• 为热烈庆祝第40个教师节，9月10日下午，“大力弘扬教育家精神，加快建设教育强国”大连海事大学2024年庆祝教师节暨表彰大会在学校东山礼堂举行。校领导许民强、单红军、罗钟山、赵友涛、赵宝刚、曾庆成，我校79级校友张尧，退休教师，教龄满30年教师，新入职教师，受表彰教师及各单位（部门）师生代表出席大会。

• 大会宣读了交通运输部致交通运输行业全体教师、教育工作者的慰问信，介绍了获得2023-2024年省级以上各类荣誉的教师。大会通过视频《师·程》向坚守育人岗位、秉持育人初心的全体海大教师致敬。
• 党委书记许民强为退休教师代表颁发“感念状”并讲话。他代表学校党委向全体教职员工致以节日的问候，向为学校发展建设付出全部心血的老教师、老同志们致以崇高的敬意，向受到表彰的优秀教师表示热烈的祝贺，向专程回校的校友们表示衷心感谢。

• 他指出，过去的一年，全体海大人牢记重托、感恩奋进，党建引领学校事业发展迈出新步伐，拔尖创新人才培养取得新成效，世界一流海事大学建设实现新跃升，服务交通强国建设再上新台阶。全体教职工在攻坚克难中砥砺前行，在开拓创新中凝聚力量，以团结奋斗绘就了学校发展的美好画卷。2024年是学校奋进“双一流”的冲刺之年，学校将以立德树人为主线，务实做好拔尖创新人才培养工作；将以“双一流”建设为中心，突出抓好学科、项目、人才、合作；将以师生发展为中心，营造风清气正、欣欣向荣的校园环境。他强调，教育是国之大计、党之大计，教师是立教之本、兴教之源。海大教师要以教育家精神为指引，心有大我、行为世范，做好报国良师；要以服务国家战略为己任，肩负使命，阔步向前，做好强交良师；要以立德树人为根本，教书育人，向上向善，做好施教良师。奋力在世界一流海事大学建设新征程中创造新的辉煌，为服务加快建设交通强国、当好中国式现代化的开路先锋作出新的更大的贡献！

• 校长单红军为新入职教师代表颁发“寄望书”和校徽，并为2024年教龄满30年的教师代表颁发“耕耘奖”。

附：2024年教师节表彰大会名单

原文链接：

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背景介绍

• 与传统的人工打捞方式相比，水下机器人在灵活性和准确性上具有显著优势。它们能够更加高效地完成水下打捞任务，并且可以避免人员在远洋作业中面临的溺水、生物袭击和水下缠绕等安全问题。在水下机器人的各种打捞方式中，爪夹式抓取广泛应用于海洋资源开发、远洋救援和潜艇建造等领域。然而，目前的爪夹式抓取技术面临着精准控制抓取力的挑战：抓取力不足可能导致无法抓起被打捞物体，而抓力过大则可能对被打捞物体造成损坏。为了解决这一问题，亟需开发一种能够实时监测爪夹抓力大小的传感器，以更好地完成打捞任务。

研究方法

• 文献调研→发现问题→提出优化→器件制作→实验验证 。

成果简介

• 近日，大连海事大学徐敏义教授团队针对如何精准控制水下爪夹抓取力的问题，提出了一种用于水下机器人爪夹的基于液态金属型摩擦纳米发电机的三维触觉掌心传感器(adistributed liquid metal-based three-dimensional biomimetic underwater triboelectric palm-like tactile sensor ,下称UPTS)。该传感器由柔性盖，5个独立的传感单元，柔性支撑以及3D打印的固定壳体组成，本文开展了关于UPTS的陆上和水下实验，其中陆上实验的结果表明UPTS能准确识别外力的大小、方向和作用面积，定位精度在5度以内，即使在高频接触的场景中也能保持稳定。水下实验的结果表明UPTS可以在水中区分物体的硬度和形状，对实验用的3种硬度的材质区分准确率达到100%，对4种形状的区分准确率高达99.75%。实验结果表明，在一定范围内UPTS不仅可以实时监测爪夹抓力大小，还能有效的分辨出被抓物体的硬度和形状，这对于爪夹的抓取功能具有重要意义，为海洋科学研究提供更精准的数据支持。

