基于GMM的活塞异形销孔加工原理研究

针对现有加工方法难以实现非圆曲面形活塞异形销孔加工的现状,提出了一种基于超磁致伸缩材料的活塞异形销孔加工机构,通过理论分析建立了伺服刀杆机构进刀数学模型、超磁致伸缩材料控制模型及磁场控制数学模型,并在此基础上进行了部分试验,取得了较好的效果,为非圆曲面形活塞异形销孔的高速精密加工,提供了一条新途径。     

复杂结构薄壁异形零件数控加工技术初探

航空机载设备因为对重量和空间尺寸有严格的要求,用到了许多复杂结构薄壁异形零件,这些零件结构刚性差,形状不规则,多由复杂曲面组成,只能使用UG等三维软件数控编程加工.为合理加工复杂结构薄壁异形零件,从工艺方法、数控编程、仿真检测、工装夹具、切削参数等方面对此类零件的数控加工进行了初步探讨,总结了复杂结构薄壁异形零件数控加...     

PMI异形曲面构件太赫兹时域光谱检测

异形曲面构件在航空、航天、船舶等领域应用广泛,其粘接质量成为影响工作安全的重要因素。太赫兹凭借其独特的物理特性,近乎是对聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)材料粘接质量进行检测的唯一手段。异形曲面构件上下表面曲率不一致,仅以上表面作为基准曲面进行路径规划时,无法对异形曲面构件粘接质量进行准确判断。对此,在下表面固定不同形状的金属片模拟粘接层中的缺陷,分别以异形曲面构件上下表面为基准曲面,采用机器人化太赫兹时域光谱检测系统进行检测。对上下表面2个基准曲面的太赫兹成像结果进行对比分析,结果表明,以下表面为基准曲面进行检测时,区域Ⅱ、Ⅲ处信号信噪比,较上表面为基准曲面检测时提高12.09 dB、10.39 dB;区域Ⅱ、Ⅲ处金属片实际检测面积与理论面积比值,较上表面为基准曲面检测时提高55.97%、80.81%,更好地满足了异形曲面构件的检测要求。这项工作将促进太赫兹成像在实践中的应用,并为相关领域的进一步研究提供支撑。     

基于树莓派和YOLOv3电梯内电动车检测系统设计

针对电动车进入电梯上楼存在安全隐患问题,提出了基于YOLOv3电动车检测算法,并基于树莓派开发和实现了一套对电梯内的电动车在线实时检测系统.首先将检测到包含电动车的异常数据实时反馈给电梯控制系统,以便对电梯进行制动控制;同时将数据上传到云平台,供客户在管理系统上实时查看和紧急处理.通过测试,开发的系统对电梯内电动车检测...     

数字孪生增强的领域自适应航天器多余物检测

由于标注数据的短缺,对航天器多余物进行在线检测受到了较大的限制。文章研究了多余物的物理特性,在航天器的数字孪生系统中构建相应的多余物模型,提出了一种结合数字孪生技术增强的跨域自适应航天器多余物检测方法。该方法通过数字孪生技术获取航天器的实时数据,并借助于历史标注数据中的相似结构,以跨域自适应技术辅助实时在线推理的进行。设计了一种新型的跨域自适应模型,该模型采用共享网络结构以及门控机制,从而在复杂任务中更有效地挖掘先验知识,实现了跨域自适应技术与数字孪生技术的有机结合,以实现更高效、准确和实时的预测。此种方法可以全面地检测航天器各个部件的多余物状态。     

激光雷达和视觉传感器组合系统的在线校准方法

针对激光雷达和视觉传感器在车辆行驶过程中因振动发生漂移的问题,提出一种组合系统的在线校准方法。基于激光点云和图像的边缘匹配原理进行数据实时检测,检测到融合的传感器数据不准确时对其采取紧急措施,以提高车辆行驶安全性。针对未检测出错误的校准参数,采用梯度下降法优化成本函数,获取新的校准参数,实现传感器数据校正。通过数据集KITTI进行多次参数偏差实验,测试表明,算法可以检测较大的错误校准且能校正较小范围内的平移和旋转误差。     

