天然橡胶干燥生产线的卸胶机械手的设计

为了解决目前天然橡胶干燥生产线胶车卸胶工序完全依靠人工操作,人力成本高、工作效率低的问题。根据干燥过后胶车到达卸胶工位的实际情况,设计了一套天然橡胶干燥生产线的全自动化卸胶装置——卸胶机械手,卸胶机械手主要包括托胶装置、抓胶装置和运胶装置三大部分,卸胶机械手的托胶装置、抓胶装置、运胶装置,按照卸胶机械手实现卸胶任务的过程分别完成托胶、抓胶(卸胶)、运胶(调位)等工序,通过液压和电机驱动卸胶抓胶装置的各部分运动达到卸胶的目的,并设计了装置的自动控制系统。     

Visual Basic 6.0对Ansys调用的技术研究

以桁架结构在ANSYS软件中建模和求解为例,利用 Visual Basic 6.0高级开发语言对ANSYS软件分析过程中的二次开发图形界面技术进行了研究,对ANSYS的功能进行了封装,增强了软件的通用性.该方法对于类似问题具有较强的适用性.     

板状结构的超声导波损伤定位研究

如今结构健康监测系统在板状结构中得到了广泛的运用。基于传统的由基准响应信号的损伤监测方法常受环境工况等条件的差异性影响。在此基础上提出了一种四点圆弧法结合时间反转原理的损伤监测方法。本文采用兰姆（Lamb）波结构健康监测技术在铝板结构上进行了实验和验证。实验结果表明了该方法可以有效精准的对损伤的位置进行判定。     

利用Lamb波的铝板损伤识别实验研究

由于各种外界以及内在因素,薄板结构在使用过程中会随着时间的积累发生各种类型的损伤。如何准确的找出薄板中损伤存在的位置以及判断薄板损伤的类型是个重要的课题。以纯铝板作为实验对象,以压电陶瓷作为Lamb波的发射端与接收端,采用同步触发装置以及小波变换法确定信号到达接收端PZT的时间,通过Lamb波的频散曲线来确定Lamb波的群速度,然后对采集到的信号进行小波变换滤波处理,通过健康状态、凹槽损伤状态、圆孔损伤状态响应信号时域图的对比分析来判断出薄板的损伤模式。实验结果表明应用Lamb波的主动检测技术能够有效的监测出铝板的损伤状态。     

新玖国家粮食储备示范库网络工程的设计与实现

新玖国家粮食储备示范库是新建的大型国家粮食储备库。作为样板工程,该粮库除了储粮仓房外,还有办公楼、检测中心大楼和培训中心大楼等。为提高管理水平,该粮库建立了用于信息管理的计算机网络。     

儿童营养膳食决策支持系统的研究与开发

探讨了营养配餐的数学模型以及儿童营养膳食决策支持系统的实现,总结了它的意义和应用前景.主要内容有:单目标与多目标数学模型、营养评价、数据流图、总体结构等.该系统对于帮助人们合理安排儿童饮食、增强儿童体质有一定的现实意义,也有较大的经济和社会效益.     

基于遗传算法寻优的PID控制及MATLAB仿真

文中介绍了遗传算法和基于遗传算法寻优的PID控制设计,采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优,以降低PID参数整定的难度,达到总体上提高系统的控制精度和鲁棒性的目的。通过MATLAB仿真结果表明,根据遗传算法寻优设计的PID控制器具有较强的鲁棒性,即使在外部环境恶劣的条件下,系统的控制性能仍具有较好的动态品质和稳态精度。     

基于Cortex-M4的无人飞行器安防系统研究

针对大型园区、厂区安防人工成本高,及时性差等问题,设计了无人飞行器安防系统. 飞行器采用四旋翼结构,其控制系统以Cortex-M4为架构,通过获取惯性传感器数据,使用串级比例积分微分控制实现自平衡,并利用GPS与气压计获取自身位置、高度信息,使其按照预定路线自动巡逻. 控制中心通过无线网络接收飞行器采集的视频,使用跟踪学习检测算法对视频数据进行分析,当锁定目标后,远程控制飞行器进行跟踪. 经过试验,飞行器具有很好的悬停能力,能够按照预定轨迹飞行. 跟踪算法能锁定动态目标,并对飞行器进行实时控制. 结论表明无人器可以完成巡逻和跟踪任务,自动化程度高,节省人力.     

授信业务质量综合计分卡系统的设计与实现

授信业务质量综合计分卡系统是基于浏览器/服务器(B/S)系统模式,以Java为开发语言,SvBase为数据库,采用J2EE框架设计而成的,主要包括数据采集、数据维护、公共控制、数据加工、统计查询和业绩考核6个模块.系统采用证书认证等多种安全措施,有较高的安全性和可靠性,并有较好的可移植性和可扩展性.系统以客户信息和银行授信业务信息为信息基础,可实现全行授信人员全方位信息统计、分析、查询和考核处理,是一套较为完备的新一代授信业务综合绩效考核管理平台.     

融合Swin Transformer的立体匹配方法STransMNet

针对基于CNN的立体匹配方法中特征提取难以较好学习全局和远程上下文信息的问题，提出一种基于Swin Transformer的立体匹配网络改进模型(stereo matching net with swin transformer fusion,STransMNet)。分析了在立体匹配过程中，聚合局部和全局上下文信息的必要性和匹配特征的差异性。改进了特征提取模块，把基于CNN的方法替换为基于Transformer的Swin Transformer方法；并在Swin Transformer中加入多尺度特征融合模块，使得输出特征同时包含浅层和深层语义信息；通过提出特征差异化损失改进了损失函数，以增强模型对细节的注意力。最后，在多个公开数据集上与STTR-light模型进行了对比实验，误差(End-Point-Error,EPE)和匹配错误率3 px error均有明显降低。