针对氧化亚铜(Cu_2O)易于被氧气氧化导致稳定性不足及抗菌时效较短的问题，通过液相还原法制备出一种Ni@d-Cu_2O-3抗菌材料，考察其抗菌性能，并分析抗菌机理。结果表明：该材料仅10 min内对大肠杆菌的杀灭对数值便可以达到2.95(即抗菌率99.89%)；同时，Ni@d-Cu_2O-3还拥有优秀的抗菌稳定性，即使在生理盐水中浸泡20 d后，Ni@d-Cu_2O-3仍然能够保持在10 min内对大肠杆菌57.63%的抗菌率；在抗菌过程中Ni@d-Cu_2O-3通过离子抗菌和氧化抗菌2种机制共同作用，实现对大肠杆菌的高效杀灭。
为解决迷宫机器人在复杂迷宫进行无效区域搜索导致的低效率问题，提出在智能迷宫搜索算法基础上加入二分查找方法对迷宫进行高效解算。利用迷宫单元顺序排列特征构建一个有序的迷宫坐标二维数组，设定初始边界元素集合并将机器人的搜索路径更新到边界集合；当边界将迷宫划分为2个部分时，对2个区域进行目标点查找，并据此划分有效和无效区域；机器人后续搜索将无效区域剔除，仅对有效区域进行智能搜索，迭代此过程实现迷宫目标的快速到达。将二分查找法与智能算法A和Flood-central算法结合，生成100幅迷宫地图，利用机器人开发研究平台（ROS）对机器人和迷宫进行建模，搭建交互环境进行两组算法应用测试。结果表明：在迷宫搜索路程分别超过100格、200格、300格的情况下，相较于单独使用A算法和Flood central算法，结合二分查找法后搜索效率平均提升了26%、28%与41%，证实了二分查找法与智能搜索算法相结合的策略可有效提升机器人在复杂迷宫中的搜索效率。
为有效提升聚酰胺酰亚胺（PAI）纤维的力学性能，促进其在阻燃防护领域的应用，采用湿法纺丝制备PAI纤维。首先探究PAI浓度、针头规格对PAI初生纤维力学性能的影响，其次通过改变热处理工艺和采用“循环湿法纺丝法”，实现了PAI纤维力学性能的显著提升。结果表明：当PAI质量分数为24%并且针头规格为26G时，PAI初生纤维的力学性能最佳，其应力和应变分别为21.20 MPa和20.62%；对PAI初生纤维进行高温处理引发其热亚胺化反应，随着温度的升高，热亚胺化反应愈发剧烈，PAI纤维的力学性能越优异，最佳热亚胺化反应温度为340℃，此时PAI-340纤维的应力和应变分别为86.16 MPa和19.12%；以340℃为终止温度，通过阶梯式升温对PAI初生纤维进行高温处理，设置的温度越多，阶梯式升温所提供的热量越少，热亚胺化反应程度越低，PAI纤维的力学性能提升程度越低；“循环湿法纺丝法”采用经220℃预加热后的PAI纤维为原料，再次通过湿法纺丝-热处理制备高强PAI纤维，所获得的PAI@220-340纤维的应力和应变分别为92.15 MPa和20.76%；该高强PAI纤维离火自熄，在阻燃防护领域具有巨大应用潜力。
为了从大豆油/丙酮混合油中回收丙酮，采用聚丙烯腈(PAN)膜作为基膜，以聚二甲基硅氧烷(PDMS)为分离层并掺入多层氧化石墨烯(GO)，制备了PAN/PDMS-GO混合基质膜(mixed-matrix membranes,MMMs)，并探究GO掺入量对复合膜的物理化学性质及溶剂回收性能的影响。结果表明：GO表面存在大量的羟基和羧基，在铂金(Pt)催化剂的作用下与PDMS交联剂的硅氢键发生反应，GO的掺入不仅可以降低膜的水接触角，提高对丙酮的溶解度，还增大了PDMS的交联密度；掺入适量GO后，PDMS层的力学性能和热稳定性均有所提升，表明GO与PDMS具有非常好的相容性；随着GO掺入量的增加，MMMs对丙酮的渗透通量下降，而油截留率提高，当GO质量分数为0.07%时，在1.8 MPa的工作压力下，PAN/PDMS-GO MMMs具有最佳的分离性能，对丙酮的渗透通量为3.87 kg/(m2·h)，油截留率高达100%，展现出在工业生产大豆油中溶剂回收方面的应用潜力。
