我国工业机器人的发展走向——访机械部科技司赖维德高工

在我国,工业机器人的发展一直不尽如人意。那么我国工业机器人的现况到底如何?制约机器人发展的因素有哪些?机器人的使用与工人就业的关系如何?带着这些问题本刊记者采访了机械工业部科技司赖维德高工。     

线性相位FIR滤波器约束Chebyshev设计的增广Remez算法

主要讨论线性相位FIR数字滤波器的约束Chebyshev设计问题．Remez算法是一种高效的Chebyshev逼近算法，而其理论基础是交错点组定理、针对约束Chebyshev逼近问题提出一个增广交错点组定理，并根据此定理提出了一个增广Remez算法，用于求解带不等式约束的线性相位FIR数字滤波器的Chebyshev设计问题．如果问题的解存在，此算法一定收敛到问题的解、与现有其它方法的比较表明，此算法有很高的效率．     

机械传动非线性因素对数控加工精度的影响

数控机床机械传动精度对零件的加工精度有较大影响。通过分析数控机床机械传动部件的非线性因素，得出影响数控机床定位精度和轮廓跟随精度的原因，并提出提高定位精度和轮廓跟随精度的措施。     

简讯

1988年11月18日机电部北京自动化所研制的 HJS 型水下焊接模拟压力舱内焊接机器人通过了舱外常压下的实焊验收。该机器人是为机电部哈尔滨焊接所的深水下焊接工艺试验而研制的。它实质上是一个机器人工作站,由直角坐标式的焊接机器人、十字工作     

步进电机在CT5235车床数控改造中的应用研究

为了满足加工水轮机中具有回转曲面的过流面需要 ,采用步进机作为控制车床的刀架与滑枕的进给驱动和单片机作为运动控制器来改造现有的CT5 2 3 5立车 ,实现简易数控化。     

深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N－1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。     

基于元分析的差异表达基因识别

针对传统差异表达基因分析方法使用单一数据集,不能处理异质性特性数据集、分析结果偏差大的问题,提出了联合驱动排除的概念,设计实现一种使用多研究数据集的元分析算法。应用公共数据库GEO中GDS2490和GDS2491数据集对设计的算法与微芯片显著性分析方法进行了对比。实验结果表明:设计的算法可以对数据集实行联合驱动排除,与微芯片显著性分析方法相比,可以有效分析异质性特性的数据集,准确找到差异表达的基因,验证了算法的有效性。该方法为差异表达基因识别提供了新思路。     

设计的文化价值和社会的文化系统

目的探讨造物的多样性与设计文化多样性间的相互关系。方法从文化角度来看,不同的时间、空间会孕育出不同风格的"事",亦即"文化"特质,其是影响设计多样性的主要因素之一。以实例进行比较分析,来表明设计作为人类文化透射下的活动,其社会文化多样性的具体表现。结论指出我国在全球化背景下,理解继承传统和设计创新的辩证关系,以及创造我国先进文化的设计意义。