高分子超润滑材料，通过无人机喷涂技术应用于旱雪场地，实现了高润滑性、无毒无害、成本低廉且稳定性好的旱雪表面。

     本研究中，我们采用了具有双亲性的纳米粒子，通过无人机喷涂技术在旱雪材料表面形成粗糙基底。随后，利用低表面能润滑油填充这些粗糙基底的缝隙，构建出分子级光滑的超润滑表面。这种材料的设计灵感来源于猪笼草的超疏水特性，通过模拟其表面微观结构，实现了旱雪材料的超润滑性能。我们对材料的摩擦系数、耐磨性以及在不同压力下的稳定性进行了系统测试，以确保其满足雪上运动的需求。

仿猪笼草旱雪超润滑材料的摩擦系数与真实雪地的误差降低至10%以内，显著优于传统旱雪材料。此外，该材料在模拟雪上运动的冲击测试中表现出优异的稳定性和安全性。成本效益分析显示，该材料的生产和应用成本远低于传统旱雪材料，且易于大规模生产和应用。

人工智能

AIMHD: 配方多目标优化系统入口

v 多目标优化系统在航空轮胎配方研究方面的应用

为了突破我国在高端轮胎领域的核心技术瓶颈，特别是针对航空轮胎这一代表轮胎工业最高水平的领域。橡胶配方的研究是至关重要的一环，它直接关系到轮胎的性能表现。在航空轮胎的研发过程中，多层界面复合结构和非线性性能所带来的结构复杂性，以及组分间错综复杂的相互作用，构成了配方设计的一大挑战。为了在超过10种组分中同时提升多达9种关键性能，传统依赖于设计人员经验和技术的试错法难以迅速而有效地达成目标。此外，实验数据的稀缺性与配方组分空间的广阔性相互交织，进一步加剧了研发过程中的不确定性，增加了配方优化的难度。因此，航空轮胎的研发迫切需要新的方法来提高效率和实现性能的最优平衡。

       针对航空轮胎研发中面临的这些挑战，我们团队融合了机器学习技术与多目标优化算法，利用有限的实验数据资源，训练出了一个能够预测高分子配方性能的数学模型。凭借这一模型，我们对8组航空轮胎配方实施了深度优化。历经三轮精心设计的实验迭代，总共完成了70次实验验证，我们成功实现了9项关键性能的显著提升，且这8组配方的达标率达到了100%。优化后的性能数据普遍优于优化前，更重要的是，我们仅在半个月内便完成了每组配方的优化工作，这有力地验证了我们方法的有效性和高效性。我们的这一研究成果不仅赢得了中央电视台的广泛关注与报道，并入选了中科院这十年的标志性、引领性重大创新成果。该系统的成功应用也充分证明了机器学习技术在高分子配方优化领域的巨大潜力和广阔前景。

生物医用材料

   v 医美手术后冷敷敷料

       为了缓解术后不适、促进肌肤修复与愈合，并维持肌肤的水润与健康，冷敷敷料可以通过降低局部皮肤温度来减轻炎症和肿胀，减缓神经传导速度以降低疼痛感。此外，它还有助于血管收缩，减少液体渗出和出血，从而加速肌肤的修复过程。

       产品介绍：

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