基于响应面法与粒子群算法的石油管螺纹激光清洗工艺参数优化

为了探究激光功率、离焦量、扫描速度等工艺参数对石油管螺纹激光除锈效果的影响规律并获得最优工艺参数组合,以表面粗糙度值为指标,采用正交实验法进行石油管螺纹激光清洗实验,得出影响激光清洗效果因素的显著性排序。通过单因素实验法,得出不同工艺参数下的表面粗糙度值和氧元素含量的变化规律。以氧元素含量衡量清洗样件的表面损伤程度,以表面粗糙度为优化目标进行工艺参数优化。基于响应面法建立优化目标与激光工艺参数之间的数学模型,将数学模型与优化后的粒子群算法结合,得出优化工艺参数组合,即激光功率为488 W,离焦量为+3 mm,扫描速度为3000 mm/s。在优化后的工艺参数下进行管螺纹激光清洗加工,实验结果表明,管螺纹表面锈蚀层被去除,基底表面清洗效果良好,且熔池周围无熔融物,证明了方法的有效性。     

基于溶液除湿的粮食干燥机组性能仿真

针对目前粮食干燥过程能耗高、存在粮食浪费问题,设计基于溶液除湿的新型粮食干燥机,机组使用氯化锂作为除湿溶液,利用热泵驱动溶液的除湿和再生;对机组空气处理装置进行仿真,研究LiCl溶液的温度、浓度和质量流量对系统除湿性能的影响。结果表明：环境参数稳定时,结合溶液再生要求,采用14℃、27%的LiCl溶液,质量流量控制为4 kg/s时,机组能够获得最佳粮食干燥性能。     

基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。     

利用最小二乘法的网壳结构点云节点中心坐标提取

为解决网壳结构节点坐标测量困难、处理效率低等问题,本文提出基于网壳结构扫描点云的节点中心坐标提取方法：应用三维激光扫描技术采集网壳结构点云数据并预处理;然后基于设计模型,对初始点云模型进行网壳节点局部点云分割和节点多平面拟合,判定拟合平面的属性特征并修正侧面的法向量方向;最后利用空间约束关系及最小二乘算法求取网壳结构节点的精确中心坐标。以三亚国际免税城项目为例开展应用,结果表明所提方法求取的网壳结构节点中心坐标与全站仪实测结果偏差均值为2.89 mm,效率相比传统方法提高近4倍,较大提升了网壳结构节点中心坐标的提取精度和效率,为后续网壳结构施工偏差复核、幕墙板材的深化设计与加工等工程化应用提供了准确的数据支撑。     

复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式。由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注。但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套。而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果。在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95．9％和95％。     

基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。 在进给速度为 10 m/ min、环境 温度 20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。 为提高预测精度,采用 Tent 混沌改 进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。 利用热误差测量实验获得的数据进行验证, 结果表明改进前的神经网络预测误差为 12. 23% ,改进后的模型预测误差为 8. 92% ,精度有较大提升。 利用预测模型针对不同 进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而 增加。 因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。     

螺杆转子盘铣刀铣削表面粗糙度预测

螺杆转子主要应用在压缩机、螺杆泵等设备中,其表面质量对使用性能及工作寿命起到关键性作用。工艺参数为影响螺杆转子表面粗糙度的主要因素之一。为了探究工艺参数对螺旋曲面铣削表面质量的影响规律,设计转子铣削实验,获取预测及实验对比样本。利用改进的北方苍鹰搜索算法(INGO)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,以便提高铣削后的多头螺杆转子表面粗糙度的预测精度。通过实验结果验证所提出算法的预测精度。结果表明,提出的预测模型在平均训练精度及预测精度等方面均优于GRU神经网络及CNN-GRU神经网络模型,其中平均训练精度及预测精度分别约为94.502%和95.523%。故提出的算法具有较高的预测精度,可为合理选择螺杆转子铣削加工的工艺参数提供理论依据。     

基于STM32单片机的环境温/湿度远程监控系统设计

在降解造纸污染气体时,环境温/湿度会直接影响光催化氧化降解效率。为了对环境温/湿度进行远程、快速、实时的监控,本课题组设计了一款基于STM32单片机的环境温/湿度远程监控系统,该系统以STM32F103VET6单片机为核心,通过DHT11温/湿度传感器模块采集环境温/湿度数据,并以ESP8266 Wi-Fi无线传输模块与手机APP建立连接,实现数据传输及可视化。采用饱和盐溶液的标准湿度验证此系统;结果表明,此监控系统的湿度测量数据与标准湿度之间的平均相对误差在3.1%以内,系统的响应/恢复时间均在30 s以内,证明此系统具有良好的准确性、稳定性和快速性,能够实现对环境温/湿度的智能远程监控。     

柠檬酸生产废水处理工程改造

采用脉冲UASB-SBR工艺对高浓度柠檬酸废水处理工程进行改造.工程实践表明,改造后出水可满足《柠檬酸工业水污染物排放标准》(GB 19430-2004)要求.脉冲进水可加大进液管的瞬时流量,防止管道堵塞,提高孔口出流速度,使反应产物甲烷和二氧化碳迅速移出反应器,并能加快颗粒污泥的形成,有利于厌氧反应顺利进行,保证连续稳定运行.     

基于Visual LISP技术的暖通空调图库二次开发

AutoCAD作为功能强大的计算机辅助设计工具被广泛地应用于各行各业，二次开发工具进一步扩展了其功能，暖通空调图库即是利用AutoCAD内嵌的Visual LISP开发的应用程序。本文从开发工具的选择、方案设计、图库设计、图库系统应用等方面详细介绍了开发过程和图库系统的使用方法。