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针对传统粗纱机存在人工落纱效率低和工作强度大等问题,设计了一种粗纱机集体自动落纱装置,与粗纱机配套使用可降低人工劳动强度和提高落纱效率。因装置的稳定性好坏直接影响落纱工作正常进行,对其关键部位——落纱架进行模态分析和谐响应分析,基于SIMP法对落纱架中的薄弱部位——托板进行拓扑优化,分析了落纱架优化前后的动态特性。结果表明:优化后托板的质量减少了5.2%,落纱架前两阶固有频率提高了25.4%和37.4%,托板边缘处X、Y、Z 3个方向位移响应峰值分别减少了16.2%、52.5%、63.2%,落纱架的动态特性得到明显改善,验证了SIMP法对于结构优化设计的有效性,为后续整体装置的样机试制提供参考依据。 相似文献
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为实现基于机器视觉的绿色高效、高智能化的煤矸分选。探讨了煤和矸石共420张图像的2个灰度特征和4个纹理特征的分布情况,并分别模拟生产中的光照、淋水、粉尘环境对煤和矸石进行了图像采集,研究其对煤矸图像特征的影响;此外,针对光照强弱、湿度、煤粉沾染程度和样品种类4个试验因素,对影响因素进行了量化处理,应用Box-Benhnken Design(BBD)试验设计理论设计四因素三水平试验,以样本灰度均值为响应指标,研究各因素对煤矸图像灰度值影响的显著性及其交互作用,从而得到区分煤和矸石的最明显特征。特征分析表明,煤和矸石的灰度特征比纹理特征具有更好的区分度,从灰度均值和峰值来看,6~36 W的光照条件对灰度均值影响有限,却使灰度峰值波动严重;样本表面喷雾量的增加使灰度均值和峰值大幅下降,以0.08 g的喷雾量为转折点,灰度均值呈现出先急后缓的对数曲线下降趋势;煤粉量与灰度均值呈一次线性反比关系,灰矸的线性比例约为块煤和黑矸的4~5倍;单因素试验表明灰度峰值对环境变化较为敏感,而响应面试验表明煤和矸石的灰度均值在同一水平下区分度明显。研究结果有利于推进机器视觉煤矸分选技术的应用,实现井下煤矸分选... 相似文献
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基于神经网络和Dempster-Shafter信息融合的煤岩界面预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对煤岩界面识别精度无法满足采煤机自动调度的情况,提出采用神经网络融合工作面的三边信息,使用D-S证据理论再将此信息和不断获得的煤岩界面识别信息进行二次融合,从而实现在线融合和在线预测,不断提高预测精度,仿真结果显示:该方法不仅对地质条件好的工作面有效,而且对断层也有一定的适应性;同时,具有优良的容错性。 相似文献
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从人-机-环境系统入手,利用可靠性理论对薄煤层综采工作面生产系统进行可靠性分析,进而找到影响薄煤层综采工作面生产系统可靠性的因素,提出提高薄煤层综采工作面生产系统可靠性的措施,为减少生产事故、提高矿井的产量和增加经济效益提供理论依据。 相似文献