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盾构隧道施工物料无人运输有助于提升运输效率、降低运输成本、减少运输安全事故率。与公路汽车无人驾驶、港口车辆无人驾驶、轨道交通无人驾驶等逐步成熟的无人驾驶技术不同,在隧道场景下实施施工物料无人运输存在运输物料种类繁多、运输调度困难、地下定位信号拒止、狭窄车道频繁会车、行车路面工况复杂、地上地下联动响应慢等诸多挑战。从实现盾构隧道施工物料无人运输的关键问题分析入手,综述当前盾构隧道施工物料运输方式、运输需求、无人运输发展现状及存在的挑战,提出盾构隧道施工物料无人运输的五大关键技术:多种类物料智能货控能效管理技术,无人化垂直装卸门机控制技术,多传感器融合同步定位与地图构建技术,隧道复杂环境路径规划与自主避障技术,隧-地一体化联动响应的高可靠性无线通信技术。 相似文献
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为降低X系列直升机多型左/右配电盒线路通电测试所带来的测试风险,将其线路逻辑测试分为不加电情况下的线路导通测试与加电情况下的线路通电测试两类,两者均包括交流主通路、直流主通路和其他控制线路三类测试。为满足X系列直升机多种左/右配电盒整机线路逻辑测试需求,采用自动测试理论进行测试设备的研制。利用各种程控部件(包括数字万用表、电压源/电流源等)和自研的适配器箱、接触器箱搭建测试设备硬件平台,并基于VC++ 6.0开发相应的测试软件。最后针对X系列某型直升机左/右配电盒,对测试设备功能进行测试验证,测试结果表明其有效性。所做研究对其他系列直升机配电盒的整机线路逻辑测试具有借鉴意义。 相似文献
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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
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该文针对评估直升机保障性定性和定量要求的必要性,构建了基于活动网络图的保障效能评估仿真系统,保障资源作为影响活动网络图执行效率的关键因素,建立科学合理的保障资源调度模型就显得尤为重要。从定义活动网络图执行过程中活动的优先级出发,提出了资源冲突、资源不足以及资源替换等保障资源建模策略,为直升机保障效能评估仿真系统的准确高效运行提供支撑。 相似文献