本次发布的八项成果，分别由来自之江实验室的张宁副研究员、李国瑞助理研究员，郑州大学的王伟副教授，西北工业大学的李永波副教授，北京航空航天大学的苗永浩副教授，陕西科技大学的熊传银副教授，中科院宁波材料所李法利博士后、宁波源海博创科技有限公司张星董事长，在线吸引了来自投资机构、金融机构、磁性材料上下游企业家以及科研院所专家教授学者们约5000人次在线观看。

　　张宁分享了题为“磁悬浮微特无刷电机”的报告。磁悬浮微特无刷电机是工业现代化、办公自动化、家庭现代化等领域不可缺少的基础关键部件，其应用范围非常广泛，而且随着经济发展程度和技术进步还将进一步拓展。本报告围绕生产生活和高端仪器设备所必需的微特电机进行技术介绍，利用量子磁测量技术和智能模块化设计技术实现了磁悬浮微特电机研发和应用。基于团队前期在量子精密磁测量领域的技术积累，利用自主研发的超高灵敏量子磁测量平台对设计加工的线圈和磁体进行了高精度标定，实现了磁悬浮关键磁器件的高精度设计和标定。基于之江实验室智能计算技术基础进行智能模块化设计，对数字信号处理模块、位置传感检测模块、智能功率模块进行一体化设计，有效改善电机定子电流波形，突破了电机高精度控制技术。

　　李国瑞分享了题为“深海智能机器人及柔性传感设备”的报告。其研发的软体机器人以自然界中软体生物为仿生原型；在结构上，大多由高度柔软的弹性材料组成；在功能上，由软体智能材料代替传统硬质电机或传感器提供类肌肉驱动或感知。报告主要以仿生软体水下机器人及仿生深海软机器为例，介绍了电驱动水下软体机器人及深海软机器驱动机理、高静水压适应机制及设计方法，相关技术可为深海等极端环境下的软体机器人及柔性智能装备的研究提供依据。其团队首次提出“水环境作为柔性离子电极”的新方法和“无耐压壳万米深海软体机器人”的新概念，实现了同类软体机器鱼最快游动速度及万米深海极端环境驱动。所研发的软体机器人具无电机、高效率、低噪声仿生推进，全软体、低成本一体化制造，小型化、低成本化、无耐压壳的优势。该软体机器人因其多功能、高亲和与强适应等特性，在康复医疗、深海极地探索等领域具有广阔的应用前景。

　　王伟分享了题为“非线性人体运动能量俘获技术”的报告。随着低功耗高性能的微处理器和无线传感器等技术的迅速发展，桥梁、机械、飞行器等关键结构的嵌入式监测系统及人体可穿戴设备的能源供给技术成为了21世纪重大的科技需求之一。为了克服线性振动能量俘获系统频带较窄且与环境振动等频率匹配困难的问题，非线性振动能量俘获系统的理论与实验研究受到了当前社会的广泛关注，而非线性能量俘获系统在人体运动等实际信号激励下的响应特性研究仍不完善。人体运动过程复杂多变，且振动信号具有低频、大幅度、随机性等特点，当多稳态压电能量俘获结构应用于人体运动能量收集时，可根据人体不同部位的具体运动特征设计多稳态系统的势函数，达到最优的能量俘获性能；磁弹簧式电磁振动能量俘获结构可根据结构特点和磁铁特性调整结构的有效振动频带，考虑人体运动过程中存在的冲击、摆动等运动特点，合理配置最优参数，可有效提高能量俘获效率；利用压电和电磁式结构收集人体运动过程中产生的能量，可用于为低功耗电子设备供电，达到无需充电和少充电的目的。此外，柔性压电智能薄膜的开发与利用不仅能够实现人体便携式电子设备的能源自供给，还能实时监测人体的运动特征，达到健康监测的目的，具有重要的现实意义。

　　李永波分享了题为“基于数据驱动的旋转机械健康监测及诊断”的报告。旋转机械（如燃气轮机、航空发动机等）经常工作于高温、高速、重载和强扰动等复杂服役环境下，导致灾难性事故时有发生。因此，开展对旋转机械的故障表征、早期故障检测和诊断技术的研究可为使用者提供更多的时间裕量来进行补救，对避免重大事故的发生和减少经济损失至关重要。针对冲击振动响应信号的故障表征、优化检测以及诊断等科学问题开展深入研究，提出了基于熵值驱动的故障诊断和瞬态信号优化检测的理论及其方法，并将研究成果成功应用于旋转机械转子系统早期故障检测和诊断中。研究成果具有非常大的应用潜力，并有望在未来产生一定的社会经济效益和商业应用价值。