某净水厂自动控制系统设计探讨与应用

净水厂是关系城市、居民生活的城市基础设施,其安全稳定运行至关重要。自动化控制系统则是净水厂的核心中枢,其通过自动化手段对净水处理生产各环节中的各项工艺技术指标进行连续检测,并将相关数据实时推送给自动控制系统,控制系统根据在线检测的结果对生产工艺设备进行及时调整,以确保净水厂安全可靠、稳定的开展水生产作业。本研究通过对某净水厂自动化控制系统的设计和研究,为同类工程建设提供了一定参考。     

基于在线更新LSTM网络的短期4D航迹预测算法

航班飞行过程中一些因素会对当前飞行轨迹产生影响,从而导致实时航迹与历史航迹相比有一定的差异,使得仅基于历史航迹数据的航迹预测模型的预测性能变差。为解决该问题,提出了一种基于在线更新长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的短期4D航迹预测算法,该算法由基于历史航迹数据的预测模型初始化参数训练和基于实时航迹数据的预测模型参数在线更新两部分构成。首先建立基于LSTM神经网络的航迹预测模型,使用历史航迹数据进行训练并保存训练完成的预测模型参数,然后使用实时航迹数据对航迹预测模型进行在线训练并微调参数,使用在线更新参数后的预测模型实现4D航迹短期预测,以期达到提升预测准确度的目的。利用实际航迹数据对算法的性能进行验证,结果表明新方法能够考虑实时飞行过程中各因素对航迹产生的影响,有效提升经度、纬度、高度和时间的预测准确度,并具有良好的泛化能力。      

数控技术中数控设备的选择及程序管理

数控技术就是利用数字化控制系统在加工机床上完成整个零件的加工,而这一类的机床称为数控机床。利用数控加工技术可以完成很多异形零件的曲面加工,而且加工的效率、准确性和精度都可以得到很好的保证。数控技术的广泛使用给机械制造业生产方式、管理方式、生产结构等带来了深刻的变化,数控技术及数控装备已成为衡量一个企业现代化程度的核心标志,实现加工机床及生产过程数控化,已经成为当今制造业的发展方向。     

蓄电池在线监测实时数据传输技术的探讨

在电力系统和通信系统中,只有蓄电池是作为直流系统能够给外部供给电量的,而且电力系统和通信系统的安全性以及可靠性是直接受到蓄电池性能优劣的影响.本文描述了在实时数据传输系统中蓄电池在线监测的使用,研究了蓄电池在线监测所具有的特征和重点技术所涉及到的有关理论,还成功地把无线实时数据在蓄电池和控制系统之间进行传递交流的目标变为现实.而实验结果则证明了在与控制系统进行无线数据的传输时,蓄电池传输系统不会对控制系统的正常使用造成任何的干扰,而是能够以正确和稳定的状态进行传输.     

基于主成分分析的实时全网络异常检测方法

网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调整网络异常判断阈值,实现了异常检测的实时在线化,并在NFV网络上进行数据采集。实验结果表明,与被广泛采用的离线检测方法比较,该方法在检测的误报率上减少了5%8%,对于网络运行商而言具有较大的使用价值。     

数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划研究

为解决复杂光学曲面加工困难的问题,提出基于数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划方法。将复杂光学曲面点云数据投影至平面上,获取二维点集;通过拟合复杂光学曲面点云数据,重建复杂光学曲面的不间断描述模型;基于此模型将二维加工路径数据映射至三维空间,选取等截面法规划复杂光学曲面加工过程中路径,通过参数补偿计算触点经法向偏置,获取刀位点路径规划结果。实验结果显示,x、y和z方向上的路径偏差均控制在0.035 mm内,z方向的路径偏差在0.01 mm左右,以上数据充分说明本方法能够准确规划复杂光学曲面加工路径。     

数据新鲜度驱动的协作式无人机联邦学习智能决策优化研究

联邦学习是6G关键技术之一,其可以在保护数据隐私的前提下,利用跨设备的数据训练一个可用且安全的共享模型。然而,大部分终端设备由于处理能力有限,无法支持复杂的机器学习模型训练过程。在异构网络融合环境下移动边缘计算(MEC)框架中,多个无人机(UAVs)作为空中边缘服务器以协作的方式灵活地在目标区域内移动,并且及时收集新鲜数据进行联邦学习本地训练以确保数据学习的实时性。该文综合考虑数据新鲜程度、通信代价和模型质量等多个因素,对无人机飞行轨迹、与终端设备的通信决策以及无人机之间的协同工作方式进行综合优化。进一步,该文使用基于优先级的可分解多智能体深度强化学习算法解决多无人机联邦学习的连续在线决策问题,以实现高效的协作和控制。通过采用多个真实数据集进行仿真实验,仿真结果验证了所提出的算法在不同的数据分布以及快速变化的动态环境下都能取得优越的性能。     

