虚拟样机技术在门座起重机设计中的应用

分析门座起重机设计的现状,结合虚拟样机技术、参数化建模技术实现门座起重机的三维参数化建模,并应用虚拟装配技术生成整机系统的虚拟样机模型;通过对门座起重机虚拟样机的建模分析,为起重机有限元动力学分析提供精确的模型,减少设计开发成本.     

基于T-S模型的二级倒立摆模糊控制研究

对非线性、强耦合和绝对不稳定的二级倒立摆进行了运动分析,并针对实验用的二级倒立摆,建立了其运动的状态方程.根据实验中运动的特点,提出了基于T-S模型的模糊控制,取得了较好的控制效果.     

Characterization of catalysts and membrane in DMFC lifetime testing

The lifetime and performance of a direct methanol fuel cell (DMFC) were investigated to understand the correlation between the structure of catalysts/membrane and cell performance versus time. The cell polarization and performance curves were obtained during the DMFC operation with the time. The catalysts and Nafion^® membrane of the membrane electrode assembly (MEA) from the lifetime test were comprehensively examined by XRD, HRTEM, FTIR and Raman spectroscopy techniques. The results revealed that there was significant performance degradation during the first 200 h operation; while the degradation was slowing down between 200 and 704 h operation. The degradation became worse after 1002 h operation. The increases of the catalyst particle size from both anode and cathode catalysts were observed after the DMFC lifetime test. The changes of microstructure, surface composition, the interfacial structure of the MEA, and the aging of Nafion^® under the DMFC lifetime tests were also observed.     

大口径内槽给排水管件模具

内环槽管性在给排水管网系统中具有施工方便、密封性高、伸缩区长、塑性较好的优点，但制件给模具带来了很多新的技术问题。介绍了模具环槽处内缩型芯的组合结构及抽芯运动原理，并总结了实际生产中，模具制造工艺及注射产品时应注意的问题。     

金属—橡胶硫化粘接复合体剥离破坏行为的研究

本文分析了对橡胶分子链特性、部分交联弹性聚合物材料的粘弹行为及金属──橡胶硫化粘接体剥离过程中聚合物分子链的应力分布状况和剥离破坏模型，认为粘着一滑动（Stick—slip）模型剥离破坏并非是橡胶类材料的固有特征，而是由于金属──橡胶硫化粘接过程中的分子取向交联和部分交联弹性材料多个凯尔文（Kelvin）模型粘弹行为的综合结果．同时指出单从剥离试验的结果难以表征金属——橡胶硫化粘接复合作的粘接效果．     

二级倒立摆的拟人智能控制

以二级倒立摆为被控对象,利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比,拟人智能控制方法不受线性约束,从而对于复杂的非线性被控对象可以得到满意的控制结果。对二级倒立摆控制系统进行了数字仿真,仿真结果进一步验证了设计方案的有效性。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

装配式建筑自上而下设计信息协同与模型构建

为顺应国家建筑产业化、智能化发展的政策引导,针对当前装配式建筑专业信息缺乏关联、模 型利用不充分、数据传递效率低下等问题,提出基于建筑信息模型(BIM)技术的自上而下设计方法。以装配式 建筑的设计阶段为切入点,详细阐述了基于 BIM 技术的装配式建筑自上而下设计流程。结合装配式建筑的标 准化构件设计和组装特点,提出一种基于自上而下设计的装配模型,并从层级和专业 2 个角度描述了模型的架 构。针对各专业模型传递时的数据信息标准化、一致性问题,通过工业基础类(IFC)标准对装配模型进行实体和 属性集的扩展,提出基于 IFC 标准的各专业、各阶段的自上而下设计信息协同。经实例验证了 IFC 扩展装配模 型的自上而下设计可行性,为装配式建筑的协同设计提供了有益的方法借鉴。     

面向复杂形面匹配的边界特征提取方法

针对车身封闭件装配过程中的匹配优化问题,提出一种面向复杂形面匹配的边界特征提取方法.对匹配边界特点进行分析,确定边界点的提取信息、采样间距大小及其搜索邻域.对采样后的点云数据,建立k-d树进行索引.对采样点在搜索邻域内的邻近点建立最小二乘微切平面,利用投影到微切平面局部坐标系内的邻近点分布特性,判断边界特征点及其匹配特征.案例分析验证了该方法在处理复杂形面匹配边界特征点提取时的有效性,在不影响匹配效果的前提下,本文方法可显著提高复杂形面边界特征的提取效率.     

面向需求不确定的混装线物流车辆配送区域划分方法

静态的物流车辆调度方案难以适应需求不确定引起的混流装配线物料需求动态变化,导致配送效率低下,甚至生产流程紊乱等问题。针对此问题,提出了一种面向需求不确定的混流装配线物流车辆配送区域划分方法。首先,分析需求不确定对物流车辆配送量的影响,提出了基于信息熵的配送任务复杂性测度方法。其次,在复杂性测度的基础上,建立以物流配送车辆满载率最大、配送任务复杂度最小为目标的调度优化模型。最后,在实例中应用遗传算法对调度优化模型进行求解,得出物流车辆配送区域最优划分方案。结果表明,所提方法能够输出适应需求不确定的物流车辆配送区域划分方案,满足需求变化的同时,保证车辆满载率维持在最高水平,并降低配送任务复杂度,减少配送错误发生率。