康乐县降水量时空分布及变化特性研究

为了研究康乐县降水量时空分布及变化特性,本文收集了康乐县境内9处雨量站1956—2018年共63年的数据,采用P-Ⅲ型曲线、泰森多边形等方法,对康乐县降水量特性、时序变化、空间分布进行了分析计算。结果表明,康乐县年连续4个月最大降水量出现在6—9月,降水量年际变化基本稳定,多年呈减少趋势,趋势不显著;以主要河流将康乐县划分成5个分区,分区间降水量相差不大。该研究对康乐县的水资源开发利用具有重要指导意义。     

基于加速度传感器的起重机械制动器失效预警

提出一种基于加速传感器的制动器失效预警方法。初始化加速度传感器作业参数，分析传感器检测工作流程和数据采集流程，零点校准加速传感器，根据弹性力学的轴对称理论，明确横向载荷边界约束，建立制动器作业弹性曲面微分方程，计算制动器控制内力分量和绕度斜率，对制动器内外环境的制动边界条件实施深度积分，得出制动器弯矩和径向应变，完成制动采样数据模拟转换，综合得出制动距离参数与温度传感器测量结果，设定阈值完成制动失效预警。经实验验证，所提方法能在起重机械的制动距离超出范围时发出预警信号，有效提高工程机械操作安全性。     

燃爆弹跳驱动器驱动过程的理论分析

基于燃爆弹跳驱动器能量密度、功率密度高的特点,研究燃爆弹跳驱动器驱动弹跳过程中燃烧室的驱动压力和驱动器的驱动气缸弹跳速度.建立燃爆弹跳驱动器的热-动力学模型,分别对驱动器进行动力学与热力学分析;利用Runge-Kutta法进行驱动器的热-动力学数值仿真,得到驱动压力、气缸带负载的速度随时间与位移的变化过程.结果显示:在...     

改进鲸鱼优化算法的机器人时间最优轨迹规划

针对鲸鱼优化算法（WOA）存在的收敛精度低、易陷入局部最优解等问题，提出一种非线性收敛因子并引入非线性惯性权重对基础WOA进行改进，以智能制造生产线中核心单元6R机器人为研究模型做轨迹优化，其以时间最优为优化目标。首先将WOA中收敛因子改为非线性收敛因子并引入一种非线性惯性权重，以达到提高收敛精度、局部开发能力和全局搜索能力的目的，然后将该算法与五次多项式相结合，基于实际应用场景对某型号的6R工业机器人做时间最优轨迹规划。实验结果表明，该研究场景中机器人运动优化后完整的上、下料过程的时间比优化前缩短20%至50%，说明改进后的WOA在相关领域应用中有效可信且具有实际意义。     

基于定量递归分析的冷轧颤振状态识别与预报

冷轧板带生产中的颤振问题始终是制约生产效率提高和高强薄板新产品开发的“瓶颈”，而过度依赖生产经验难以及时地发现并抑制冷轧颤振，因此颤振状态快速识别与预警是板带轧制智能化的重要依据，提出了基于定量递归分析与核密度估计法相结合的冷轧颤振状态识别方法，对实际生产过程积累的轧机历史振动数据进行研究。首先，分别对轧制生产过程中颤振状态和稳定状态的加速度信号进行递归图构建和定量递归分析，比较两种状态下递归图拓扑结构与定量递归分析指标的差异性；然后，利用核密度估计法计算基于不同定量递归分析指标的报警阈值，实现稳定状态和颤振状态的区分；最后，将定量递归分析指标与振动报警阈值相结合，实现对颤振状态的快速、有效辨识。研究结果表明：相较于传统的振动加速度信号时域特征指标，定量递归分析法能够更加快速地对冷轧颤振状态进行识别和预报，提高了颤振状态的辨识敏感度以及在发生颤振时的快速响应能力，不仅对实际生产具有积极的指导作用，而且对推动板带冷轧智能化具有重要意义。