基于点云的机器人激光焊接轨迹自动提取方法

为越过从点云到CAD模型的重构,实现自由摆放立板的自动焊接,提出一种基于测量点云的机器人激光焊接轨迹自动提取方法。利用均匀采样法对点云进行简化，利用统计滤波剔除点云测量背景噪声，并对点云进行整体倾斜校正；提出一种数据扫描策略以实现组合立板顶面与底面的快速分割；在Alpha Shape算法识别出的立板顶面边界点基础上，采用距离约束去改进RANSAC算法，快速拟合出组合立板顶面边界轮廓；通过对分段顶面边界的快速排序及拓扑关系的还原，获得组合立板的角点；在此基础上，完成机器人激光焊接轨迹的自动构造。实验结果表明:该方法无需重构点云的CAD模型就可直接从测量点云中提取焊接轨迹，从而有效保证自由摆放立板的自动焊接。     

聚乙二醇修饰重组人IFNα_(2b)体外理化性质的初步研究

目的 分析聚乙二醇（PEG）化学修饰重组人IFNα2b（PEC-IFNα2b）的体外理化性质,并与修饰前IFNα2b进行比较。方法 将IFNα2b与PEG-IFNα2b进行胰酶消化和56℃保温实验,不同时间取样测其抗病毒活性。IFNα2b的抗体与IFNα2b和PEG-IFNα2b做双相琼脂扩散。结果 修饰后的IFNα2b的抗胰蛋白酶降解及抗热能力均明显优于未修饰的IFNα2b,抗原性亦明显下降。结论 对PEG-IFNα2b的体外理化性质进行初步分析,为研究和开发长效干扰素提供理论依据。     

浅谈供电企业市场营销战略

文章结合我省供电企业发展状况，针对电力营销市场目前的形势，提出了电力营销工作实施的六个营销战略。     

面向离散型企业的MES技术研究

针对离散型企业小批量、多品种的特点,通过分析离散型企业制造执行系统的功能,建立了完善的生产管理数据体系,解决了集成技术、离散排产技术和工艺过程全流程追踪技术等关键技术,实现了产品零部件的计划排产、全流程追踪、产品质量、机场状态和刀量具管理信息化,提高了设备利用率、车间生产能力、产品质量及生产决策的能力,并为车间后续的无图化打下了基础。     

小直径深孔钻削的工艺流程分析和设计

通过对具有较大长径比、直径小于2mm的小直径深孔钻削进行研究,分析了切削数据和刀具设计对刀具磨损和切屑形成的影响,对深孔钻削的过程进行了工艺流程分析,解决了加工过程中工艺混合的问题,通过将激光打孔与机械钻孔结合,提高了工艺可靠性和生产效率。     

石脑油萃取法脱芳烃的研究进展

为了高效合理地利用宝贵的石脑油资源,需要对石脑油中的芳烃进行脱除.相比于吸附法、加氢饱和法等分离方法,目前萃取法仍然是分离石脑油中芳烃的主要方法.本文对国内外石脑油萃取法脱芳烃技术进行了综述,介绍了萃取法分离芳烃的原理、工艺和溶剂的研究进展,着重介绍萃取工艺中的萃取蒸馏和液液抽提工艺以及萃取溶剂中的单一萃取溶剂、复合萃取溶剂和离子液体萃取溶剂,最后对石脑油萃取法脱芳烃的发展前景进行了展望.     

一种带导向轮的出口导板装置

在冶金轧钢生产中,为减少轧件划伤事故,提高产品合格率,设计了一种带导向轮的出口导板装置。对这一出口导板装置的结构、特点、使用方法与效果进行了介绍。这一装置将轧件与导板之间的滑动摩擦变为滚动摩擦,大大改善了轧件的受力状态,缩短了轧机维护与维修时的停机时间,提高了生产效率。     

煤气化废水降解菌株中超氧化物歧化酶活性测定

以苯酚为唯一碳源,从煤气化废水活性污泥中筛选得到一株菌株R1。将菌株接种到模拟废水中,在160 r/min,30℃条件下,COD降解率在72 h里达到92%,COD含量从1000 mg/L降到了80 mg/L。同时,测定了菌株R1在污水处理过程中超氧化物歧化酶活性变化,在接种后的12~36 h菌株超氧化物歧化酶活性基本稳定,可以选择区段时间测量超氧化物歧化酶活性,36~48 h后菌株超氧化化物歧化酶活性再次上升,在接种后的48 h活性达到最大(996 U/m L)。     

薄膜疲劳失效预测方法与损伤机制的研究进展

薄膜材料的尺寸范围、结构以及其服役环境的特殊性,制约了薄膜失效行为、寿命预测及可靠性评估技术研究的开展。对薄膜疲劳寿命的预测方法进行综述,分析常用的单向循环加载法和悬臂梁弯曲法。详细介绍纳米级动态载荷法,包括连续刚度法和纳米冲击试验法,此法能够对实际服役环境更好地模拟,可以实现分相测试以及多种功能模块的原位定点检测,以及定量分析薄膜的疲劳性能。对薄膜疲劳损伤失效机制与寿命预测模型的研究进行探讨与展望,发现薄膜材料失效过程的研究与定量分析是今后研究的重点。     

一种基于小波包与KPCA的发动机多信号融合故障诊断方法

针对活塞式发动机典型故障提出一种基于小波包分析与核主成分分析技术的多信号融合诊断方法。首先采用小波包对原始振动信号进行分解,提取故障频域特征;然后融合振动时域信号及机组排温等热工参数,采用核主成分分析技术进行参数维度缩减,获得典型故障的敏感特征;最后采用支持向量机完成故障自动分类。实际故障案例数据表明,该方法可有效提取发动机故障特征,故障分类准确性较高。