基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

综合化学实验设计:单/双核铜配合物的温度控制合成、表征及转化

化学类专业本科生在理论课学习中，对反应的热力学产物和动力学产物有了一定的理论认识，但目前鲜有实验能够使其直观体会2种产物在制备时的差异．本实验以氯化铜和邻氨基苯甲酰胺为原料，水和乙醇为溶剂，通过仅改变反应温度，分别在60 ℃水浴加热和冰水浴冷却条件下得到了红色的热力学产物二(μ-氯)·二[氯·(邻氨基苯甲酰胺)合铜(Ⅱ)] ( 1 )和黄绿色的动力学产物二氯·二(邻氨基苯甲酰胺)合铜(Ⅱ) ( 2 )，产率分别为80.4%和76.4%．采用络合滴定法和仪器分析方法对产物进行了表征测试，结果表明在不同温度下可制备2种不同组成、结构和性质的热力学和动力学产物，且在加热条件下，配合物 2 可以转化为配合物 1 ．本设计为化学类相关专业本科生综合实验教学提供了一个成功案例，可加深学生对结构与性能的科学关联以及构效关系的认识和理解．      

基于生物信息的未知二进制协议聚类方法

协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步，针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点，提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法，能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式，使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵，并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇；其次，将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链，得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明，该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类，具有较高的应用价值.     

基于Android系统的粗骨料图像处理方法及试验研究

应用四点透视变换的理论及其方法,开发了Android系统的粗骨料图像处理及分析"应用"(APP).该应用通过对骨料图像边缘的提取,获得骨料颗粒最小外接矩形的长、宽及投影面积等骨料几何信息,并对骨料的级配及圆度、轴向系数等形状参数进行分析计算;在级配及形状参数分析计算的基础上,利用蒙特卡洛算法,模拟分析计算骨料的密实度.试验研究表明,该应用的检测与分析计算结果误差较小,与传统的筛分方法、固定相机3D、2D测试方法的测试结果均有较高的吻合度.其中,与传统的筛分方法相比,级配的最大误差为5. 76%,密实度的最大误差仅为0. 96%,测试分析精度完全能满足实际应用的要求.该应用还具有灵活易操作、成本较低、便携性良好等优点,是骨料质量与粒形测试分析手段的智能化发展创新.     

高楼抛撒物智能监控系统研究

城市高层建筑抛撒物关系到人身安全和事故责任追究。以监控摄像机为终端,构建一套完整的针对高楼抛撒物的监控系统。一旦发生事故可通过查看视频准确定位高空坠物抛撒位置,从找到事故责任人承担法律责任。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.