基于FPGA全参数化CRC的推导及实现

提出一种新型的全参数化CRC算法。详细地介绍全参数化CRC的算法原理,并给出算法公式的推理过程及结果,通过Verilog语言设计实现,给出了基于FPGA平台的仿真波形图,并成功应用于工程项目当中,最后详细分析了全参数化CRC算法在实现过程中的优势。这里提出的全参数化CRC算法,可以通过参数化配置,实现CRC-4、CRC-8、CRC-12等任何CRC-X的运算,亦可以实现任何数据位宽(数据位宽小于等于CRC校验码位宽)、任意生成多项式的CRC运算。     

TiO_2溶胶改性PVDF超滤膜的制备与性能研究

利用溶胶-凝胶法制备二氧化钛(TiO2)溶胶并添加到铸膜液中,应用非溶剂致相法制备聚偏氟乙烯(PVDF)成品膜。系统研究了溶胶态TiO2、无机态Ti O2以及无机态TiO2/分散剂体系对TiO2/PVDF杂化膜的表面形貌、热稳定性、纯水接触角的影响。结果表明,溶胶态TiO2在铸膜液中分散良好,制取所得成品膜具有优良的综合性能,溶胶态TiO2的加入使得膜的接触角明显降低,孔隙率和平均孔径增大。     

高精密3-PPR并联平台的对位精度分析与试验研究

为了获得3-PPR并联平台的最佳对位精度,针对平台的结构布局与工作影响因素对其对位精度的影响,采用理论误差分析与实验验证的方法对平台进行对位精度研究,得出平台误差数学模型并确定在速度为7.5 mm/s、加速度为100 mm/s~2时平台的对位精度最好,上述分析结果为进一步改善与开发平台性能提供了必要的理论依据,可用于各种高精密对位场合,具有一定的实际应用价值。     

基于级联长短期记忆神经网络的轴承复合故障预测

当前对轴承进行健康度评估和剩余寿命预测时通常采用共振解调、包络分析等方法,但仍存在健康度提取困难、故障预测种类单一、缺乏可靠模型等问题。针对这些不足,文章提出一种基于级联长短期记忆(LSTM)神经网络轴承复合故障预测的方法,其通过两级级联LSTM神经网络实现轴承的健康度评估和剩余寿命预测。文中采用西安交通大学的轴承数据集进行实验对比,结果表明,相比共振解调法,采用本方法在单一故障数据的健康度评估中,健康度曲线的单调性、鲁棒性和趋势性综合评价指标分别提升了12%、24.8%和5%;在复合故障数据的健康度评估中,综合评价指标提升了15.1%;并根据健康度评估曲线实现了剩余使用寿命预测,证明了该方法在健康度评估和剩余寿命预测方面的有效性。     

基于交通约束及多元启发函数的改进A^*算法

针对多移动机器人的环境下容易出现碰撞的情况以及传统A^*算法规划的路径容易出现拐角数多的问题,基于栅格建模的方法,提出了交通约束法,并且在A^*算法原有启发函数的基础上,添加拐角数的评判指标,构成多元启发函数。在MATLAB仿真平台上对基于交通约束及多元启发函数A^*算法进行仿真实验,结果证明在多AGV系统下,基于交通约束及多元启发函数的A^*算法在规划出合理路径的前提下,减少了拐角数,降低了碰撞几率,提高了移动机器人完成路径的效率,具有较强的稳定性。     

焊接机器人特征参数预测方法的研究综述与展望

焊接机器人可大大改善工人劳动条件、提高生产效率,其特征工艺参数的合理选择是确保焊缝成形质量的关键。分析了焊接机器人焊接过程中关键特征工艺参数对焊接质量的影响,并对各种工艺参数的预测方法及其特点进行了分析和综述。对焊接机器人特征参数预测方法的发展趋势进行了展望,提出了未来的研究方向。     

湿延法制备多孔聚偏氟乙烯(PVDF)中空纤维微滤膜及其性能的研究

湿延法不使用任何添加剂,直接对非溶剂致相分离法(NIPS)法制备纤维进行拉伸即获得性能良好的中空纤维滤膜。介绍了以25%PVDF为铸膜液通过湿延法制备聚偏氟乙烯(PVDF)多孔中空纤维微滤膜的方法,通过SEM和XRD对膜的微观结构进行表征,结果表明湿延法制备的中空纤维膜形成指状孔,孔径3~10μm,孔分布可根据拉伸比调控,制备的膜水通量0增加到252L/h·m2·atm,蛋白截留率最高可达97%。拉伸还会改变PVDF中空纤维膜的晶型。     

435℃热浸锌镍合金镀液中锌渣的研究

通过扫描电镜(SEM)和X射线能谱(EDS)研究了在435℃下锌镍合金镀液中形成的锌渣微观形貌和相成分。结果表明,锌浴中Ni质量分数低于0.051%时,锌渣仅为单一含Ni的ζ相,锌浴中Ni质量分数在0.051%~0.093%范围内,锌渣为Γ2和ζ两相共存,锌浴中Ni质量分数大于0.093%时,则锌渣仅为Γ2相。出现Γ2相时锌浴的临界成分点为0.010%Fe和0.051%Ni。