把握智能化机遇

<正>当世界向着工业4.0与智能制造大步迈进,制造物流及其相关技术将如何跟上步伐?现阶段我国的物流技术产业水平仍处于以"自动化"为标志的时代,在工业制造业剧烈变革的如今,制造物流应该把握智能化机遇,与智能制造携手并进,协同发展。     

一种用于隧道变形监测系统的自动标定方法

在采用图像传感器的地铁隧道变形监测系统中,需要将以像素表示的变形量转换为以长度单位(mm)表示的变形量,为此需要确定每个图像传感器的比例系数K.K值的准确性影响到整个系统的精度.文中提出一种根据光源形状确定K值的在线式自动标定方法,将目标光源形状设计成规则排布的几何图形阵列,利用图形中心点之间的几何关系得到K值.通过实验验证此方法具有可行性和较高精度.     

基于风险的维修决策在立体仓库中的应用

在风险的维修决策方法的发展和实施步骤的基础上,针对自动化立体仓库运行中存在的风险,选取堆垛机为研究对象,提出了将基于风险的维修决策应用于物流设备的技术框架.该框架运用故障树算法,综合考虑设备可靠性和故障后果,对堆垛机的风险进行定量分析,并利用风险为决策目标建立维修策略,以降低堆垛机的运行风险.研究表明:基于风险的维修方法是一种可以优化维修计划的有用的决策工具,并可以应用到物流设备.     

江垭导流隧洞设计与施工

对Ｌｏｕ水江垭导流隧洞布置、水力计算、结构设计及施工作为较为详细的阐述。经优化设计节省了投资，缩短了工期     

刚度约束条件的周期性拓扑优化研究

板条状结构的设计域具有较大的长宽比,常规的拓扑优化方法无法获得清晰的、易于加工的拓扑形式或求解困难。提出了一种刚度约束条件下基于变密度理论固体各向同性微结构材料惩罚模型(SIMP)的周期性拓扑优化的方法。建立了以结构的体积作为目标函数,单元相对密度为设计变量的周期性拓扑优化问题的数学模型。为了保证优化结构可以获得周期性的拓扑形式,在数学模型中设置额外的约束条件。通过优化准则法推导出虚拟子域设计变量的迭代公式,利用刚度约束计算出拉格朗日乘子。引入过滤函数解决拓扑优化容易出现数值计算不稳定,导致棋盘格、网格依赖性等问题。利用所提出的方法,对平面矩形悬臂梁结构进行拓扑优化研究,获得清晰的、易于加工的周期性拓扑形式。结果表明:当子域数目取值不同时,均可获得清晰的、易于加工的周期性拓扑形式,且具有良好的一致性。通过该典型算例验证了利用变密度理论SIMP插值模型实现周期性拓扑优化的可行性和有效性。     

湘江大源渡河中纵向围堰拆除爆破

利用水下控制爆破方法拆除了大源渡河中的混凝土纵向围堰。文中介绍了爆破方案选择、最大一次起爆药量的计算、钻孔与装药设计、起爆网路等 ;较详细地论述了主要的爆破安全措施。结合该工程实例 ,对纵向围堰的布置及其爆破拆除提出了几点看法。     

自动化仓库系统运行的优化控制

以一个典型的自动化仓库为例,根据其运行特点,提出运行控制的优化准则,分析确定仓库系统控制的优化控制数学模型,并运用有关原理,提出仓库巷道堆垛机及出入库系统货箱运行的优化控制程序。     

自动化仓库系统的可靠性

根据自动化仓库的功能及其运行特性,对系统进行逻辑分析,提出确定仓库系统可靠性的数学模型及计算方法的运用实例。     

一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法

针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风险;利用随机破坏后的时域信号进行训练以提高其抗噪能力;采用改进后的一维卷积核和池化核直接作用于原始时域信号,将特征提取和故障分类合二为一,通过交替的卷积层和池化层实现原始信号自适应特征提取,结合全局平均池化层完成故障分类.利用轴承数据和齿轮数据进行实验验证并对比经典模型LeNet-5、BP神经网络和SVM.结果表明:采用全局平均池化层可有效降低模型计算量,提高模型在低信噪比条件下的诊断精度,采用随机破坏输入训练策略可显著提升模型的抗噪诊断能力;改进后的模型可以实现噪声环境下准确、快速和稳定的故障诊断.通过t-SNE可视化分析说明了模型在特征学习上的有效性.     

基于排队论的停车库服务模型与效能探讨

根据排队论的思想建立了停车库的停车服务模型,同时探讨了停车系统的缓冲服备效能.不同类型停车库可按照模型确定车库服务能力,为城市停车服务能力的估计与综合利用提供理论参考.