智能安防机器人控制系统设计分析

新时期,智能机器人应用广泛,在多个领域逐步代替人工进行生产,并已经得到了广泛认可.目前,高新技术的应用已经成为衡量国力的指标,在众多领先科技中,智能安防机器人无疑是一大亮点,受到业界关注.基于此,文章细致研究智能安防机器人的构建思路和设计原理,以期实现机器人控制系统的优化,扩大安防机器人应用领域.     

巴图塔矿井地下开采与水资源保护问题

巴图塔矿井地下开采与水资源保护问题煤炭部杭州设计研究院李家成，沈治权煤炭部沈阳设计研究院樊春辉，彭庆书东胜矿区巴图塔矿井井田面积约７１．５ｋｍ２，地质储量约７８９７２万ｔ，资源赋存条件好，煤层埋藏浅，倾角１°～３°，地质构造简单，主采煤层稳定属中厚及...     

光波导用氟化物玻璃薄膜

系统回顾了光波导用氟化物玻璃薄膜的研究历史,总结了其制备方法与研究现状,重点介绍了氟化物玻璃薄膜在无源光波导和有源光波导上的应用,并对其前景进行了展望.     

基于时域有限差分法的ESP玻璃的钾离子浓度分布的模拟（英文）

由于特殊的交换离子浓度分布,工程应力分布玻璃(ESP玻璃)的强度呈现集中分布的特性。为了预测其钾离子浓度的分布,运用了时域有限差分法对其扩散过程进行数值模拟。该模拟是基于测量的扩散系数、玻璃表面浓度以及第一步交换后的钾离子浓度分布进行的。模拟计算的结果与使用能谱仪测量的实验结果相吻合。基于模拟计算的结果,讨论了ESP玻璃的强度与钾离子浓度分布的关系。     

基于遗传算法的K调和均值聚类算法

K调和均值算法(KHM)用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均值替代了数据点与聚类中心的最小距离,是一种对初始值不敏感、收敛速度快的有效聚类算法,但它容易陷入局部最小值。而遗传算法具有良好的全局优化能力。文中结合了KHM和遗传算法各自的优点,采用KHM计算每一代种群的聚类中心,并构造适应度函数,通过遗传算法进行一系列择优操作,成功地解决了KHM容易陷入局部最小值的问题。实验结果表明,所提出的算法不仅优化了聚类中心,而且还改善了聚类质量。     

超声振动辅助切削三维SiCp/Al复合材料温度仿真研究

铝基碳化硅(SiCp/Al)复合材料由于优异的性能在航空航天、汽车生产等领域中得到了广泛的应用。为了深入了解超声振动辅助车削SiCp/Al的切削机理,使用有限元仿真软件ABAQUS建立了超声振动辅助车削SiCp/Al的三维仿真模型,并分别对颗粒、基体及内聚力模型进行定义。针对所建立的三维模型仿真分别分析了不同切削速度、切削深度、刀具振幅以及刀具振动频率的SiCp/Al切削温度。从仿真结果可以看出:超声振动辅助切削SiCp/Al时,SiC颗粒的温度普遍比Al基体的温度要低,切削过程中工件的温度与切削速度、切削深度和刀具的振幅成正比,但是随着刀具振动频率的增加温度反而会降低,另外在剪切带的切削温度最高。     

锦纶/熔纺氨纶针织面料防脱散热定型工艺研究

对锦纶/熔纺氨纶针织物进行了温度与时间的单因子热定型试验,测试了热定型后针织物的脱散性和弹性,最终得到生产该针织防脱散面料的较优热定型工艺。     

Er3+单掺和Er3+/ Yb3+共掺碲钨酸盐玻璃光谱性能

制备了Er3 + 单掺和Er3 + /Yb3 + 共掺碲钨酸盐玻璃 ,测量了Er3 + 在玻璃中的吸收光谱和 970nmLD激发下的荧光光谱和荧光寿命 ,计算了Er3 + 离子 1 5 μm波段的吸收和发射截面 ,研究了其荧光强度和发射带宽与掺Yb3 + 浓度间的关系。结果表明 ,共掺Yb3 + 可明显提高Er3 + 离子 1 5 μm荧光发射强度 ,并有利于提高其发射带宽。实验所得最佳掺Yb3 + 离子浓度为 3 6 6× 10 2 0 ions/cm3 ,Er3 + 离子 1 5 μm发射最大FWHM值为 81nm。     

TiO2纳米粒子增强超高分子量聚乙烯和高密度聚乙烯复合材料的性能

利用硅烷偶联剂KH570对TiO₂纳米粒子进行表面改性,然后制备塑化超高分子量聚乙烯(PE-UHMW)/TiO₂复合材料,最后通过密炼-模压法制备不同含量和粒子尺寸的TiO₂纳米粒子增强PE-UHMW/高密度聚乙烯(PE-HD)复合材料。通过扫描电子显微镜、透射电子显微镜、差示热扫描量热仪、万能试验机、流变仪表征测试复合材料的微观结构、结晶、力学及流变性能。结果表明,低含量的Ti O₂纳米粒子(质量分数0.1%)能在聚合物基体中分散良好,使复合材料的力学性能、结晶度及流动性均有显著提升;随粒子尺寸增加,材料强度和刚度降低,断裂伸长率和熔体剪切黏度先增加后降低。然而,高含量粒子分散困难、易形成大的聚集体,导致复合材料性能下降。当TiO₂纳米粒子尺寸为5～10 nm、质量分数为0.1%时,复合材料展现出优异的力学性能和加工性能,拉伸强度和拉伸屈服强度分别高达58.21 MPa和44.53 MPa,且熔体剪切黏度下降19.7%。     

基于DSception模块和注意力机制的皮肤病分类识别

为了解决皮肤病图像数据集类内差异大、类间差异小、样本数据集小而带来的过拟合问题,提出基于DSception模块和SE模块的轻量型模型.模型选择ResNet50作为基底结构,用DSception模块代替深度残差网络中的卷积池化层,有效地减少模型训练参数,降低时间复杂度,增加了网络的宽度;利用SE模块代替残差网络中的瓶颈结构,减少训练参数的同时,对图像通道维度重标定,强化特征图重要信息,抑制无用信息.实验表明所提模型准确率达到93.3％,对皮肤病的诊断分类有明显的效果.