2018年北京市自然科学基金-海淀
原始创新联合基金项目指南
一、长寿命钠离子电池及其关键材料制备与性能调控
概述：高性能二次电池作为高效与便捷的能量储存与转换器件，对建立清洁能源体系和实现规模化储能至关重要。钠离子电池以钠资源丰富、成本低廉等优势被认为是锂离子电池的有益补充，是应用于大规模储能领域的理想器件之一。通过对电极、电解质材料进行合理的结构、成分设计以及性能调控，构建长寿命、低成本的钠离子电池，对未来大规模储能技术的发展具有重要意义。
总体目标：针对大规模储能技术中的关键科学问题，研究低成本、长寿命的正、负极和电解质材料，研制长寿命、高安全、能量密度大于120Wh/kg的钠离子电池软包电芯，室温下1C倍率放电容量不低于C/10倍率放电容量的85%，循环寿命达到2000次以上，具有良好的环境适应性，为钠离子电池在大规模储能中的应用奠定基础。
研究内容：
1. 低成本钠离子电池正、负极以及电解质材料；
2. 钠离子电池电极/电解质界面研究及优化；
3. 钠离子软包电芯制备及性能优化；
4. 钠离子软包电芯安全性能。
二、面向高能量密度动力电池的高电压高安全液态电解液研究钢管加工
概述：采用高电压正极、硅碳负极和高电压电解液为当前高能
量密度锂电池新体系的基本路线，但高电压下电解液及其与电极界面的不稳定性，严重制约了高能量密度动力电池的应用。因此，急需发展新型高安全高电压电解液。
总体目标：以高能量密度锂离子电池新体系为研究对象，重点研发耐高压、高安全电解液，突破高能量密度锂离子电池新体系电芯设计及制造的关键技术瓶颈。其中，室温离子电导率达到
5mS/cm，电化学窗口达到5V，满足单体能量密度>300Wh/kg，单体电芯循环500次以上，工作温度-20-45℃，安全性满足国家标准要求。
研究内容：煮面炉
1.高电压、高安全电解液的分子设计及制备；
2.电解液与电极材料的界面性能；
3.高容量极片结构设计与制备；
4.电池单体性能优化及安全性能。
能源材料领域前沿项目指南
1. 长寿命高面容量金属锂电极锂枝晶抑制策略
rbd-3122. 高容量高镍低钴（或无钴）锂离子电池正极材料
一、基于人体信息反馈的康复机器人基础问题与关键技术研究
概述：康复机器人是现代康复医学与先进机器人技术相结合的智能化装备，也是目前科学研究和产业化应用的热点。康复机器人研究涉及医学、人体工程学、自动控制、人工智能、仿生等学科，具有多学科交叉和融合特点。通过在康复机器人的构型设计、传感
与感知、人机交互、人体信息反馈、康复训练方法及康复效果评价等方面开展共性基础问题与关键技术研究，可为人-机融合的康复机器人设计和制造提供支撑。
总体目标：开展康复机器人构型设计与优化、多模态信息感知与人机交互、面向临床的个性化康复训练方法及康复效果评价等共性关键技术研究，提高康复机器人的性能与临床应用效果，为康复机器人的临床应用奠定基础。
研究内容：
1.基于人体信息实时反馈的个性化康复训练方法；冶金石灰
2.康复机器人构型设计、系统集成与优化；
3.基于感知与机器学习的康复控制策略优化；
4.临床验证与康复效果评价。
二、助力/助行机器人基础问题与关键技术研究
概述：助力/助行机器人是服务于半失能等特殊人的机器人，该类机器人通常具有多柔体系统，可实
现大位移刚性运动和小位移变形运动的强烈耦合，运动灵活，近年来逐渐引起了重视。但由于该类机器人构型复杂，运动控制及驱动涉及学科广泛，整体系统或单一功能涉及仿生、控制、材料等多学科，存在诸多科学问题有待进一步研究。伴随人工智能的不断发展，助力/助行机器人领域亟待更多科学探索和技术创新。
总体目标：深入研究助力/助行机器人在操作、助力/助行、传动等功能方面的控制、轻量化构型设计，并开展该类机器人的结构与运动设计、力传感与传递、驱动与控制、安全与可靠性等方面的研究工作，开发人机相容的助力/助行机器人系统，完成步行、蹲
起、重物搬运等任务示范验证，为其在智能装备、医疗、健康服务等领域的应用提供技术支撑。
研究内容：
1.人体运动意图感知、响应机制、运动模式、力感知与传递等关键问题；
2.集成感知与识别技术的助力/助行机器人总体设计；
3.基于机器学习的助力/助行机器人运动规划与协调控制方法；
4.完成至少两种助力/助行任务的示范验证。
机器人领域前沿项目指南
1.面向康复/护理的机器人柔顺控制技术
2.手术机器人术区信息感知技术
医学工程领域重点研究专题项目指南
概述：随着医疗成像设备在各级医院的普及，通过影像学诊断各类疾病已成为临床医学常规手段。临床中，神经系统疾病更加复杂，基本影像检测不能满足临床诊断实际需求。结合医学影像大数据，将人工智能技术应用于医学影像分析，针对神经系统疾病开展多模态医学影像融合识别方法研究，提高医学影像的可靠性和准确性，将有助于医生提高医疗诊断效率，从而制定更合理的方案，提高对患者的诊疗效果。
总体目标：开展基于人工智能医学影像分析的神经系统疾病诊断方法与技术研究，在典型医学影像数据处理方法、特征提取与验
证、智能诊断分析等方面获得理论和方法上的突破，为构建多模态医学影像的神经系统疾病辅助诊断提供源头支撑。
高建钢研究内容：
1.针对神经系统疾病的多模态医学影像数据预处理技术；
2.基于深度学习的神经系统疾病医学影像特征提取与验证；
3.基于深度学习的神经系统疾病医学影像智能诊断与验证。
概述：目前，中国角膜盲患者约400万人，每年新增病例约20万人。角膜移植是角膜盲，恢复患者视力的唯一方法。然而，供体角膜材料的匮乏造成每年角膜移植手术量极低。组织工程角膜一直是角膜领域的研究热点，目前组织工程角膜上皮细胞膜片及组织工程角膜基质材料已经上市并应用到临床，为部分角膜移植手术提供了材料，但临床更缺乏角膜内皮材料和全层角膜材料。迫切需要攻克组织工程角膜内皮材料的瓶颈，为组织工程角膜临床转化研究奠定基础。
总体目标：开展工程化角膜内皮组织构建研究，经体内及体外功能验证，开发出具有生物活性、可移植的角膜内皮组织，为解决角膜供体匮乏提供理论和技术支撑。
研究内容：
1.角膜内皮细胞来源、培养条件、生物标志物确定；
大聚合2.工程化角膜内皮组织的构建；
3.工程化角膜内皮组织的体内功能验证。
医学工程领域前沿项目指南
1.非外源性对比剂脑血流成像方法
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