冀北上窝铺银多金属矿区地球化学找矿评价

上窝铺银多金属矿区是在1:50000水系沉积物地球化学测量圈定的一个重要异常查证靶区,异常区浓集中心明显,三级分带特征明显,高值点连续分布。大比例尺的地质填图、土壤地球化学测量和少量的槽探工程揭露工作,表明上窝铺矿区具备中深部银多金属的较好的找矿潜力。     

域对抗图卷积注意力变工况故障研究

针对滚动轴承在变工况环境中网络特征提取能力不足的问题,提出了一种域对抗图卷积注意力迁移学习的故障诊断方法(DAGRESL)。首先,通过残差神经网络(residual network, Resnet)提取输入的轴承故障信息特征并通过Simam注意力模块增强Resnet的特征表达能力;其次,利用图生成层学习Resnet的特征数据并挖掘样本结构特征之间的关系来构造实例图;然后,利用图卷积网络(graph convolutional network, GCN)对实例图进行建模;最后,利用域判别器和局部最大平均差异(local maximum mean discrepancy, LMMD)对齐子域和全局域之间的分布并通过标签分类网络完成故障分类。通过在SQI-MFS轴承数据集的实验结果证明了所提出的DAGRESL模型能够精准地区分变工况轴承故障类型,有效解决了滚动轴承在变工况环境中网络特征提取能力不足的问题。     

基于人工神经网络的箱体类零件的CAPP系统及关键技术

将人工神经网络应用于箱体类零件的CAPP系统中，简化了零件的信号识别和分类；工序图是箱体类零件的CAPP系统的一个关键技术，本文探索一种有效的绘图方法，使箱体类零件的CAPP系统能自动生成工序图。     

移动机器人的栅格概率路径图法路径规划

针对PRM算法运行速度慢、难以针对狭窄通道采样的问题，提出一种栅格概率路径图算法。用栅格划分地图，并根据栅格内障碍物面积，划分栅格威胁等级，并依此使用不同采样策略。提出一种采样点落在障碍物内的重采样方法，提升了采样效率，增加了在狭窄通道内的采样。同时，改变连接策略，连接采样点时，不再遍历所有点，只与附近栅格进行连接，减少算法耗时。生成路径后，对路径进行优化与平滑，提升路径质量，使之符合移动机器人运动约束。通过仿真分析得到栅格概率路径图法中栅格缩放系数k选取的依据。仿真结果显示，栅格概率路径图法的运算时间和成功率与经典算法相比均获得提高。     

湿法分解-组合吸附材料富集—发射光谱法测定区域化探样品中痕量、超痕量Au、Pt、Pd

采用H2O2-HCl分解样品,建立组合吸附材料富集工艺,并详细讨论了组合富集剂的富集条件,通过改进光谱缓冲剂、利用小电极快速曝光技术及研制贵金属光谱分析相板测定系统,提高了仪器信噪比和弱小信号检测能力。方法操作简便、效率高、成本低。检出限(3σ)Au为0.1 ng/g、Pt为0.2 ng/g、Pd为0.1 ng/g,测定国家铂族元素地球化学一级标准物质中的Au、Pt、Pd,结果与标准值相符,12次测定的相对标准偏差(RSD)小于27.1%。方法不仅适合各类矿石中Au、Pt、Pd分析,同样能满足区域地球化学调查样品的分析质量要求,并在不同规模、不同级次、不同采样密度的区域以至全国铂钯地球化学勘查应用中均取得满意成果。     

微细电火花加工间隙放电状态智能检测方法的研究

针对微细电火花加工中的高频、微能、单一信号严重畸变等特点，提出了利用电压、电流信号的互补性特点，运用模糊逻辑控制规则，得出采样点的状态值，然后采用LVQ神经网络的分类功能，将采样点的状态值转化成加工间隙状态中所属的状态矢量，最后通过统计模型，得出电火花加工极间放电状态。。     

黔东南天柱县巴宗金矿区地质、化探特征及其找矿潜力

巴宗矿区位于黔东南天柱县境内,具有良好的金矿成矿地质条件。在前人1∶20万所圈定的化探异常的基础上,通过开展1∶5万水系沉积物测量和1∶1万土壤地球化学以及1∶5万构造地球化学测量工作,分析样品中Au、As、Sb、Hg、Cu、Pb、Zn等元素含量,在综合考虑异常区地质概况,各元素异常的空间分布特征、异常元素强度和规模,共圈定6处综合异常(水系沉积物化探异常5处,土壤化探异常1处),为后续的矿产勘查提供了勘探靶区。通过对巴宗矿区地质及化探特征的综合分析,认为该地区具有金矿产资源勘查的潜力。     