为探究蚕丝纤维的光老化降解规律，评估蚕丝纤维的劣化情况，以生丝、熟丝、姜黄染色熟丝、靛蓝染色熟丝为研究对象，采用紫外线发生器对蚕丝进行光老化实验，结合单纤维强力机、纳米压痕仪、ATR-FTIR红外光谱、X射线衍射（XRD）技术，系统分析了不同时间光老化后蚕丝纤维的宏观/微纳米力学性能、分子二级结构及聚集态结构的演变特征。结果表明：生丝中的丝胶对丝素具有显著保护作用，其力学性能劣化速率显著慢于熟丝及染色熟丝；蚕丝纤维在光老化初期非晶区大分子链断裂，少量产物规整排列使蚕丝中β折叠结构占比和结晶度升高，纤维的模量和硬度提高，而断裂强度和断裂伸长率快速下降；而后，光老化破坏延伸至纤维的结晶区，β折叠结构占比降低，纤维结晶度、模量和硬度均下降，断裂强度和伸长率持续下降，纤维拉伸曲线的屈服区消失，纤维呈现脆性断裂特征。蚕丝结晶度与β折叠结构含量的变化趋势一致，二者均可指示蚕丝的最大割线模量及微观力学层面纤维截面模量和硬度的变化。此外，蚕丝非晶区酪氨酸（芳香族氨基酸）含量与纤维断裂伸长率具有高相关性，可作为评估蚕丝断裂伸长率劣化的有效表征指标。本研究明确了蚕丝纤维光老化的结构-性能演变机制及蚕丝光老化结构表征指标与其力学性能劣化的关系，为丝绸文物的老化程度评估、保护材料匹配及保护方案制定提供了科学参考。
为解决电磁层析成像（electromagnetic tomography,EMT）图像重建中由于逆问题的高度非线性、不适定导致重建图像容易产生伪影的问题，提出了一种用于EMT图像重建的深度学习网络——带注意机制的循环生成对抗网络（CycleGAN-AM）。该网络由2个GAN网络构成，通过双生成器、双鉴别器可以捕捉更多的非线性特征；在生成器中使用全局注意力（GAM）来学习信道依赖关系，提高了CycleGAN-AM的准确性和可解释性。通过仿真和金属检测实验评估了本文所提出算法的性能。成像结果表明：CycleGAN-AM能够准确地恢复被测对象的边界，并且可对新的电导率分布（尺寸/数量变化的被测对象）和噪声干扰下的被测对象进行有效的重建；与传统的智能学习方法相比，CycleGAN-AM可使成像精度提升10%以上。
针对卷积神经网络（CNN）多层卷积和池化操作导致的空间信息处理不足和全局上下文信息缺乏的问题，提出了一种基于CNN与Transformer的多尺度密集堆垛纸箱检测方法。设计特征提取融合模块，结合窗口自注意力机制，增强模型对全局特征的建模能力；引入跨尺度连接，融合更多不同层级的语义信息，使模型具备更大的感受野和更好的特征融合能力；提出BoxIoU损失函数用于边界框回归，通过计算边界框的最小点距和宽高比评估边界框相似性，提高模型的检测精度。实验结果表明：在密集堆垛纸箱数据集（SCD）上，该方法的mAP50达到了99.36%,mAP50-95达到了95.09%，具有良好的检测性能以及泛化能力。
为了研究纱线的固有频率，采用光谱仪及声源等设备搭建纱线振动检测装置，通过声音非接触式激励纱线振动，分析3种具有不同杨氏模量的涤纶纱线在不同纱线长度和拉伸力条件下受到声音激励后的共振现象，使用快速傅里叶变换法（FFT）得出纱线的固有频率。结果表明：纱线长度、拉伸力和杨氏模量对纱线的固有频率存在显著影响；纱线越长，固有频率越小；拉伸力越大，固有频率越大；纱线模量越大，固有频率越大；本文实验条件下，杨氏模量为2.3 GPa的涤纶纱线长度为30 cm时在9.8 cN条件下固有频率最大，为135 Hz。
单线态氧(~1O2)是一种具有温和氧化电势的活性氧物种，可以通过单原子催化剂(SACs)活化过氧单硫酸盐(PMS)产生，对水中富电子污染物具有优异的反应活性和选择性。本文综述了SACs/PMS体系产生~1O2去除水中污染物的研究进展，从SACs的活性中心、~1O2的反应路径以及污染阻控效能等方面系统总结了单原子催化中~1O2的重要作用，详细分析了当前~1O2的检测方法和存在的问题，并展望未来的研究方向，旨在为开发绿色高效的单原子催化剂及发挥~1O2的选择性氧化优势提供参考。
为解决传统高级氧化技术中非均相催化体系传质效率低导致其对污染物的催化效果降低的问题，以海藻酸钠(NaAlg)为膜材料，制备了不同过渡金属离子(Co2+、Ni2+、Cu2+和Zn2+)交联的海藻酸盐(MAlg)水凝胶膜。结合膜分离技术和过硫酸盐高级氧化技术，利用错流过滤的运行模式加快传质过程，考察了膜对染料橙黄G(OG)的降解性能；并通过自由基淬灭实验和电子顺磁共振(EPR)鉴定催化体系中的自由基种类。结果表明：催化性能最好的是海藻酸钴(CoAlg)水凝胶膜，1 min内对染料的去除率接近100%，说明膜分离技术的应用显著提高了催化降解性能；催化体系中起主导作用的是硫酸根自由基(~-)和羟基自由基(·OH)。