电连接器接触件插拔特性仿真与试验研究

为探究电连接器接触件插拔过程中各监测量变化情况,并分析接触件不同结构参数对电连接器插拔特性的影响,利用ANSYS对接触件插拔过程进行仿真,得到了插拔过程中插孔簧片变形、应力分布以及插拔力和接触压力的变化情况,分析了接触件不同结构尺寸时接触压力等参量的变化规律。分析得知缩口量变化对各监测量影响最大,其次是插孔簧片长度和厚度,开槽宽度对接触件的影响很小。结果表明,有限元法能较好地模拟接触件插拔过程中各监测量的变化情况。该方法能为电连接器接触件的设计和可靠性测试提供依据。     

关于食品添加剂二氧化碳中氰化氢测定方法的问题探究

为了能顺利测定食品添加剂二氧化碳中氰化氢的含量,以GBZ/T 160.29—2004《工作场所有毒物质测定无机含氮化合物》为依据,对GB 1886.228—2016食品添加剂二氧化碳中氰化氢的测定方法进行了探究。     

从数字制造到智能制造的关键技术途径研究

在深入研究智能制造的内涵及关键技术的基础上,提出了我国从数字制造到智能制造的三大发展模式,以及实现从数字制造到智能制造发展的具体技术途径。针对典型行业的生产特点,提出了从数字制造到智能制造发展的技术路线图,为推动我国制造业从数字制造到智能制造的发展提供技术途径的指引。     

高强混凝土试块爆破损伤累积规律试验研究

为揭示多次爆破对高强混凝土的损伤累积规律,设计了高强混凝土试块损伤累积试验,对试块损伤和裂纹进行计算和统计。结果表明:单次爆破下试块的损伤值随测点到爆源中心距离的增大而减小,其中近区损伤值迅速降低,而中区损伤值则缓慢降低,并能维持在一个相对稳定的损伤值范围内;在多次爆破中测点损伤值以相同的趋势增长,且多次爆破下测点损伤值随着爆破作用次数的增加持续增大,近区损伤值增长较快,中区测点损伤可分为初期缓慢增加和后期跃迁式增大两个阶段,同时中远区测点损伤值累积呈现有突变的过程。     

曲面复合材料缝合机器人自动路径规划技术

为提高复合材料预制件缝合机器人的灵活性与加工柔性,针对缝合机器人自动路径规划问题,研究了基于三维光栅扫描技术的曲面复合材料缝合机器人视觉接缝提取技术.针对三维扫描摄像机视场固定的特点,对摄像机进行标定实验,改进传统的手眼标定方法,提出一种用于求解手眼关系矩阵的四点标定新方法,建立了机器人坐标系与摄像机坐标系的位姿映射关系.经过手眼关系标定,三维光栅扫描仪采样得到的缝合预制件点云数据可转化为机器人坐标系下的点云数据坐标.进一步对采集的预制件点云数据进行接缝中心线提取,提出了一种缝合轨迹及姿态规划算法,采用三次多项式对接缝中心线进行空间曲线拟合,采用最小二乘法对缝合微切平面进行平面拟合,完成机器人操作空间前进矢量及接近矢量的计算.最后,将规划结果应用于缝合机器人的离线编程仿真与实验中.实验结果表明,该系统精度高,线迹成型良好,可以满足机器人缝合系统的要求.     

HS-IMR-MS法在香精香料质量控制中的应用

为快速有效地评价不同厂家同种香精香料的质量,采用顶空-离子分子反应质谱(HS-IMR-MS)对同种香精8个不同批次的挥发性成分进行分析,研究不同电离源、顶空平衡温度及平衡时间对分析结果的影响,通过计算离子峰的相对强度,建立该香精的数字化质谱指纹图谱,并以数字化质谱指纹图谱为参照,利用主成分分析进行模式识别,对8个不同厂家提供的该种香精和3个掺杂样品的质量进行评价。结果表明:此法能快速对香精香料质量一致性进行评价,为香精香料质量控制提供一种新方法。     

基于ZigBee的无线温湿度变送器自动校准系统

目前,温湿度变送器的校准通常采用手持精密万用表进行测量,然后将测得的电压或电流值换算后的温湿度值与标准温湿度值进行比对,但该过程耗时费力。因此,本文提出一种基于ZigBee的无线温湿度变送器自动校准系统设计,以ZigBee芯片为核心,通过终端无线组网、高精度采集模块方法,实现无线数据传输、客户端实时动态数据展示、自动分析、报表自动生成等功能,能有效提升校准数据的精度、可靠性和校准效率。     

单片机在高校教室灯光控制系统中的应用

在本文中,针对高校教室的照明现状设计了一个基于单片机的自动照明控制系统.通过调研河南师范大学的自习室使用情况,以单片机作为控制装置的智能部件,结合使用红外对射探测器和光敏电阻,探测教室实际人数以及照度,实现智能控制灯具,设计一个基于单片机的自动照明控制系统.     

一种基于模型优化自抗扰控制的新型定子磁链观测器

磁链观测是实现高性能转矩控制的基础.针对直接转矩控制系统低速时磁链观测精度差的问题,提出了一种基于模型优化自抗扰控制的新型定子磁链观测器,以定子磁链的频率响应函数为依据,根据其幅频和相频特性分析了磁链观测对电机参数变化的敏感性.分析结果表明,按照这种思路设计的定子观测器在不同的转速和负载条件下都能达到较为理想的观测精度...     

基于学习分类器的多机器人路径规划收敛性研究

近年来,学习分类器LCS已广泛用于基于归纳学习的强化学习领域,但很少用于多机器人领域.提出了一种基于集成强化学习和遗传算法的学习分类器用于多机器人路径规划领域.由于遗传算法具有早熟收敛、局部最优解和占据较大的存储空间等缺陷,针对静态和动态环境因素对多机器人路径规划的不同影响,设计了在静态和动态环境下不同的适应度函数,在理论上推导并证明了信用分配算法的收敛性,为路径规划算法的收敛提供了理论保证.仿真实验结果也表明遗传算法和学习分类器结合用于多机器人的路径规划是有效的,遗传算法的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大和收敛速度慢等难题得到很大改善,提高了多机器人发现安全路径的能力.所以LCS在机器人领域的应用前景是非常广阔的,是今后需要努力研究的方向.