团队徐敏义教授担任海洋智能装备党支部党支部书记
- 在2024年12月的支部换届改选中，经学院党委批准，轮机工程学院成立了两个以科研团队为基础的党支部，分别为以李文华教授担任党支部书记的海底工程技术与装备国际联合研究中心党支部和以徐敏义教授担任党支部书记的海洋智能装备党支部。
- 将“支部建在科研团队上”是轮机工程学院党委推进党建与业务“一融双高”的重要方式之一。通过团队式支部，选拔科研教学能力强、思想道德素质高的优秀骨干教师担任支部书记，通过强化党支部的政治功能和组织功能，推动支部成员在人才培养、科研创新、产教融合等方面协同发展。今后，轮机工程学院党委也将积极探索支部建设的多样形式，不断激活支部的内生动力，提高支部的凝聚力，发挥好支部的战斗堡垒作用。
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团队姜兴家老师荣获2023～2024学年大连海事大学优秀教学奖获奖一等奖
- 关于2023～2024学年大连海事大学优秀教学奖获奖人员名单公示的通知 发布人：[李霏] 发布部门：[教务处] 发布时间：2024-12-20 09:02 点击次数：1207 各有关单位： 根据《大连海事大学教学荣誉称号评选办法》（连海大办字〔2020〕10号）文件要求，经个人申请、单位推荐、单位公示、学校形式审查、学校优秀教学奖评审小组评审、学校教学荣誉称号评选领导小组审定，确定2023～2024学年大连海事大学优秀教学奖获奖人员 37名，现将结果公示如下： 一等奖（15人，按姓氏笔画排序） 于 彦 王志平 宁 博 曲衍鹏 刘丙新 孙晨阳 沈寿程 杭晓明 周怡然 姜兴家 姚 征 高晓露 郭起飞 程 鲲 蹇令香 二等奖（22人，按姓氏笔画排序） 于洋（20121052） 于家根 马梦知 王轶卓 王 勇 田 昊 巩 宁 那振宇 李 娜 肖方兵 肖 秀 张金男 陈 飞 陈国艳 林 帜 赵 凯 郝胜宇 洪 刚 曹玉墀 梁大龙 韩美玲 谭小芳 公示期限：12月20日至23日。
大连海事大学Nano Energy综述！探索运动能量采集的混合动力：电磁发电与摩擦电纳米发电的协同效应
- 随着全球对可持续和可再生能源解决方案的需求日益增长，电磁发电（EMG）和摩擦电纳米发电（TENG）技术因其将机械能转换为电能的创新方法而备受关注。EMG基于电磁感应原理，利用导体在磁场中的运动产生电流，而TENG则基于接触起电和静电感应，通过材料接触和分离时的电荷交换来收集能量。这两种技术在能量采集领域展现出了巨大的潜力，尤其是在捕获环境中的机械能量方面。然而，单一技术往往难以适应多变的能量环境，因此，将EMG和TENG技术集成到混合系统中，可以充分发挥两者的优势，提高能量采集的效率和范围。
- 在这篇综述中，研究人员深入探讨了基于运动类型的电磁发电（EMG）和摩擦电纳米发电（TENG）技术的集成，重点分析了线性、旋转和基于振动的运动类型。他们发现，线性运动设备在捕获可预测的能量源（如海浪）方面特别有效，适用于海洋应用。而旋转运动设备在连续高速运动环境中表现出色，尤其是在风力发电系统中。相比之下，基于振动的设备能够捕获不规则和低频运动中的能量，为车辆和可穿戴电子设备提供了多功能性。研究还讨论了混合系统的最新进展，展示了材料和设计的进步，这些进步增强了能量采集和效率，同时也指出了包括机械磨损、环境影响和精确对准需求在内的挑战。
- 这项研究强调了理解EMG和TENG技术在混合系统中的互补性质的重要性，指出它们的集成可以解决各自的局限性。EMG在捕获高速、连续运动方面表现出色，而TENG在低频和不规则运动中更为有效，使得混合系统能够在多样化的环境中高效地采集能量。研究结果表明，战略性地集成EMG和TENG技术可以显著推进可持续能源解决方案，并促进能量采集领域的创新发展。通过深入分析这些元素，本文旨在阐明当前的技术和未来的趋势，提供宝贵的见解，以满足全球对可再生能源日益增长的需求。随着世界趋向更可持续的能源解决方案，理解和推进这些技术将是充分利用可用的机械能量进行电力发电的关键。
