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1.
机械臂数字孪生模型的评价过程中首要环节是对机械臂概念设计方案进行评价,评价方法的优劣性直接影响整个机械臂的设计与制造.提出一种基于价值函数的层次分析法,在功能分析和形态学矩阵的基础上构建了混合的方案评价模型.在原有的层次分析法过程中,对两个因素之间的比较采取指标价值函数的方式,提高了层次分析法的客观性.研究机械臂的数字孪生概念域模型,解决了机械臂设计方案的选择与优化的问题;结合专家知识,使选择的方案具有专家水平,提高了其评价的客观性;基于价值函数的层次分析法,开发了机械臂数字孪生概念域评价软件.  相似文献   
2.
随着汽车的普及,交通拥堵问题日益严重,依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力,但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理,保障公众信息及交通安全,提升交通系统运行效率,将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述,提出基于边缘计算的智慧交通总体架构,充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后,基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后,指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。  相似文献   
3.
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性.  相似文献   
4.
为了提高某选矿厂磨矿分级的综合效率及可操作性,针对一段磨矿分级磨机利用率不高、分级返砂比及分级效率低,二段磨矿分级能力富余等问题,通过优化一段磨矿介质制度及一段旋流器结构参数来实现一段磨矿分级循环负荷往二段磨矿分级转移,使球磨机的处理能力和利用系数以及水力旋流器的分级质效率等指标都得到了优化,改善了磨矿分级中排矿、返砂和溢流中的粒级分布,降低了一段球磨机的钢耗和电耗,节能降耗效果显著,为后续浮选作业提供了易选粒级的原料.  相似文献   
5.
6.
为高效制备织构压电陶瓷,以球状Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-PbZrO3-PbTiO3 (PNN-PZT) 为基体粉体,片状BaTiO3 (BT)为模板粉体,采用光固化成型技术代替传统流延技术制备织构压电陶瓷。研究了粉体形貌对打印浆料流动性的影响、浆料的光敏参数以及不同BT含量织构陶瓷的晶体结构和电学性能。结果表明,球状粉体浆料具有低黏度的特性,能够有效提高打印浆料的固含量,最大固含量可达86%(质量)。此时陶瓷浆料的临界曝光量与透射深度分别为127.5 mJ/cm2和21.1 μm。打印后的PNN-PZT-BT陶瓷沿[00l]c方向生长,BT模板粉体含量从1%增长到5%,陶瓷的织构度由42%增到92%。当BT含量为3%时,样品具有最高的压电常数d33=1047 pC/N。与传统的流延法相比,SLA技术的工艺优势在于制备周期短,稳定性高,能够有效降低织构陶瓷的制备难度。  相似文献   
7.
为提高水性聚氨酯的耐化学介质性能,使用顺酐(MA)与聚己内酯二醇反应生成顺酐聚己内酯二醇单酯(MP),之后再与环氧树脂(E-51)反应,合成环氧基多元醇(EMP)最后以此为原料与聚己内酯二醇复配,制得环氧基多元醇改性水性聚氨酯(EWPU)。研究了不同反应,条件及 EMP用量对改性水性聚氨酯及涂膜性能的影响,通过红外光谱、粒径分析和热重分析对产物及涂膜进行了测试及表征。结果表明:通过在聚氨酯分子结构中引入具有柔性结构的环氧基多元醇,与未改性 WPU相比,所制备出的环氧基多元醇改性水性聚氨酯的耐介质性能明显提高,涂膜具有优异的柔韧性、附着力、硬度及耐热性等性能。  相似文献   
8.
木雅民居历史悠久,文化内涵丰富,其营造方式受其所处的环境、气候、历史文化和生活习俗的影响,体现出独具地域特色的建筑形式和营造智慧。本研究在田野调查的基础上系统地梳理了木雅民居营造的工序流程和技艺要点,再现木雅民居营造过程的原真性。  相似文献   
9.
柿竹园钨钼铋萤石多金属矿伴生有少量的磁铁矿,其全铁品位为7.15%,磁铁矿中铁品位为1.68%,占全铁的23.50%。该钨钼铋萤石多金属矿整个选矿工艺流程采用“柿竹园法”,其中,在回收钨、钼、铋、萤石等有用矿物前,采用中磁磁选将磁铁矿优先脱出,以避免磁铁矿对后续选别作业造成干扰,产出磁铁矿粗精矿。由于近年来铁矿石价格上涨态势明显,为进一步提高矿产资源的综合利用率和挖掘企业新经济增长点,决定对该磁铁矿粗精矿进行提质选矿实验研究。通过对该磁铁矿粗精矿矿石性质进行研究,发现该磁铁矿粗精矿存在嵌布粒度细、含磁硫高的特点。为提高磁铁矿精矿品质,必须提高磁铁矿精矿中铁的品位,同时还要降低磁铁矿精矿中硫的含量。提高磁铁矿精矿铁品位采用细磨的方法,使磁铁矿充分单体解离,然后通过弱磁选可将铁精矿品位提高;而要降低磁铁矿精矿中硫含量的方法,一般来说采用反浮选脱硫,需要通过实验找到跟该矿石性质相适应的反浮选脱硫工艺流程与参数,确保磁铁矿中磁硫的高效脱除。在经过系统的选矿实验研究后,确定了采用先脱磁再反浮选脱硫,再通过阶段磨矿阶段选别的选矿工艺流程,可以大幅度提高最终磁铁矿精矿品质。在磁铁矿粗精矿品位TFe 38.19%、含S 4.51%时,可以获得最终磁铁矿精矿品位TFe 60.85%、含S 0.99%,铁作业回收率72.13%的良好实验指标。该工艺在现场得到应用,通过优化现场流程结构配置,取得良好效果,为企业新增经济效益显著。   相似文献   
10.
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