三维物体的准最小包围盒快速求解方法

针对现有求解精确三维物体最小包围盒算法的时间复杂度过高这一问题,提出一种基于物体表面采样点集的准最小包围盒快速求解方法。该方法首先提出一种增量式聚类简化算法对物体表面采样点集的非特征区域进行大幅简化,并将简化后点集的精确最小包围盒作为求解原始采样点集准最小包围盒的定位空间,以该空间下的最小轴向包围盒作为原始三维物体的准最小包围盒。试验结果表明,在满足求解精度要求的前提下,该方法与采样点集的精确最小包围盒求解方法相比,其计算效率提高90%左右,与基于遗传算法的求解方法相比,其计算效率最大可提高30%。     

基于KNN分类的涂胶质量检测算法

涂胶作业是工业生产中常见的工艺流程，对密封性能有着极其重要的作用，它会直接影响密封件的质量，因此涂胶质量的缺陷检测方案的设计极其重要。为了能够快速高效地检测胶条是否符合要求，提出了一种基于KNN分类的涂胶质量检测算法。首先，通过坐标系转换和图像处理，获得涂胶轨迹的实际位置以及胶条宽度；其次，在轨迹中提取一定数量的采样点，获得采样点的胶条宽度和中心点偏移量，与标准宽度和标准轨迹进行比对便可以得到正确的检测结果。结果表明，该缺陷检测算法的准确率为97.85%,单个零件平均检测时间为98 ms,与传统人工检测相比，效率明显提高。     

基于PointNet++的焊装夹具零件识别

焊装夹具是汽车白车身焊接生产线中重要的组成部分,有效的管理和归纳焊装夹具零件设计数模能够显著提高设计效率。将原始设计数模离散为点云,利用点云数据和PointNet++深度学习网络探讨了一种焊装夹具零件智能分类方法,并对比各模型的分类精度,选取运行效率和精度最高的单尺度分组(SSG)模型完成焊装夹具零件的分类。训练结果表明,该方法在验证集上的准确率为97.5%,型块、连接块、定位销、销座、支座的验证集类内准确率分别为92.5%、97.5%、100%、97.5%和100%。这些结果表明该方法具有较高的识别精度,能够满足焊装夹具零件分类的精度要求。     

射压造型机

日本专利 1974年8月8日申请; 1977年9月19日公布。申请厂商新东工业株式会社。专利号(分类) №52—36930(B 22 C15/24 本专利为采用射砂方法的造型机。它由支座1(见图)、框架2、带闸板6的型砂斗3、带环形进气道7的射砂简4、射头10和填砂框11、以及设置在机器下部的由型砂斗35、经供砂闸板37供砂的射筒25和带填砂框33的射头31     

基于采样隐马尔可夫模型的移动机器人路径规划

为提高移动机器人路径规划的学习和预测能力，使得规划的路径长度和转弯较小，能够动态躲避行人，提高搜索效率，提出一种基于采样隐式马尔可夫模型(sampled hidden markov model, SHMM)的移动机器人路径规划方法。首先，将2D网格环境下的轨迹划分为位置(x,y)、航向(θ)、线速度(v_l)四个维度，建立机器人轨迹预测模型；其次，利用KL散度(kullback-leibler divergence)将建立的HMM运动模型进行降采样；最后，用K-means聚类因子、SHMM因子和转角因子改进蚁群算法进行路径规划。仿真验证了基于SHHM的移动机器人规划的路径长度短、转角少，并具有学习和预测能力，在路径规划地同时能很好地躲避行人。     

儿童药动学试验设计的样本量与采样点数的模拟探索

目的:研究在保证模型参数一定准确度的条件下，儿童药动学试验中的样本量和采样点数设计的基本要求。方法:用群体药动学分析方法，以奥司他韦为工具药，进行药代动力学模拟，构建符合真实人群数据特点的儿童样本120例，按采样时间点数分别为2、3、4、5、6、8、10，同时每个采样时间点数下按样本量分别为20、40、60、80、100、120设计42种不同方案的采样，估算各方案下药时曲线下面积（AUC0→t、AUC0→∞）、血药峰浓度（Cmax）参数，将各参数的估算值与初始值的比值范围作为预测准确度，评价适宜的儿童稀疏采样设计方案。 结果:随着样本量和采样点数的增加，预测准确度不断改善，活性药物羧化奥司他韦的参数预测准确度相较于前体药物奥司他韦较低。以药动学参数估算值与初始值的比值在95%～105%内，同时其90%置信区间相比初始值在80%～120%为评价标准时，发现研究奥司他韦的代谢过程的最低采样设计要求为3个采样时间点，40个样本量，此时AUC0→t、AUC0→∞、Cmax参数中位数预测偏差为0.96%、2.51%、3.8%，90%置信区间上下限与初始值预测偏差依次为-4.96%～6.66%、-7.970%～20.031%、-5.99%～16.13%；研究奥司他韦羧化代谢物的最低采样要求为5个采样时间点，60个样本量；此时3个参数中位数预测偏差为1.070%、1.203%、2.005%，90%置信区间上下限与初始值预测偏差依次为-7.69%～5.27%、-8.41%～6.69%、-16.98%～16.23%。结论:采样点个数对研究奥司他韦药物代谢过程有显著的影响。在确定合适的儿童临床稀疏采样设计方案中发现低于3个采样点的方案预测结果不可信，在预测奥司他韦羧化代谢物的参数时不低于5个采样点的预测结果稳定。     

