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河北石家庄东垣古城遗址

大众考古 2024年第3期 14-15页

作者：刘国宁不详

东垣古城遗址地处太行山东麓山前平原地带,位于石家庄长安区北部沱河南岸,遗址面积2.76平方公里,2013年被公布为第七批全国重点文物保护单位。为配合东垣古城遗址博物馆建设,2022年11月—2023年7月,河北省文物考古研究院对遗址东南部博... 详细信息

东垣古城遗址地处太行山东麓山前平原地带,位于石家庄长安区北部沱河南岸,遗址面积2.76平方公里,2013年被公布为第七批全国重点文物保护单位。为配合东垣古城遗址博物馆建设,2022年11月—2023年7月,河北省文物考古研究院对遗址东南部博物馆建设区域进行了发掘,发掘面积1680平方米,清理各类遗迹200余处。

关键词：发掘面积古城遗址河北石家庄太行山东麓全国重点文物保护单位东垣山前平原遗址博物馆建设

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对辊制粒机压辊的有限元分析及优化

机械设计与制造 2024年第1期395卷 90-94页

作者：李延民蔡志源霍征征刘国宁郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001 河南郑矿机器有限公司河南郑州450007

对辊制粒机的压辊在工作过程中由于受交变载荷作用寿命往往较短,为改善压辊受力状况,根据对对辊制粒机制粒成型过程的分析以及对压辊受力状况的研究,建立了压辊的力学模型;在此基础上,以某型对辊制粒机为初始模型,通过有限元软件Abaqus... 详细信息

对辊制粒机的压辊在工作过程中由于受交变载荷作用寿命往往较短,为改善压辊受力状况,根据对对辊制粒机制粒成型过程的分析以及对压辊受力状况的研究,建立了压辊的力学模型;在此基础上,以某型对辊制粒机为初始模型,通过有限元软件Abaqus探究了压辊表面应力分布情况,并进一步对其长径比及支撑方式进行了优化,结果表明:压辊长径比为1.034时,最大应力比初始模型减小了8.92%,单侧支撑改为双侧支撑可使最大应力减小65.31%,因此这两种优化方式对提高压辊的使用寿命具有重要参考价值。

关键词：对辊制粒机压辊模孔长径比有限元

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物流中心多AGV无碰撞路径规划

机械设计与制造 2022年第8期378卷 271-277,281页

作者：杨洁田钊刘国宁郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001 郑州大学软件学院河南郑州450002

为了提高物流分拣中心的效率,这里基于遗传算法提出了两种和时间推理相结合的多AGV(自动导引车)路径规划模型,研究了派车方法,多AGV之间的协调性(派车)和解决多AGV的路径规划问题。研究采用拓扑建模法对仓储物流中心分拣库区进行数学建... 详细信息

为了提高物流分拣中心的效率,这里基于遗传算法提出了两种和时间推理相结合的多AGV(自动导引车)路径规划模型,研究了派车方法,多AGV之间的协调性(派车)和解决多AGV的路径规划问题。研究采用拓扑建模法对仓储物流中心分拣库区进行数学建模,然后分别使用两种模型完成了对分拣库区多AGV的无碰撞路径规划。两种模型的区别主要在于冲突解决方式不同:模型一在解决冲突时优先级低的AGV在发生冲突的顶点附近进行等待,而模型二则要求优先级低的AGV在发生冲突顶点的前一顶点进行等待。另外,基于这里提出的编码方法和遗传算法的实验仿真表明,采用两种模型都可使所有AGV顺利地完成任务,但高效不同。

关键词：多AGV 遗传算法时间推理路径规划无碰撞

基于机器视觉的亚像素精度法兰盘尺寸测量方法

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现代制造工程 2022年第7期 121-126页

作者：焦博刘国宁赵孟轩马光岩郑州大学机械与动力工程学院郑州450001

针对空调压缩机法兰盘尺寸人工测量方式存在效率低、精度难以保证等问题,提出一种基于机器视觉的法兰盘尺寸亚像素级别测量方法,并构建视觉测量系统。对法兰盘图像,先使用转灰度、中值滤波和二值化分割进行预处理,抑制图像噪声,同时提... 详细信息

针对空调压缩机法兰盘尺寸人工测量方式存在效率低、精度难以保证等问题,提出一种基于机器视觉的法兰盘尺寸亚像素级别测量方法,并构建视觉测量系统。对法兰盘图像,先使用转灰度、中值滤波和二值化分割进行预处理,抑制图像噪声,同时提取目标法兰盘区域;再使用Canny算子获取法兰盘边缘像素坐标;然后根据Zernike算法对旋转、尺度等不敏感的特点,使用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法重新定位法兰盘边缘,获取法兰盘边缘的亚像素级别坐标;最后使用最小二乘拟合算法得到法兰盘外圆直径与内孔直径尺寸。实验证明,该检测方法与人工测量方式相比效率高、精度高,能够满足对法兰盘关键尺寸的在线测量需求。

