矿山设备润滑磨损状态智能分析技术

综合应用统计分析、预测理论、模式识别、神经网络和专家系统等多项技术，针对德兴铜矿设备状态监测的实际情况。研究设备润滑磨损状态智能分析技术。     

外螺纹铜管拉深成形过程的有限元模拟

利用非线性有限元仿真软件MARC,研究了外螺旋凸筋管成形过程的三维弹塑性有限元模拟技术.对外螺纹铜管的拉深成形过程进行了模拟,得到了成形过程中工件内部的应力和应变分布规律.结果表明,拉拔过程中,管料发生轴向延伸,但各部分延伸量不均匀,最大延伸变形发生在筋底中心部分.在周向,整体上管料发生压缩变形,但在筋底部分产生一定的延伸,应变为正;径向发生压缩变形.在定径区及铜管离开定径区后,轴向应力均为拉应力,但沿壁厚分布不均匀;同样,拉拔周向应力沿壁厚方向也呈不均匀分布,出定径区后在筋底区的外表面为负,内表面为正.     

矿山设备润滑磨损状态分析系统

针对德兴铜矿设备状态监测的实际情况，论述了矿山设备润滑磨损状态监测系统，利用VB语言结合SQL Senrer开发设备润滑磨损状态分析系统。     

基于网络和视觉的多机械人研究平台

在对工业机器人网络控制深入了解的基础上,提出了基于视觉的网络控制模式,解决了多工业机器人的网络控制问题。通过对DVT视觉系统的深入学习和研究,提出了实际应用中构建视觉系统的方法和策略;并应用到机器人研究平台中,实现基于视觉的多机器人网络控制。物流实验中,动态抓取的准确率不低于98％,验证了控制策略的可行性和正确性。     

矿山设备维修计划智能预测系统

矿山设备是保证正常生产的关键，而传统的设备维修计划，是凭管理人员的经验，以及每年一次的普查来确定。但由于人员的变动，资料的不健全，导致随机性很大，不是过剩维修就是事后维修，事故较多。通过收集选厂历年维修记录，结合设备运行状态、设备点检、设备油液监测以及专家管理经验，建立数据库、知识库和推理机，采用智能模型预测设备周、月、季维修计划，可提高选厂生产率和设备维修效率。     

选矿厂设备润滑磨损状态分析系统研究

论述了矿山选矿厂设备润滑磨损状态系统的建立 ,用VB语言结合SQLServer开发了系统 ,对选矿厂设备润滑磨损状态进行智能分析和评定     

选矿厂设备维修管理专家系统的知识库与推理机研究

介绍了选矿厂设备维修管理专家系统知识库的构成和推理机的建立 ,提出了该专家系统的实现方法与思路。     

矿山选厂设备维修计划智能预测系统

综合应用统计分析、预测理论、模式识别、神经网络和专家系统等多项技术,针对德兴铜矿大山选厂设备维修管理的实际情况,研究设备智能预测维修管理的方法。     

基于神经网络的设备维修计划预测

分析了遗传算法与神经网络的优缺点，在此基础上，将遗传算法与人工神经网络有机结合。此外，利用长期进行的维修记录资料，采用遗传神经网络预测某厂设备维修计划。结果表明该研究工作是可行的，可以作为预测的一种有效手段。     

选厂设备智能预测维修管理系统的研究

应用统计分析、预测理论、模式识别、神经网络和专家系统等多项技术，针对德兴铜矿大山选厂设备维修管理的实际情况，研究设备智能预测维修管理的方法。