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1.
推导陈垃圾在滚筒筛中的运动方程并求数值解,按最大位置角将陈垃圾运动模式划分成滚落、抛落、圆周运动,给出不同筛筒转速、半径、动摩擦因数下的运动模式判别云图. 滚筒筛试验结果显示,陈垃圾运动的最大位置角随转速的升高先增大后不变,转速超过50 r/min后垃圾进行圆周运动. 陈垃圾滚筒筛的筛分效率随转速增大呈先升后降的趋势,随抛落差的增大呈持续上升的趋势,随着原料水的质量分数的增加呈下降的趋势. 基于试验结果,给出滚筒筛最优转速取值云图,在实际工程中可根据垃圾动摩擦因数及滚筒半径选择最优转速,同时减小水的质量分数以提高筛分效率. 相似文献
2.
针对在复杂、狭窄的非结构化地形下跳跃机器人存在的着陆稳定性和运动连续性的问题,提出了一种形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)智能材料驱动的柔性跳跃机器人,它具有轻质小型、结构简单及连续运动的优点。利用对称的折纸柔性身体减少着陆振动,保证着陆稳定;利用对称的双SMA弹簧拮抗系统实现弹性元件交替变形和储能释能的功能;建立了柔性机器人跳跃运动的理论模型,研究了关键结构尺寸对能量储存和跳跃性能的影响机制,并研制了一款尺寸为6 cm×4 cm×2.5 cm、质量为3.8 g的原理样机。实验结果表明:柔性机器人依靠SMA驱动能够实现跳跃触发和形态恢复,最大跳跃高度和远度分别为8.67 cm和18 cm,并且可以适应不同工作面。该机器人跳跃性能优越,控制顺序简单,可为非结构化地形下完成侦察探测工作奠定基础。 相似文献
3.
4.
采用数值计算与试验研究相结合方法,分析某9 mm手枪膛口射流噪声场特性。基于计算流体力学与计算气动声学两步法,结合动网格技术,对含有运动弹头的手枪膛口燃气流场进行数值计算,即先采用大涡模拟方法计算膛口流场,得到声源积分面上的流体信息,再通过求解Ffowcs Williams和Hawkings声波动方程得到声源信息以及各个声监测点的声压信号,最终得到瞬态声场。为验证数值模型的可行性,将手枪试验结果与数值计算结果进行对比分析。结果表明:数值模型考虑弹头运动可以使计算结果更具准确性;数值计算所得各测点值与试验结果之间的误差均小于5%,证明了数值模型的正确性与可用性;研究结果对装有消声器的膛口噪声预测及膛口消声器的设计具有较好的参考价值。 相似文献
5.
针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。 相似文献
6.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。 相似文献
7.
8.
《兵器材料科学与工程》2021,(2):70-70
据2020年9月4日spee3D.com网报道:澳大利亚军队已开发并完成两星期野外试验,"Warp SPEE3D"3D金属打印机,在North-ern Territory州的Mount Bundey训练区。一队来自作战服务支持队(1CSSB)的澳大利亚皇家电气与机械工程师(RAEME)士兵克服极端条件,设计、打印完成突破性3D打印零件作战场研究案例。该试验证明3D金属打印通过适当的技术和工艺能支持军队供应链适应力,强化澳大利亚国防的独立自主能力。 相似文献
9.
双臂机器人系统是当前机器人领域的研究热点,特别是随着单臂机器人在操作能力、控制等方面的局限性不断凸显,最近的研究集中在拥有协调操作能力的冗余双臂机器人。对双臂操作进行分类,然后从双臂协调运动方式、双臂协调控制问题、感知传感器、模仿学习、人机交互五个方面进行分析;综述从运动学、动力学现状入手,分析了双臂协调控制与单臂控制方式在约束关系、运动规划、协调控制方式等方面的不同与发展,结合感知传感器、模仿学习等方法在双臂协调控制中的应用;对人机协作中的交互方式进行了分析,并对双臂机器人的未来研究方向进行了展望。 相似文献
10.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。 相似文献