图文导读

作者简介

• 论文的第一作者为大连海事大学轮机工程学院硕士生李原正，共同第一作者为大连海事大学轮机工程学院硕士生刘搏，共同通讯作者为大连海事大学轮机工程学院宋立国副教授、北京大学工学院博士后徐鹏和大连海事大学轮机工程学院徐敏义教授。徐敏义教授课题组近年来主要从事基于船舶与海洋工程领域能量捕获及自驱动传感，水下能量捕获与信息感知，水下智能机器人等方面的研究工作。徐敏义教授2012年毕业于北京大学，2016-2017年赴美国佐治亚理工学院访学（导师：王中林院士），2021年创建了大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室，主持了包括国家重点研发计划专项课题、国家自然科学基金在内的国家级及省部级项目等10余项，入选中国科协青年人才托举工程、交通运输部青年科技英才、辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才等人才工程，获省部级及以上奖励4项。近五年来，在Nature Communications、Research、Advanced Energy Materials、Nano Energy、ACS Nano、Applied Energy等中科院大类1区Top期刊发表论文48篇，其中影响因子大于10的论文41篇，ESI高被引论文2篇。

文章信息

• Li Y, Liu B, Xu P, et al. A palm-like 3D tactile sensor based on liquid-metal triboelectric nanogenerator for underwater robot gripper. Nano Research, 2024, https://doi.org/10.1007/s12274-024-6903-3.

原文链接：

• https://mp.weixin.qq.com/s/XFjcEEBjbWubloBCKsCwLg

研究背景

• 海洋蕴藏着丰富的自然资源，栖息着数以万计的物种，也在全球气候系统中扮演着关键角色。随着环境保护挑战的加剧，有效的海洋监测显得更加迫切，这对于设计具体的保护策略、维护海洋生态健康及其持续性至关重要。然而，海洋的辽阔和复杂的环境条件给监测设备，特别是物联网节点带来了极大的挑战。其中，利用海洋环境中的原位能量为海洋观测节点提供电力是克服这些限制的可行解决方案。摩擦纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator, TENG）是一种全新的机电转换技术，在2012年提出之后取得了长足的发展，现已成为海洋动能（蓝色能源）收集的重要发展方向之一。

然而，海浪的低频随机运动仍然限制了TENG的电流输出，复杂多变的环境同时对能量收集装置的寿命带来了严峻的挑战。针对这些问题，香港科技大学（广州）胡国标教授团队，大连海事大学徐敏义教授团队提出了一种基于多轨道光栅电极和反向电荷增强效应的滚动式摩擦纳米发电机（multi-tunnel grating electrodes and opposite-charge-enhancement TENG, MO-TENG），该能量收集单元在海浪时变的随机激励下，瞬时功率密度来到185.4 W/(m3·Hz)。在此基础上，团队设计并研发了一个集成MO-TENG单元以及水质传感器的海洋浮标，以此来实现波浪能量的原位提取以及海洋物联网节点的持续供能。

图文导读

Demo展示

总结

• 本工作设计并制作了一种用于收集波浪能量的滚动式摩擦纳米发电机（MO-TENG），利用多隧道光栅电极和反向电荷增强效应，在海浪变换的低频激励下能够提供185.4 W/(m3·Hz)的瞬时功率密度。通过将MO-TENG单元堆叠并集成于海洋浮标中，该设备实现了完全自供能的原位海洋水质无线监测，并已在真实海洋环境中进行了充分验证。这些成果不仅展示了MO-TENG的卓越性能，也证明了其在海洋物联网和海洋数字孪生领域中作为自供能传感节点的巨大潜力。 香港科技大学（广州）博士研究生王雅巍，大连海事大学硕士研究生杜恒旭、杨恒一、席子岳为本论文共同第一作者。香港科技大学（广州）助理教授胡国标，大连海事大学王昊副教授、徐敏义教授为该文共同通讯作者。该研究工作得到科技部国家重点研发计划，国家自然科学基金（面上项目、青年项目）的资助。

胡国标教授课题组网站： sms-lab.github.io 徐敏义教授课题组网站： www.mspslab.cn

原文链接：

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研究背景

• 水下感知技术在水下目标探测/跟踪、水下航行器集群协作等多个领域发挥着至关重要的作用。水下同步感知主要涉及基于光学（激光）的技术和基于超声波（声纳）的技术。然而，激光和超声波技术在水下都会受到许多干扰因素的影响，导致感知范围和精度下降。此外，水下激光/声纳作为主动传感手段，面临着能耗高、结构复杂、易暴露等挑战。因此，众多研究人员正致力于研究包括水动力感知在内的替代感知技术，以增强水下智能设备的感知能力。海洋生物的触觉器官能够准确测量和识别周围环境。受海洋生物感知行为的启发，研究人员设计了多种水下仿生触觉传感器。由此可见，水下仿生触觉传感具有巨大潜力，但触觉传感设备仍面临信噪比不足、灵敏度较低和适应性差等挑战。摩擦纳米发电机（Triboelectric nanogenerators, TENGs）作为一种创新的机电转换方法，其主要优势在于能够将广泛分布于环境中的混沌机械干扰直接转换为高振幅电信号。本研究设计了一种仿生水下摩擦电胡须传感器，可被动感知多种水动力流场，并利用深度学习模型进一步赋予水下航行器在线速度估计能力。

