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目前,铁路货车钩托板螺栓拆装均采用人工作业方式,存在作业强度大、安全隐患高、效率低以及拧紧扭矩难以控制等问题,迫切需要自动化和智能化装备。基于钩托板螺栓的拆装场景与工艺需求,研发一款移动式智能拆装机器人,替代人工实现螺栓的自动拆卸与紧固。设计螺栓的机器视觉定位系统,完成钩托板所有螺栓的自动定位。采用YOLOv5网络作为螺栓检测定位的模型,在自制的数据集上对网络进行训练,利用训练好的目标检测模型对钩托板螺栓进行实时定位,实现对机器人的伺服控制。在钩托板螺栓模拟实物平台上进行了螺栓的定位试验,试验结果表明:该方法能够高效、可靠实现螺栓的自动定位,对于不同表面状态的螺栓具有较强的鲁棒性。 相似文献
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网络流量预测是网络规划、设计和建设的重要依据,对有效满足人民网络需求有着极其重要的意义。本文通过构建基于PSO-LSTM优化预测模型,不仅提高了对网络流量预测的效果,还自动实现了对LSTM神经网络模型参数的优化,大大降低了LSTM神经网络模型优化的工作量。研究结果表明,基于PSO-LSTM优化预测模型能够实现对网络流量的准确预测,相比单纯基于LSTM神经网络模型,预测结果与实际值的均方根误差降低31%。 相似文献
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基于好氧颗粒污泥(AGS)无机高氨氮废水脱氮系统,考察了冬季不同加热方式对AGS脱氮性能及稳定性的影响。在前40 d的运行过程中,仅靠序批式反应器(SBR)内加热棒加热无法有效维持水温,常会观察到颗粒破碎产生的絮状污泥,且胞外聚合物(EPS)波动较大、氨氧化细菌的活性明显减小,AGS对总无机氮(TIN)的去除率在28.3%~60.4%。41~86 d,反应器-进水箱联合加热可使水温维持在30℃左右,反应器内絮状污泥逐渐减小,颗粒结构趋于致密,EPS、混合液悬浮固体浓度、比好氧速率等指标逐渐趋于稳定。72 d后AGS对TIN的去除率上升至90%以上。温度对AGS的沉降性能、外投碳源利用率、总磷(TP)去除及反硝化细菌丰度影响不大,但对脱氮效率及硝化细菌丰度有明显影响。两种加热方式下亚硝化菌属(Nitrosomonas)丰度经历了先明显减小后显著增大过程(由3.51%降至0.69%,再升至14.64%),以Thauera为代表的反硝化细菌丰度保持在50%左右。利用硝化细菌与反硝化细菌工作温度差异,87、88 d考察了硝化阶段加热、反硝化阶段不加热对AGS脱氮性能的影响,发现AGS对TIN的... 相似文献
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针对现有模糊测试工具应用于有状态网络协议时存在的测试报文合法性差、测试效率低等问题,提出了一种面向有状态网络协议的模糊测试优化方法。首先通过分析待测协议的校验规则,利用可拓展标记语言对报文中与校验相关的字段进行标记,结合标签对应的功能函数计算正确的校验数据,生成合法性高的测试报文;其次使用协议状态驱动算法识别当前协议状态并选择对应的测试报文完成测试。实验结果表明,与当前流行的协议模糊测试工具Boofuzz和Peach相比,该方法可有效提升测试报文合法性和测试效率,并发现了2个0day漏洞。 相似文献
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利用lαβ域对颜色的控制力和图像位平面的嵌入策略特点,按照提出的组合位平面规则l、α、β分量图进行改变。在l中嵌入鲁棒参数,以RAID4方式在α和β中嵌入隐藏信息。应用混沌映射和遗传算法提高信息与载体一致性,并以骑士巡游路线在各位平面上进行遍历。实验表明,不可见性与鲁棒性平均提高8.94%和9.88%。 相似文献
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玻璃表面微纳结构的设计和制造在实现所需功能方面具有重要意义.然而,玻璃固有的硬度和脆性给传统制造方法带来了不便.因此,开发一种简单且可控的制造策略对于制备具备功能应用的微纳结构玻璃至关重要.在本文中,我们提出了一种创新方法,利用可溶性氯化钠颗粒作为前驱体模板,在玻璃表面上创建可定制的多孔结构.通过我们的先导成型策略,成功利用可溶性氯化钠颗粒的潜力作为前驱体模板,从而便于制造量身定制的多孔玻璃表面.通过调节这些颗粒的大小和组合,我们实现了对所得多孔玻璃的连续调控,范围从超亲水(1°)到超疏水(142°).值得注意的是,制备的多孔玻璃表面表现出显著的亲油性,展示了在油水分离和自清洁等多种应用方面的巨大潜力.最重要的是,即使经过了10次制造迭代,玻璃表面的疏水-亲油功能依然完好,凸显了我们策略的耐久性和可重复性.这种方法为实现玻璃的特殊功能提供了方便且具有成本效益的途径,为不同领域的进展铺平了道路. 相似文献
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基于遗传BP神经网络预测硫在高含硫气体中溶解度 总被引:1,自引:0,他引:1
为更精确地关联预测硫在高含硫气体中的溶解度,提出将遗传算法(GA)和LM-反向传播神经网络(LM-BP ANN)相结合的预测模型。设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置。以温度、压力和气体组分作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用GA优化了BP神经网络的初始权值和阈值,采用遗传算法优化后的BP神经网络计算了元素硫在高含硫气体中的溶解度。结果表明,该模型训练结果与实测值之间的平均相对误差为5.90%,测试结果与实测值的平均相对误差为5.54%;该方法较BP神经网络模型具有预测精度高、收敛速度快的优点;该模型具有较好的模拟及内推、外推功能。 相似文献