基于CCTV和缺陷特征提取的城市排水管道结构性缺陷检测

基于管道闭路电视(CCTV)检测系统，提出5种不同的管道结构性缺陷特征提取方法，对缺陷图像进行纹理特征提取，并利用二分类支持向量机(BSVM)对特征提取数据进行一对一投票分类。结果表明，Gabor法提取得到的特征维数远大于GLCM、B＿GLCM、GGCM以及LBP四种方法得到的；B＿GLCM法相比GLCM法，特征提取效率略有提高，但随着分区的减小，提取耗费的时间会逐渐增大；GLCM和B＿GLCM提取方法对裂纹、错口和腐蚀三种缺陷均具有较好的分类效果，分类正确率都在90%以上，其他三种提取方法的分类正确率较低；综合考虑分类准确率和分类效率，建议采用分区大小为3×3的B＿GLCM方法对管道缺陷纹理特征进行提取，以获得最佳的检测结果。     

贵州锦屏县平秋璧泽金矿成矿流体氢氧同位素地球化学研究

在研究该矿区地质特征基础上,针对性的采集能代表成矿流体的构造地球化学样品,对样品进行流体的氢氧同位素分析,将各个样品中的分析数据投点于不同类型的氢氧同位素组成图上,通过研究得出金矿的成矿热液水主要来源于深部的变质水。     

原子荧光光谱法测定土壤样品中的硒总量

样品采用硝酸、氢氟酸和高氯酸溶解样品,盐酸复溶,柠檬酸溶液增强,原子荧光光谱法测定。方法检出限为0.1μg/g。方法用于土壤、水系沉积物国家一级标准物质的测定,结果均在标准值的允许范围之内,12个国家一级标准物质12次测定相对标准偏差(RSD)均小于10%,准确度小于0.1。该方法检测样品简单快速、线性范围宽、分析重现性好,适用于地质实验室大批量的生产。     

基于NMPC的仿人攀爬机器人运动优化

针对仿人机器人攀爬的实时运动生成问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法,能够综合优化路径和肢体运动.该方法将攀爬任务视为一个机械约束的NMPC问题,并使用了基于墙体图的状态相关权重和势函数.在每个采样时间点根据墙体信息和机器人的状态进行...     

基于图卷积网络的滚动轴承智能故障诊断

基于非欧几里德空间的数据包含着数据点以及数据点之间的关系信息，而基于深度学习模型的故障诊断方法通常忽略了数据点之间的关系信息。对此，通过结合可视图算法和图卷积网络，将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。首先，将原始信号利用可视图算法转换为图数据，以图数据显示时域特征，极大丰富了输入信息；其次，利用构建的图卷积网络对故障特征进行学习，以达到故障诊断的目的。实验结果表明，图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到97%以上的准确率，这表明利用可视图算法提取的关系信息对轴承故障的识别具有重要作用。     

K-means聚类精简点云驱动PointNet++的行星齿轮故障诊断

复杂装备的三维模型点云数据具有非结构化、无序性、离散性的特点，数据精简策略和深度神经网络模型构建被视为点云数据驱动的机械设备故障诊断关键技术难点。提出了一种K-means聚类(K均值聚类算法)精简点云驱动PointNet++的行星齿轮故障诊断方法。首先，提出了基于K-means的点云数据精简策略实现了在充分保留细节特征的前提下，精简84%的冗余数据；其次，构建了简度、速度、精度的精简效果三维评价指标体系并对精简算法进行评价；最后，构建了能够提取局部特征的PointNet++故障诊断模型。实验结果表明，相比于点云数据直接驱动PointNet++,K-means聚类精简点云驱动PointNet++的行星齿轮故障诊断的准确率提升了6.9%,表明了所提方法的有效性。     

NiO/Fe_2O_3湿式行星球磨中的噪声能消耗与效率(英文)

研究NiO/Fe_2O_3湿式混合与球磨过程中的噪声能消耗、球磨效率及二者之间的关系。结果表明,球磨工艺的最佳工艺参数为:填水率64.10%~85.47%,小/大球个数比360/20,球磨机转速300.9 r/min,填粉率约10.88%,填球率20.53%~23.88%,球磨时间6 h。引入离散元法(DEM)分析球磨过程中噪声能消耗与球磨效率之间的关系,得到噪声能消耗与填球率关系的经验方程。研究表明粉体的平均粒度随着噪声能的消耗而减小,而球磨效率和球碰撞能的利用率则随着噪声能消耗的增加而减小。