文章概述

• 受港海豹灵敏的胡须启发，本文设计了一种深度学习辅助的仿生水下摩擦电胡须传感器（underwater triboelectric whisker sensor, UTWS）用来被动感知各种水动力流场。该装置主要由一个高宽比为 0.403 的椭圆形须轴、四个仿生毛囊窦复合体神经的柔性摩擦电传感单元和一个仿生海洋生物脸颊表皮的柔性波纹接头组成。设计过程中采用双层气室屏蔽技术，最大限度地减少水中离子对信号的干扰。UTWS表现出了亮眼的优势：21ms的快速响应时间、61.66 dB的高信噪比。通过采用深度学习分析技术处理多通道信号，配备UTWS的水下航行器能够完成在线速度估计，在验证情况下的方根误差约为0.093。因此，这种基于UTWS的深度学习辅助感知技术有望成为水下航行器在本地导航任务中的整合工具。该成果以题为“Deep-learning-assisted triboelectric whisker for near field perception and online state estimation of underwater vehicle”发表于Nano Energy。北京大学工学院博士后研究员徐鹏、大连海事大学轮机工程学院博士研究生刘建华、刘搏为论文共同第一作者。北京大学谢广明教授与大连海事大学徐敏义教授和王昊副教授为论文共同通讯作者。这一研究成果不仅在技术上取得了重要突破，也为水下智能设备的发展提供了新的思路。研究团队将继续努力，助力水下感知不断发展。

原文链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211285524007614

图文导读

总结

• 本研究开发了一种基于深度学习辅助TENG的水下胡须传感器，可感知水动力意义上的各种流场，为水下航行器的局部导航提供了一种颇具前景的替代方法。所研究的UTWS可识别二维流场的多种特征。这些特征包括流速、攻角和尾流。双层气室屏蔽技术确保了UTWS的水下输出稳定性。UTWS具有快速响应时间（21 ms）、低成本和 61.66 dB的信噪比等优势。值得注意的是，胡须轴的流线型设计使UTWS在攻角为0°时能够最大限度地减少阻力和涡激振动。利用与攻击角相关的有效椭圆直径，通过 FFT 分析估算出稳定流的流速和方向。UTWS能够识别上游钝体引起的尾流参数。此外，振荡流是海洋生物附属物运动所产生的典型干扰。利用振荡速度与电压输出之间的线性相关关系，UTWS 能够有效地感知和区分偶极源的特征。通过使用深度学习处理多通道信号，配备 UTWS 的 ROV 实现了熟练的实时状态估计，验证数据的 RMSE 约为 0.093。研究表明，通过 DL 辅助 UTWS 实现的基于胡须的感知技术可以有效地为水下航行器提供流场感知，进而帮助其完成局部导航任务。

论文信息：

《Deep-Learning-Assisted Triboelectric Whisker for Near Field Perception and Online State Estimation of Underwater Vehicle》

Peng Xu, Jianhua Liu, Bo Liu, Yuanzheng Li, Hao Jin, Zhaoyang Mu, Tangzheng Guan, Guangming Xie, Hao Wang and Minyi Xu

原文链接：

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• 2024年人工智能与自主式交通国际学术会议（2024 International Conference on Artificial Intelligence and Autonomous Transportation，AIAT 2024）将于2024年12月6-8日在北京举行。AIAT 2024旨在为交通、人工智能、自动化领域的研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台，促进人工智能和自主式交通交叉领域的科研学术交流和产业创新发展。
• AIAT 2024会议由中国智能交通协会指导，由北方工业大学、北京交通大学、中国智能交通协会轨道智能运输系统专业委员会、城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室、北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心、全国智能交通控制行业产教融合共同体、中国电工技术学会轨道交通电气设备技术专业委员会等单位共同承办。
• 本会议录用的全部英文论文由Springer-Verlag旗下的Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE，ISSN：1876-1100，EI-Compendex，LNEE已进入EI目录多年，EI检索稳定)出版。另外，会议将推荐优秀论文经修改后由相关领域SCI检索源国际期刊发表。
• 大会Special Session正在征集中，请有意向的专家通过下面Special Session在线申请系统提交申请：https://jinshuju.net/f/yCkAkV
• 大会设置多个Special Session征稿，其中Special Session 12征稿如下，其他内容详见官网：http://www.icaiat.com/

原文链接：

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• 为进一步营造学院科技创新文化氛围，打通师生创新交流渠道，在实践中领悟”海大人学习观”深刻内涵，学院决定举办系列实验室参观活动。