- 文献：https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.110584
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大连海事大学杜太利、徐敏义团队在AI赋能的轴承磨损诊断及数字孪生应用领域取得重要进展Nano Energy
- 随着人工智能（AI）和数字化时代的到来，开发能够自我监测和智能诊断的轴承成为了一个富有意义但充满挑战的课题。轴承作为旋转机械中的关键支撑部件，在几乎所有的关键行业和日常应用中扮演着不可替代的角色，例如轮式车辆、风力涡轮机、航空发动机等。轴承的数字化双胞胎（Digital Twin）在物联网（IoTs）、大数据信息处理和AI建模分析的结合下，能够实现当前状态评估、过去问题的诊断以及未来发展的预测，并提供实时分析结果、模拟各种可能性以及提供全面的决策支持。然而，传统的传感技术在现代高度集成的机械中面临着传感器布置的挑战，而基于摩擦电纳米发电机（TENG）的传感器与轴承更为兼容，因为轴承内部容易找到两个具有往复运动的摩擦表面，无需外部侵入。因此，利用TENG实现自供电或自感测的摩擦电轴承已被频繁报道。在这项研究中，研究人员探索了一种AI赋能的轴承结构滚动摩擦电纳米发电机（B-TENG），旨在实现轴承磨损的条件监测和故障诊断。
- 在这项研究中，研究人员开发了一种AI赋能的轴承结构滚动摩擦电纳米发电机（B-TENG），用于轴承磨损的自我感知、智能诊断，并展示了其在数字孪生应用中的潜力。B-TENG直接利用轴承结构来检测和诊断滚动球的磨损，其中球体作为自驱动传感器自由移动。研究人员首次通过季节性和趋势分解使用Loess（STL）方法和卷积神经网络（CNN）分析摩擦电电流波形，揭示了磨损故障与波形特征之间的映射机制。然后，开发了基于CNN的深度学习模型，通过训练和测试具有不同磨损类型、程度和位置的B-TENG样本数据。通过STL提取磨损故障的特征后，故障类型的预测准确率达到了98.40%，远远优于使用原始电流信号时的最高准确率69.60%。此外，研究人员首次实现了与轴承健康甚至寿命相关的滚动球磨损程度的检测。对于磨损程度为1%至5%的微小缺陷，识别准确率可达96%，为监测轴承早期故障和故障演变提供了重要机会。接下来，还模拟了轴承的单侧和双侧磨损，显示出在识别不同位置分布的磨损球方面具有95.20%的高准确率。最后，建立了轴承健康监测演示系统，实时诊断轴承球的磨损状态，并在专业模型仿真中创建上述结果的副本数字信息。总的来说，结合AI算法的提出的系统在数字孪生应用方面展示了巨大的潜力，例如智能机械设备的条件评估、故障诊断和趋势预测。
研究人员开发的AI赋能的滚动TENG为智能轴承的自我感知和智能诊断提供了一种新的方法。B-TENG直接从实际轴承结构中衍生出来，其中由笼架驱动的滚动PTFE球作为可移动的自由层参与与交错铜电极的摩擦电化。在轴承球磨损故障诊断的研究中，引入了STL分解算法来提取难以区分的电流信号中的故障特征。然后，通过训练CNN模型，实现了对滚动球上不同磨损类型、程度和位置的高准确度识别，准确度在95.20%至98.40%之间。特别是，对于模拟早期故障的微小缺陷，其磨损率在1%至5%之间，显示出有效的检测能力。最后，展示了一个面向数字孪生应用的轴承健康监测系统，该系统能够实时诊断轴承球的磨损状态，从而在专业模型仿真软件中调用轴承数字孪生体。总的来说，摩擦电效应与AI算法的结合在智能机械的故障诊断领域显示出强大的潜力。所提出的数字孪生系统能够通过基于TENG的测量、AI辅助分析和模型映射仿真，实时感知、准确诊断并主动反映物理对象的状态，为将摩擦电传感技术应用于数字孪生领域开辟了新的探索路径。
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团队成员荣获招商局C ME FLY“海辽”杯未来航运青年创想大赛2024总决赛全国银奖
