1.1m~3矿车轮轴部件存在的问题及改进

<正> 1.1m~3矿车是我厂的主导产品,生产图纸采用“煤炭工业部标准”设计。轮轴部件见图1。其中,内隔离环2与外隔离环3的宽度均为30±0.05mm,轴承6310的宽度参数见图2。     

随机森林算法在空气质量评价中的应用

为了更好地反映空气质量的变化趋势,加强大气污染的防治,开展城市环境空气质量评价的意义重大。有效的空气质量评价方法可以提高评价体系的科学性,督促各个城市环保工作的稳步推进,从而对大气污染治理做出贡献,而空气质量评价算法是空气质量评价的核心。根据影响空气质量的几个基本要素:二氧化硫年平均浓度、二氧化氮年平均浓度、可吸入颗粒物年平均浓度等,创新性地采用随机森林算法对我国113个重点城市的空气质量进行了评价。通过评价指标将模型的评价结果与其他分类算法进行比较,发现随机森林分类模型,无论是在二分类还是多分类中都能够对各个城市地区的空气质量作出较为准确的评估,并进一步得出空气中PM10、PM2.5和O3的浓度是影响各大城市空气质量好坏的主要因素。     

一种有效的移动机器人行为融合避障方法

移动机器人避障路径规划问题一直是移动机器人自主导航问题的关键。现有的避障路径规划算法多数针对某一指定目标寻优过程,经常出现为了获得最优解或最优路径而导致死锁或震荡现象。引进多目标优化理论,提出一种基于动态区间权重的多目标优化避障算法,该算法把避障过程划分为3种动作行为融合过程,通过赋予行为函数不同的权重,实时动态改变不同动作行为的输出比率。不是获得当前时刻最优解或最优路径,而是仅获得当前时刻的最有效解、最满意路径。从理论上分析并证明多行为输出避障导航系统的有效性和鲁棒性。试验表明该算法可以在确保移动机器人避障过程的实时性和鲁棒性前提下有效地提高避障过程的灵活性和安全性。     

智能制造能力成熟度模型研究

主要介绍了智能制造发展现状以及国内外针对智能制造能力评价的相关研究,同时介绍了智能制造能力成熟度模型在相关行业应用研究情况.分析了我国智能制造能力成熟度模型的优缺点,并结合精益智能制造理论提出了一种三阶智能制造能力成熟度模型,便于从不同阶段、维度对企业进行等级评定.     

基于乙醇含量的杨梅果实腐烂指数预测模型研究

研究基于乙醇含量的杨梅果实腐烂指数预测模型,以期预测杨梅物流过程中果实腐烂状况。将杨梅果实贮藏于不同温度(0、5、10、15℃和20℃)下,测定其腐烂指数和乙醇含量变化。基于描述微生物生长的Gompertz方程和Arrhenius动力学方程建立杨梅果实腐烂指数变化动力学模型;根据果实腐烂指数和乙醇含量变化的关系,建立基于乙醇含量的果实腐烂指数模型。通过以上两模型建立杨梅果实腐烂指数的预测模型。杨梅果实腐烂指数变化动力学模型和基于乙醇含量的果实腐烂指数模型预测的相对误差分别为2.69%和0.74%,预测精度较高,以此为基础建立的基于果实乙醇含量的腐烂指数预测模型可以较好的预测在0～20℃贮藏杨梅果实的腐烂状况,为实现杨梅果实的无损检测提供理论支持。     

25%丙硫克百威悬浮种衣剂对水稻干尖线虫病的防效

25%丙硫克百威悬浮种衣剂每千克种子4mL、8mL包衣水稻种子,对水稻种子的发芽、出苗没有影响,水稻苗高显著高于对照,实际产量、穗长、每穗实粒数都显著高于不用药处理,该种衣剂各处理对干尖线虫病的防效均高于95%杀螟丹可溶性粉剂6000倍浸种处理的防效。     

边缘计算在制造业数据采集与处理中的应用

边缘计算靠近设备现场提供分布式计算、存储、应用等服务,在制造业数据采集和处理方面相较以云计算为中心的模式,其具有更高的实时性等优点,因此研究边缘计算在制造业的应用有着较高的实际价值。介绍了边缘计算的架构模式和在制造业中的应用趋势,对国内外应用于制造业数据采集与处理中的边缘计算软件服务框架进行对比研究,总结了在边缘层获取采集数据、边缘节点管控与集群、智能数据处理和应用实施等方面,当前面临的问题和技术解决方案,以利于边缘计算在制造业应用中的落地和发展。     

基于混沌遗传算法的移动机器人路径规划方法

结合遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性，基于混沌遗传算法的移动机器人路径规划方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度，避免单纯使用遗传算法规划机器人路径时容易出现的早熟收敛现象．仿真试验表明，提出的路径规划方法在稀疏环境和密集环境下均能收敛到全局最优路径，具有更强的鲁棒性．     

一种有效的车道线识别与偏道预警方法

室外自然光照条件下进行车道线检测时,光照强度和视野角度变化常常会对识别的结果产生较大影响.为此提出了一种基于自适应视频源参数调解的车道线实时检测方法.该方法通过实时动态调解视频源参数(白平衡、Gamma值)等适应室外光照环境.采用Adaboost算法训练分类器获得感兴趣车道线区域图像,有效地缩小了图像处理范围,减少了运...     

一种有效的移动机器人里程计误差建模方法

移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计过程输入之间的近似函数关系, 进而提出一种具有闭环误差实时反馈补偿功能的移动机器人定位算法, 对定位过程中产生的里程计累计误差给予实时反馈补偿. 实验表明新算法有效地减少了里程计累计误差, 提高了定位精度.