基于一体化关节的模块化六轴机器人技术研究

为适应不同应用场景机器人的定制化需求,研究基于一体化关节的模块化六轴机器人搭建技术。研制14和25两种型号关节,确定其机械与电气通信接口,并测试得到关节性能参数。选用BRR腕结构六轴机器人构型,通过MDH参数法得到该构型模块化机器人正运动学特性。通过分析机器人最大工况负载,研究臂展、加速度及负载之间关系。以设计的50 N负载机器人为例,仿真最大负载工况空间运动轨迹,并联合ADAMS软件进行动力学分析,验证机器人各关节的负载特性。基于模块化机器人技术,搭建两种臂展机器人,使用激光跟踪仪对机器人进行标定实验,并将机器人应用于巡检作业场景。结果表明：基于一体化关节的模块化机器人技术,可快速实现对臂展和负载的定制化需求。     

基于预检机制的偏振图像去烟研究

烟的存在会导致图像目标信息的损减或丢失。针对烟在场景中具有局域性,提出了基于目标检测Yolov3算法的去烟预检机制,即在去烟流程中增加预检机制实现对烟图定向去烟,提升去烟效率和避免对无烟区的影响。不同于现有针对可见光图像的基于深度学习去雾方法,该方法将四幅偏振态图像作为网络输入,并利用多尺度注意力对抗网络提取烟区目标的偏振态特征信息,从而缓解失真现象以及丰富去烟后目标的结构和细节信息。在真实数据集上的定性与定量实验结果表明,本文提出的算法有效提升了偏振图像的去烟效果和去烟效率。     

《现代交换技术》课程实验模块化教学设计

针对《现代交换技术》课程实验教学,设计了一种模块化实验教学方案。该方案是将交换系统分解成功能相对独立的模块,通过对不同模块的讲解、操作,让学生掌握相应的理论知识及应用。实践教学表明:该教学设计方案能有效地提高学生对相关知识的整体理解和掌握。     

基于相邻车道安全态势划分的换道决策

针对大多数换道决策研究中存在的相邻车道的交通状态分析不足致使换道安全性难以保证的问题,提出一种基于相邻车道安全态势划分的换道决策方法。根据车-车相对位置关系,建立关联车辆分类准则,确定当前车道、相邻车道和相邻第二车道上需要监测横、纵向运动状态的车辆。设计深度神经网络和基于左、右换道差异的横向偏离判断标准对关联车辆的车道保持、车道偏离和换道的横向运动行为进行预测。考虑关联车辆不同横向运动行为对自车相邻车道安全态势的影响,结合车-车相对纵向运动状态,设计自车相邻车道的安全态势划分方法,确定自车相邻车道的安全等级。在此基础上,设计换道决策准则,实现车辆换道的精准决策。仿真结果表明,所提出的换道决策方法能够准确的预测关联车辆的横向运动行为,可以在不同行驶环境下实现更加精准的换道决策,提高了车辆换道的安全性,并通过实车试验,进一步验证了所提出的换道决策方法的有效性。     

时效处理对7022铝合金组织与弯曲性能的影响

采用扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)、X射线衍射(XRD)、电子背散射衍射(EBSD)、拉伸和弯曲试验等研究了时效处理对7022铝合金组织及弯曲性能的影响。结果表明,固溶处理后7022铝合金基体中依然含有大量黑色不溶第二相,且这些相主要由α-Al、MgZn₂、Al₂CuMg和Al₇Cu₂Fe相组成。随着时效的进行,Al₂CuMg和Al₇Cu₂Fe相逐渐溶解,与MgZn₂相性质相似的Mg(Zn, Cu, Al)₂相析出,同时晶粒逐渐长大,产生明显的析出强化效应。试样的抗弯强度主要受到第二相颗粒的数目、尺寸以及晶粒尺寸的影响。110 ℃×10 h时效条件下,合金拥有弥散分布的细小第二相颗粒和合适的晶粒尺寸,具有较好的抗弯强度和抗拉强度,其数值分别为21.7 MPa、608 MPa。     

基于k-means聚类和神经网络的超速行为识别研究

交通事故的发生对人们的生命财产安全造成了威胁,而超速驾驶是交通事故发生的一个重要因素。因此,如何准确识别超速行为至关重要。本文提出了一种基于工况识别的超速驾驶行为识别方法,首先利用主成分分析法对数据进行降维,利用k-means算法和高斯混合聚类算法对降维结果进行二次聚类,根据聚类结果训练BP神经网络,用训练好的模型对工况进行实时识别,进而得到不同工况的速度阈值用于超速行为识别。研究结果表明行驶工况的平均识别正确率达95%,将该方法应用于超速行为的识别,可使识别更加准确、科学。     

合肥地区户用光储直柔系统设计

为了解决农村户用光伏发电与农户用电不匹配的问题,采用户用光伏和光储直柔的方案,对合肥地区的地理气候、户用能耗进行调研,利用PVsyst软件设计出户用光伏发电系统,并将其与光储直柔系统的设计依据相结合,初步设计了户用光储直柔系统。通过SAM软件进行模拟,从技术经济的角度确定了系统内储能电池的类型和容量,并对系统进行了经济分析,验证了在合肥农村使用户用光储直柔系统的可行性。     

基于数字孪生的码垛机器人工作站在线监测研究

采用数字孪生技术对码垛机器人工作站进行研究,针对码垛机器人工作站的基本工艺流程,提出一种数字孪生模型构建方法,设计并完成了码垛机器人工作站在线监测系统,通过通信协议(Transmission Control Protocol, TCP)技术和机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)共同完成物理码垛机器人工作站与虚拟码垛机器人工作站两者之间数据交互与实时通信,实现对码垛机器人工作站的工作状态进行可视化在线监测。研究表明,所构建的码垛机器人工作站孪生体可与物理实体实时随动,通过对物理实体工作状态的数据采集,完成实时可视化在线监测,保证了六轴协作臂对物块的抓取和定位准确率高达99.17%,可以进行准确的位置码放。     

城市生命线可燃气体智能监测仪环境适应性实验研究

可燃气体探测器是燃气管网泄漏监测的关键设备,其工程环境适应性对保障设备可靠、监测数据准确具有重要意义。选用了一款广泛用于城市生命线燃气管网泄漏监测的可燃气体智能监测仪,在恒定湿热、高温、低温、粉尘、腐蚀、浸水等恶劣环境下开展实验研究,分析上述恶劣环境下对监测设备示值误差、重复性等方面性能影响。结果显示,环境适应性实验前,该设备示值误差平均值-0.08%FS、重复性平均值0.30%;经过环境适应性试验后,示值误差为-3.85%FS～-1.35%FS、重复性为0.25%～1.45%,表明环境对设备精度有一定影响,但仍在标准要求范围内。因此,定期开展监测设备校准标定,对于保障城市生命线健康可靠运行十分重要。