- 12月9日，招商局C ME FLY“海辽”杯未来航运青年创想大赛2024总决赛在深圳举行。本次大赛由招商局慈善基金会支持，招商轮船主办，中国大学生知行促进计划、中国交通报社、航运界协办。招商轮船监事会主席孙湘一出席并致辞，深圳海事局纪检组组长吴江涛、招商局发展研究中心副主任曲保智、招商港口副总经理李文波、招商工业副总经理梅先志、招商轮船副总经理黄茂生等到场并为获奖队伍颁奖。
- 大连海事大学逐梦深蓝队奔赴深圳参赛，携带项目“视触融合水下船体检测机器人”应对船舶行业新形势和新需求，融合了先进的水下视觉传感器和触觉传感器技术，实现对船舶需检测部位快速定位。视觉传感器实现对船体附着物的迅速捕捉和定位；触觉传感器模确保机器人在黑暗、浑浊的水下环境中正常作业。感知维修目标产生的波动流场的仿生胡须传感器，实现对目标的追踪；装备于水下作业机械爪上的掌心传感器，实现高效的水下打捞作业。本项目的机器人专为商业和消费市场设计，提供了一种安全、高效且便携的船体维修方案。
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第三届水下无人系统前沿科技论坛暨《水下无人系统学报》2024年编委会工作会议在广州顺利举办
- 11月28日，第三届水下无人系统前沿科技论坛暨《水下无人系统学报》2024年编委会工作会议在广州召开。上午，第三届水下无人系统前沿科技论坛在广州琶洲保利世贸博览馆顺利开幕，本次论坛是第十一届广州国际海事贸易展览会的系列学术活动之一。论坛由中国造船工程学会主办，中国船舶集团有限公司第七〇五研究所《水下无人系统学报》（以下简称学报）编辑部及广州市奥驰展览服务有限公司承办。论坛吸引了来自各大高校、院所、科创公司100余位专家学者参会。与会嘉宾围绕“AI在水下无人系统中的应用”主题开展学术交流。
- 中国造船工程学会王俊利秘书长、中国船舶集团有限公司第七〇五研究所副所长杨云川作为会议组织单位代表致欢迎词。中国船舶集团有限公司第七〇五研究所科技委主任史小锋研究员主持论坛。
- 天津大学胡浩丰教授、哈尔滨工程大学黄玉龙教授、大连海事大学王宁教授、中国船舶集团有限公司第七〇五研究所张涛研究员、西安交通大学陶敬研究员等5位行业知名专家分别以海洋先进光声探测技术、无人系统可信智能导航、无人船自主控制关键技术、无人潜航器智能技术应用及强化学习技术在UUV编队协同任务中的应用探索为主题进行报告，为与会观众呈现了一场精彩的学术盛宴。
- 为切实贯彻编委会办刊方针，充分调动编委及专家群体的工作积极性，尤其鼓励青年学者的办刊热情，根据青年编委期刊工作参与情况及专家年度审稿情况，评选出2023—2024年度优秀青年编委5人、优秀审稿专家10人。编委会副主任委员杨云川、史小锋为到场的优秀青年编委及优秀审稿人颁奖。
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论文推荐｜基于液态金属型摩擦纳米发电的水下仿生触须传感器
摘要：
- 为了提升水下机器人的机动性和适应性, 增强其感知周围环境的能力是必要的。受动物触须的毛囊结构启发, 文中将液态金属与摩擦纳米发电机相结合, 提出了一种基于液态金属的摩擦电触须传感器(LTWS), 在浑浊度高、视距低的水下环境中作为水下机器人光学与声学感知技术的补充, 提升水下机器人的信息感知能力。LTWS主要由碳纤维材料触须、硅胶囊套、触发器、记忆合金弹簧、传感单元及基座组成, 碳纤维触须的细微偏转会驱动触发器靠近并挤压对应方向的传感单元, 进而产生电信号。LTWS的感知信号与触须横向位移呈线性关系, 灵敏度可达7.9 mV/mm, 且触碰频率对输出信号的影响较小。LTWS丰富了水下机器人的感知手段, 为实现海洋信息感知提供了新的思路。
引言：
