塔脚板劲板尺寸对底板传递力分配比的影响

现行塔脚板底板厚度规范表达式中没有包含劲板尺寸变化的效应，但塔脚板劲板的尺寸变化对底板力传递和力分配有较大影响。通过有限元数值仿真，寻找塔脚板劲板的长度、厚度、高度与底板地脚螺栓拉力向靴板和向劲板传递力的分配比，给出底板和靴板连接处最大弯矩随劲板尺寸变化的规律。对有限元数值仿真计算结果作无量纲化和回归处理，推导出包含塔脚板劲板尺寸效应的底板厚度设计表达式，该表达式的形式是在现行规范表达式前乘以包含劲板尺寸效应的函数。考虑劲板尺寸效应的底板厚度设计表达式与本文的试验结果相吻合，对工程中塔脚板的设计和应用具有指导意义。     

基于分数阶PID算法的磁流变液柔顺关节控制研究

为了使机器人关节具备主动变刚度特性,基于磁流变液的可控流变特性设计了一种新型机器人柔顺关节,并提出基于分数阶PID(PI~λD~μ)控制算法进行磁流变液柔顺关节的动态扭矩跟踪控制,采用频域设计方法,通过期望截止频率和相位裕量推导出理想Bode传递函数状态下的PI~λD~μ控制器设计参数,建立了基于PI~λD~μ的控制系统。设计了磁流变液柔顺关节实验平台,并且基于LabVIEW图形化编程语言开发了控制软件系统,分别进行了基于PI~λD~μ和整数阶PID动态扭矩跟踪控制实验,实验结果证明,PI~λD~μ控制算法对基于磁流变液设计的机器人柔顺关节具有较好的动态扭矩跟踪控制作用。     

最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。     

Y型通风留巷上向穿层钻孔合理布置研究

针对留巷钻孔受采动影响大、破坏迅速、不能充分发挥其抽采效能等问题,通过对比分析留巷钻孔开孔位置分别选在留巷采空区侧、顶板中间和实体煤侧钻场时钻孔特点和护孔措施,确定了实体煤侧钻场为留巷钻孔的最佳布孔位置。据此,采用FLAC~(3D)模拟软件对工作面开采过程中充填墙体、巷道围岩和钻孔套管应力场变化规律进行了研究,结合相似模拟得出的破断线与卸压线位置,揭示了从孔口至终孔留巷钻孔的破坏形式可分为压剪破坏、压剪-剪拉过渡和剪拉破坏形式。基于此,提出了扩孔让压的护孔措施并进行了3种不同让压类型钻孔的现场抽采试验。结果表明:大直径单层套管让压型护孔方式实现了单孔瓦斯抽采纯量最大值4.90 m3/min,平均抽采体积分数84%,工作面过钻孔125 m时单孔瓦斯抽采量最大值达111 427 m3;且该类型钻孔施工方便、成本低,具有一定的推广应用价值。     

结合深度学习与支持向量机的金属零件识别

目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中，关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件，其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此，本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图（HOG）和局部二进制模式（LBP）特征，利用主成分分析法（PCA）对融合后的特征进行降维，以此来训练支持向量机（SVM）分类器。通过训练Mask R-CNN（regions with convolutional neural network）神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类，完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割，以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件，本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较，结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%，同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法，对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性，同时有效地提升了目标识别的准确率。     

采用超细磨矿回收水淬铜渣的试验研究

以广西某水淬铜渣为研究对象,通过阶段磨矿、阶段浮选,第一段使用钢球作为磨矿介质,磨矿细度-0.045mm占90%,尾矿使用纳米陶瓷球为磨矿介质,艾砂磨为超细磨设备,磨矿细度为-0.038mm占95%,Z-200作为捕收剂,可以获得综合铜品位19.01%,回收率88.68%的铜精矿;尾矿含铜品位降到0.18%。试验对纳米陶瓷球和艾砂磨在水淬铜渣尾矿再磨再选具有借鉴意义。