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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.
3.
4.
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
5.
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
6.
在行星齿轮箱齿轮的实际工程应用中,针对故障发生的早期阶段,其非平稳性、非线性振动特征信号导致故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络的齿轮故障诊断方法。首先,采用了改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法对齿轮振动信号进行了分解,获得了能够反映齿轮振动信号信息的固有模态函数(IMF);然后,通过对称点图案(SDP)分解方法提取了IMF分量,将其变换到极坐标下的雪花图像特征,并组成了特征向量;最后,引入深度残差网络(DRN)模型,实现了对行星齿轮箱齿轮不同故障的识别与分类,同时将其与卷积神经网络(CNN)模型进行了对比,并在东南大学公开的齿轮箱数据集上进行了不同模型对齿轮状态故障识别准确率的对比实验。研究结果表明:SDP图像特征能够全面表征齿轮的状态信息,相较于CNN模型,采用DRN模型对齿轮进行诊断得到的平均准确率有明显提高,可达到98.1%,能验证基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络方法的有效性;研究结果对提升现有行星齿轮箱齿轮故障识别的准确率具有一定的价值。 相似文献
8.
基于水生植物-动物-微生物协同作用的污水生态净化理念,研制出一种利用特征波长灯源强化植物生长的可控型生态强化装置对污水厂尾水进行深度处理。研究表明,水力停留4 d时装置具有最佳的污水净化效果,COD、TP、TN、NH+4-N的出水浓度分别为18.73、0.66、2.74、0.7 mg/L,根据相关国家标准规定,其对COD和NH+4-N的去除效果达到了地表Ⅲ类标准,对TN和TP的去除效果分别达到了一级A和一级B的标准,对TP和NH+4-N的去除效果仍有很大的提升空间;与人工湿地相比,生态强化装置对污染物的去除更具优势。 相似文献
9.
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献
10.