基于单片机的温度测控系统的设计与实现

本文介绍了一种基于单片机的温度检测及控制系统的设计与实现。该系统能实现实时在线监测，并给出报警。同时，该系统具有可扩展性和性价比高的优点。     

复杂机电产品全三维工艺设计方法

针对目前复杂机电产品中高精度、薄壁及异形复杂腔体类零件加工工艺复杂,设计周期长等问题,提出了一套基于GB/T24734的全三维数字化工艺设计方法.阐述了系统的体系结构和实现工作流程;研究了工艺信息标识及全三维标注方法、动态工艺模型构建、全三维工艺模型可视化发布以及工艺流程在线触发和控制关键技术.最后,给出了开发与应用实例.研究结果表明,该方法能有效地使工艺设计师与加工师更加直观地查看与浏览工艺模型信息,同时使工艺性评估与审查过程更加精确.     

激光焊接熔池的实时检测与分析

激光精密焊接技术在焊点的精确定位以及焊接缺陷的实时检测方面还存在一些有待解决的问题。激光焊接过程会产生大量的等离子体, 严重影响机器视觉系统的成像质量。试验证明, 通过给机器视觉系统添加同轴辅助照明光源可实时获得清晰的熔池图像。在理想状态下, 激光焊接的熔池形状应为圆形, 根据这一特点设计了速度较快且准确度高的矩阵法进行熔池边缘的快速检测。利用圆拟合的方法在获得熔池中心坐标和半径的同时, 还可进行边缘缺陷的实时检测。     

实时图像双边缘检测算法及FPGA实现

传统的单独采用Roberts和Sobel算子对实时图像的边缘进行检测,其检测出的结果在边缘精度和抗噪能力方面都有待提高。首先将实时图像经过中值滤波来去除噪声,然后再进行Roberts边缘和Sobel边缘检测,实现双边缘检测,最后将得到的边缘数据在FPGA上实现。实验结果表明,双边缘检测优于单独采用Roberts或Sobel边缘检测算法,检测出的边缘更加清晰,抗噪能力增强。     

基于CCD的激光熔覆熔池宽度的在线检测研究

为了研究激光熔覆熔池尺寸,采用CCD摄像机和VISUAL C++平台自主开发的图像处理软件,建立了一套针对激光熔覆熔池宽度的在线检测系统,提取了熔池边缘和几何特征参量,通过标定试验测定系统的校正系数,在线获取了熔覆层的宽度。结果表明,该系统能比较准确地实现熔池宽度的在线检测,为实时检测激光熔覆熔池表面质量提供了一个有效的工具。     

融合计算迁移模型的态势感知策略实现方法研究

针对现有态势感知技术存在数据处理效率低、数据传输时间长以及预警反应慢等问题,提出一种融合计算迁移模型的态势感知策略。首先引入计算迁移模型,在蒙特卡洛-香浓数学思想的指引下将传感器实时收集的多源异构监测数据分发至边缘层中各突触节点;然后对数据进行特征值提取,得到特征值矩阵;最后采用修正余弦相似度算法所对收集的数据加以分析,并做出相应的决策。实验结果表明,相较于现有方法,该策略可缩减35.3%的数据传输与比较时间,提升了20.22%的对比准确度。     

一种车载服务的快速深度Q学习网络边云迁移策略

智能网联交通系统中车载用户的高速移动，不可避免地造成了数据在边缘服务器之间频繁迁移，产生了额外的通信回传时延，对边缘服务器的实时计算服务带来了巨大的挑战。为此，该文提出一种基于车辆运动轨迹的快速深度Q学习网络(DQN-TP)边云迁移策略，实现数据迁移的离线评估和在线决策。车载决策神经网络实时获取接入的边缘服务器网络状态和通信回传时延，根据车辆的运动轨迹进行虚拟机或任务迁移的决策，同时将实时的决策信息和获取的边缘服务器网络状态信息发送到云端的经验回放池中；评估神经网络在云端读取经验回放池中的相关信息进行网络参数的优化训练，定时更新车载决策神经网络的权值，实现在线决策的优化。最后仿真验证了所提算法与虚拟机迁移算法和任务迁移算法相比能有效地降低时延。