- 目前的水下感知方式十分多元化[1], 水下触觉作为水下光学[2]以及水下声呐探测[3]等感知方式的补充, 可以丰富水下机器人的环境感知维度, 提升水下机器人的环境感知能力, 从而获取海洋多模态信息。触觉传感器在水下机器人海洋探索任务中愈发体现出无可替代的作用, 尤其是在浑浊度高、视距低[4-5]且水流噪声大[6]的水体环境中, 通过在水下机器人上安装触觉传感器, 可以实现对海洋环境的多模态信息采集[7], 包括物体的形状、硬度、粘度和纹理等特征信息, 以及液体中的压力、流速和流向等流体信息。这对于深海勘探和环境监测具有重要意义, 可以为海洋科学研究提供更加准确的数据支撑。
- 水下触觉大体上可以分为2类: 直接接触式的水下触觉[8]和非直接接触式的水下触觉[9-11]。其中, 直接接触式的水下触觉利用机械方式直接接触水下目标, 来获取目标的形态、质感和温度等信息, 如海獭通过掌心接触来感知环境信息; 而非直接接触式的水下触觉则利用非机械方式, 比如感知水的压力变化、流速变化以及涡流场的强弱变化等非直接接触目标的方式, 来获取目标的形态和运动轨迹等信息, 如鱼类通过侧线感知水的流速和压力、海豹通过胡须感知涡流等。现有的水下触觉传感器大都模仿了生物的结构和功能[12-14]。传感器的制作离不开材料, 材料性能直接关系到传感器的技术水平, 是传感器发展的根基, 由新型材料制作的传感器在稳定性和输出信号上都更胜一筹[15]。研究人员正在开发更灵活、适应性更强的材料和结构, 以模仿水下生物体的触觉感知能力。材料和结构的优化可以更好地适应复杂的水下环境, 并实现更高的灵敏度和精确性。基于摩擦起电与静电感应耦合效应的摩擦纳米发电技术[16-18], 具有结构简单、易于制造和自驱动等优点, 可广泛应用于自驱动触觉感知领域。此外, 液态金属[19-20]具有优异的导电性、柔性、流动性以及电极自修复特性, 使得液态金属成为制备柔性摩擦电传感器件的常用材料之一。因此可以将摩擦纳米发电机的特性与海洋生物感知器官的结构相结合, 设计新型的水下仿生触觉传感器[21-23], 提升水下机器人的感知空间维度, 解决恶劣海洋环境下的水下信息感知问题。
- 文中设计了一种基于液态金属的摩擦电触须传感器(liquid metal-based triboelectric whisker sensor, LTWS), 旨在为水下机器人提供触觉感知反馈, 识别其周围的环境信息。液态金属的引入使得LTWS更加灵敏, 输出信号更加稳定。LTWS的主要部件包括碳纤维材料触须、硅胶囊套、触发器、记忆合金弹簧、传感单元和基座等, 碳纤维触须的任何细微偏转都将会驱动触发器靠近并挤压对应方向的传感单元, 进而产生电信号。传感单元主要由水凝胶和液态金属2种介电材料组成。当LTWS受到外界载荷时, 2种介电材料发生接触和分离, 由于摩擦起电和静电效应会产生电荷转移, 使各个传感单元产生相应的电信号。基于传感单元的多通道电信号, LTWS能够估计周围流场信息, 增强水下机器人的水下环境感知能力。
结束语：
- 受动物触须毛囊结构的启发, 以摩擦纳米发电机传感技术为基础, 引入具有高导电性、流动性和电极自修复特性的液态金属用作摩擦层与电极层, 创新性地提出了基于液态金属的摩擦电仿生触须传感器, 经过实验验证与数据分析, 该传感器可实现对触觉信息的高灵敏度感知, 验证了LTWS的触觉感知能力。得到结论如下:
1) LTWS对于触须触碰偏移幅度变化的感知精度较高, 甚至可以感知微小偏移幅度的信息, 例如, 传感单元对10 mm触碰偏移幅度的输出电压展现出对微小障碍物信息的感知能力;
2) 触须触碰频率对LTWS的输出电压与转移电荷量的影响较小, 原因是随着接触频率的增大, 硅胶与液态金属的有效接触面积、接触分离程度几乎保持不变。但是触碰频率的增加会导致电子转移速率的增加, 因此电流信号会相应的增大。
需要指出的是, 目前柔性摩擦纳米发电机尚处于实验室研究阶段。后续应对LTWS从材料、结构、电路管理、触碰方向和触碰高度等影响输出特性进行系统地提升, 同时对于LTWS在真实海洋环境条件下的耐用性和适用性进行深入且大量的研究。综上, 柔性、低成本且感知精度较高的水下触觉传感器为实现海洋分布式传感器网络的自驱动提供了新的思路。
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