基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

采煤机滚筒装煤效率优化

以雁崖薄煤层矿井采用的WG-2×125/571-WD型滚筒采煤机为研究对象,在阐述了滚筒装煤机理的计算过程后,利用MATLAB软件对叶片螺旋升角与装煤效率进行了模拟仿真,获得了螺旋升角的最佳值,接着利用PFC颗粒流软件将改进后的滚筒结构与原滚筒结构进行了模拟仿真.通过仿真得知:改进后的滚筒结构不仅能有效提高抛煤速度,而且能缩短煤流在叶片上的滑移时间.     

CSJ型炮孔测量仪倾角测量的改进设想

介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。     

排风扇前盖注射模设计

分析了排风扇前盖塑件的工艺特点,介绍了排风扇前盖注射成型模结构及模具的工作过程。     

低频唤醒技术在人员定位系统中的应用研究

针对目前人员定位系统中标识卡电池使用时间短、维护工作量大的问题,提出采用低频唤醒技术降低电池工作时间,从而延长电池寿命,即设置标识卡在矿工下井时间之外为休眠状态,当矿工下井时使用低频信号接收器唤醒标识卡。测试结果表明,采用低频唤醒技术可以很好地改善标识卡电池的寿命,当信号发射周期为1~3s时,电池使用寿命延长为原来的2.7倍以上,并且标识卡的发射周期越短,改善效果越好。     

带内螺纹管接头注射模设计

分析了带内螺纹塑料管接头的结构工艺,对模具主要零部件进行了设计.阐述了用减速电机及传动齿轮共同完成内螺纹的抽芯过程.为带有内螺纹塑件抽芯问题提供了借鉴.     

打印机支架针阀式热流道注射模设计

以打印机支架注射模设计为例,介绍了打印机支架模具的基本要求,分析了支架零件注射模设计的特点和针阀式热流道模具设计的注意事项,提出了改善支架类模具脱模变形的解决措施,为从事模具设计的人员合理地确定打印机模具设计方案提供借鉴.