　　苗永浩分享了题为“机电装备健康状态评估与故障诊断技术及应用”的报告。状态监测与故障诊断是保障机电装备安全稳定运行的基础。而当前工业重大装备朝着大型化、复杂化和集成化的方面发展，对于安全运维要求不断提高，同时也增大了装备健康状态评估与故障诊断的难度。苗永浩首先结合相关案例介绍了当前机械故障诊断领域的研究现状，并有针对性地介绍了几种具有代表性的故障诊断方法。他还介绍了团队的部分应用成果。在工业应用方面，其团队围绕重大装备健康状态评估与智能运维开展了大量应用研究，针对不同领域的监测对象，定制化提供从测试技术、分析方法到应用平台的解决方案。团队开发了装备在线、离线监测系统和大型监测平台，覆盖外置传感信息（振动、声音、声发射、扭矩和力等）、内置伺服信息（转速、编码器、电流和电压等）测试方案和分析手段，包括特征提取（时域、频域和时频域方法等）、深度学习和边缘计算等技术。目前，团队在航空航天、轨道交通、风力发电、工业机器人、数控机床和能源化工等领域与相关科研院所和企业开展了大量合作。

　　熊传银分享了题为“生物质材料在超级电容器领域的应用”的报告。生物质资源是可再生的资源，在合理保护和利用的情况下，可以永续利用，这对生物质资源在绿色能源存储领域的高值化开发和应用具有重要的社会价值和现实意义。其团队主要研究了几种基于不同的生物质资源设计和构筑的高存储性能的超级电容器电极材料，基于天然木材设计构筑的具有高强度、可塑形、自修复和形状记忆特性的高性能超电存储复合电极材料，基于非碳化的方法设计构筑的木材、纳米纤维素基高性能的超电复合电极材料，基于丝网印刷和电化学的方法设计构筑的可图案化定制的一体化无隔膜纸基高性能超电储能器件。这些工作为新结构、高性能、绿色可持续生物质基复合电极材料的设计、制备及应用提供了一些可供借鉴的新思路和切实可行的方法。

　　李法利分享了题为“液态金属基仿生痛觉传感器”的报告。其研究工作所设计的痛觉感知系统模仿该机制，能够在受伤前、中、后等多个阶段有效地对人体提供不同级别的防护。受人体痛觉感知系统的启发，本工作利用仿生设计，制备了能够像人体一样具有多种工作模式的痛觉感知系统，能为电子皮肤提供有效的保护。利用液态金属颗粒膜“受伤”（机械刻划）时独特的电学特性，仿制了能够实现“伤口”感知和定位的痛觉感受器。进一步结合压力传感器和仿神经突触，实现了痛觉的多种工作模式，包括受伤前基于压力传感器实现了伤害性信号预警，受伤时的精确定位功能，受伤后通过调整仿神经突触的电阻状态实现了敏化机制的模拟，该机制也可以像人体受伤后的皮肤一样使得伤口周围的敏感性增强，轻微的触摸就可以引发疼痛信号的产生，因此可以有效促进伤口的修复和二次伤害的规避。最后利用仿神经突触电阻信号的时间衰变特性，模仿了敏化机制的衰减。

　　张星分享了题为“基于声学特征跟随的共形宽频高效减振降噪技术研究及应用”的报告。其研究团队在十数年的工作经历中，自研和消化吸收了各类减振降噪技术，承担了大量国家重点项目，解决了各类船用设备包括风机、电机、泵、发动机的低噪声改造工作，工程经验非常丰富，这些宝贵成果极具推广应用价值。基于自研的共形消声技术、亚波长宽频消声技术等创新性研究，团队在小空间场景降噪领域取得了重大突破，目前已和某医疗设备大型企业签订了五年的排他性合作协议，制氧机专用降噪部件、通用型排氮消声器、小型压缩机通用排气消声器等产品已成功研发并批量供货，后期市场前景广阔。

　　“磁海甬动”磁性材料应用技术成果发布系列活动受科技部人才中心指导，是磁性材料产业的标志性品牌活动。活动对接国家级科技领军人才资源，聚焦磁电子、磁诊疗、磁制冷、磁动力、磁传感等应用方向，通过线上直播方式向磁产业上下游企业发布前沿、领先的科技成果信息，旨在推动磁产业最新科技成果落地转化，打通科技成果转化的“最后一公里”，助推中国磁产业科技创新和高质量发展。

　　（磁材实验室）