学社官方简介：

• 百川学社隶属于大连海事大学轮机工程学院的科技创新类学社。学社是依托学院专业特色成立的，以大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室为实验平台，为学生提供良好科技创新的机会，提升学生科技创新能力。“百川”取自校训“学汇百川，德济四海”和成语“海纳百川”。本学社顺应新时代“万众创新”的必然趋势，把握学校入选“双一流”建设高效的重大历史机遇，深刻认识建设一流的海洋科技创新创业学社的时代性、创新性和重要性。 学社现有四个部门，分别为：

1）机器人部门：部门依托于大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室水下机器人小组，主要围绕水下机器人设计，结合蓝色能源，进行新型智能海洋装备探索，并在老师指导下参与水下智能装备相关大创以及各项科创活动。 2）传感器部门：主要研究基于摩擦纳米发电机的柔性传感器，此类传感器的优势在于自供电的振动传感器的成本低、结构简单、对振动信号响应灵敏、水下检测深度范围可调、工作效率高，应用于水流涌动、水下环境复杂等水域的检测工作。 3）能源采集部门：主要研究的是微纳能源方向，收集包括且不限于波浪能、振动能等机械能。采用摩擦纳米发电机收集生活中原本无法利用的各种形式的机械能，包括人体活动、走路、振动、机械冲击、轮胎转动、风能、水能等诸多形式的能量，为各种电子器件供电。 4）综合事务部门：综合事务部依托于大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室健康小组，主要从事高压交-直流电应用研究、绿色空气净化研究、海洋海面溢油污染研究、工业油液污染研究和摩擦电传感器研究。 学社由指导教师组、主席团、部长团、部员组成。学社以应用方向划分，以学术交流为宗旨，进行了学社与实验室新融合。四个部门各有所长，又彼此合作，促进科研创新发展。让广大学子对于研究方向的选择有更加清晰地导向，也为学生提供了更多科研的机会。

百川学社为同学们提供了良好的科研资源与实验平台，期待大家的加入。

学社寄语:

• 欢迎各位同学加入到百川学社中，在这里，你可以明确自己的兴趣爱好，在兴趣爱好的基础上进行有目的、有计划的学习和钻研。这里是你在学业内容之外的另一个施展才华的平台，你将会了解到更多的科研知识、前沿技术、创新方法与创业理论，如果你想提升自己的科研能力，锻炼动手能力，并且想要在科研方面获得一些成果，欢迎加入百川学社！

优秀获奖项目:

• 随着交通运输行业的不断发展，以桥梁、港口、管道为例的一系列涉水工程得到了飞速发展。与此同时，船舶作为海上交通运输的主要工具也发挥着越来越大的作用。但无论是船体还是涉水工程，都有部分结构是在水面之下，这些水下结构长时间处于海洋环境中，由于海底生物侵蚀、海水腐蚀等原因，水下结构物会出现裂缝、孔洞、附着物较厚等缺陷，导致其安全性、稳定性降低，每年需要投入大量的资金进行水下检测。但传统的水下结构检测技术存在耗时长、经济效益低、危险系数大等问题，因此，亟需一款新型水下检测系统对水下结构物进行可靠、安全、快速、有效地检测。

- 本作品设计研发了一款基于多传感器融合 AUV 的智能水下检测评估一体化系统。在进行水下检测时，首先利用我们自主研发的机器人代替人力下潜到水下对水下结构进行环绕检查，通过双目相机、声呐、仿生触觉传感器，分别从视觉、声觉、触觉三个维度获取数据。之后根据系统内部的算法增强技术，包括图像去噪、图像拼接、图像增强、图像识别四大板块对损伤信息进行优化，并快速提取数据库中对应的结构信息，结合视觉 SLAM 技术对水下结构进行稠密点云图模型构建，精确获取污损位置，输出水下结构物裂缝长度、空洞深度及附着物厚度三类损伤信息。最后，通过可视化界面进行展示并自动生成损伤评估报告，方便检测人员及时做出决策。

• 活动时间：7月11日 13:00-15:00

活动内容：参观百川学社实验室

请有意报名的同学扫描二维码进行报名并加入群聊。

原文链接：

• https://mp.weixin.qq.com/s/Xjrd-UF9Hc6LtHZu_auSAg

• 根据《大连海事大学大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室“鹏程尚学教育金”科研基金资助项目管理办法》有关要求，经个人申报，重点实验室对申请书进行了形式审查和初步筛选，相关领域专家评议，实验室学术委员会终审等环节，确定2024年度“鹏程尚学教育金”科研基金项目拟立项清单（见附件），现予以公示。

• 公示期限：2024年6月28日—7月2日。

• 联系人：司济沧 E-mail：sjc@dlmu.edu.cn

• 附件：2024年度大连海事大学大连市海洋微纳能源与自驱动系统重点实验室“鹏程尚学教育金”科研基金资助项目拟立项清单

• 2024年度“鹏程尚学教育金”科研基金资助项目拟立项清单.pdf