采煤机滚筒装煤效率优化

以雁崖薄煤层矿井采用的WG-2×125/571-WD型滚筒采煤机为研究对象,在阐述了滚筒装煤机理的计算过程后,利用MATLAB软件对叶片螺旋升角与装煤效率进行了模拟仿真,获得了螺旋升角的最佳值,接着利用PFC颗粒流软件将改进后的滚筒结构与原滚筒结构进行了模拟仿真.通过仿真得知:改进后的滚筒结构不仅能有效提高抛煤速度,而且能缩短煤流在叶片上的滑移时间.     

寄居于非旁轴矢量光束的李萨如线的相互作用

从理论和数值模拟两方面研究了寄居于非旁轴矢量光束的两条李萨如线的相互作用。研究发现：李萨如线因不稳定而在传输中消失，并有李萨如奇点出现。当传输距离、振幅因子、离轴距离和光束波长变化时，李萨如奇点的位置，偏振度和李萨如图形可能发生改变，还会发生成对李萨如奇点因带有相反拓扑电荷而接近和湮灭。研究结果对深入理解非旁轴多色矢量光束奇点光学和寻找奇点光学潜在应用具有一定参考价值。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

四旋翼长续航飞行模式的设计与实现

更长的飞行时间是四旋翼无人机领域研究热点方向之一;在对实际飞行中瞬时消耗电流和电池电压数据的研究中发现,过大姿态角下电池电量消耗显著提升;为了延长飞行时间和提升电池电量使用效率,提出一种长续航飞行模式;在该模式下,基于现有的角速度串级PID姿态控制器,将飞行加速度的控制算法改为飞行速度控制,限制过大姿态角的操作;在无风、微风和强风环境下的飞行实验表明,长续航飞行模式比传统飞行方式飞行时间增加8%~20%;长续航飞行模式可广泛应用于多种无需快速变换飞行路径,但需要更长飞行时间的的应用场景中。     

角行程阀门电液执行器传动结构的分析

介绍了角行程电液执行器的几种常见传动结构,分析了各种结构的力矩输出特性及与阀门配套的特点。     

不同气流落后角对轴流式通风机安全效率的影响分析

为了最大程度发挥通风机的性能,在提高通风效率的同时,保证叶片的使用寿命及安全.在对通风机进行设计过程中,要选取最优的参数.因此,对气流落后角的影响采用数值模拟的方式进行分析,在不同的气流落后角取值中,以14.的气流落后角数值最优,具有较高的全压效率及全压系数,并且此时作用在叶片的静压力分布均匀.通过分析选取最优的气流落后角,为轴流通风机的结构优化及参数选取提供参考.