关键词：机器视觉亚像素法兰盘尺寸检测

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基于特征融合网络的花色布缺陷检测方法

北京服装学院学报（自然科学版） 2023年第4期43卷 37-42页

作者：刘强曾劲松张峰源王岩刘国宁郑州大学机械与动力工程学院郑州450001

在布匹缺陷自动化检测中,常用机器视觉方法依赖于人工设计的特征,难以检测复杂缺陷,而常用深度学习方法易受花色布图案干扰,检测准确率偏低。因此,提出了一种特征融合网络模型。该模型以Cascade R-CNN为基础框架,采用一种基于快速稳健... 详细信息

在布匹缺陷自动化检测中,常用机器视觉方法依赖于人工设计的特征,难以检测复杂缺陷,而常用深度学习方法易受花色布图案干扰,检测准确率偏低。因此,提出了一种特征融合网络模型。该模型以Cascade R-CNN为基础框架,采用一种基于快速稳健特征算法(Speeded up robust feature,SURF)获得无干扰信息的差分特征图,并与原始缺陷图融合,获得更丰富的特征信息;采用可变形卷积提高特征提取能力。试验分析显示,相比Cascade R-CNN,该模型在检测准确率上有10.8%的提升。

关键词：花色布缺陷检测图像对齐特征融合可变形卷积

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基于卡尔曼滤波的智能消防头盔系统研究

消防科学与技术 2023年第4期42卷 545-548,554页

作者：赵孟轩赵祺吕展博刘国宁郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001

为了消防员可以准确了解火场情况,设计了一种基于卡尔曼滤波的智能消防头盔系统,该头盔集成了微控制器系统、气体传感器、温度传感器、无线通信模块、佩戴异常检测、报警装置等功能,据此设计系统的软件和硬件。硬件系统以STM32为处理核... 详细信息

为了消防员可以准确了解火场情况,设计了一种基于卡尔曼滤波的智能消防头盔系统,该头盔集成了微控制器系统、气体传感器、温度传感器、无线通信模块、佩戴异常检测、报警装置等功能,据此设计系统的软件和硬件。硬件系统以STM32为处理核心,定位采用GPS无线定位模块和惯性导航定位模块相互补偿技术,同时包括环境信息采集传感器等。软件上应用卡尔曼滤波算法对采集的数据进行处理,减小了传感器延时性和噪声对系统测量的影响,以达到对系统状态的准确预测,同时姿态检测算法实现了对消防员状态的准确识别,并对监测系统软件进行了验证。对智能消防头盔进行了人机工学分析,将各部件融合在头盔上。经测试,该系统运行稳定、准确率高。

关键词：消防头盔卡尔曼滤波定位技术人机工学

“三放”促“两化”谱写社区治理现代化新篇章

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社区 2023年第15期 27-28页

作者：刘国宁(文/图) 山东省青岛市李沧区民政局

为了深入学习贯彻党的二十大精神,山东省青岛市李沧区牢记嘱托、砥砺奋进,持续探索社区治理长效机制,不断推动社会治理重心向基层下移,确保习近平总书记“三放两化”的重要指示要求落地生根、开花结果。李沧区先后获评山东省城乡社区治... 详细信息

为了深入学习贯彻党的二十大精神,山东省青岛市李沧区牢记嘱托、砥砺奋进,持续探索社区治理长效机制,不断推动社会治理重心向基层下移,确保习近平总书记“三放两化”的重要指示要求落地生根、开花结果。李沧区先后获评山东省城乡社区治理创新实验区、城市和谐社区建设示范单位、基层治理实验区等荣誉,基层治理的精准化、精细化得到全方位提升。

关键词：基层治理社区治理城市和谐社区长效机制落地生根李沧区精细化精准化

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高铁建设环境人员防入侵安全检测方法研究

机械设计与制造 2022年第2期372卷 182-187页

作者：马利伟周明阳刘国宁郑州大学机械工程学院河南郑州450001

为解决高铁建设大型装备作业时因为视觉盲区大而产生的人员安全问题,以高铁建设装备运行的典型场所,各工况下不同作业人员典型姿态图像为样本,采用Haar-like特征与Adaboost算法结合的训练方法,构建人员图像识别分类器,为提高分类器的准... 详细信息

为解决高铁建设大型装备作业时因为视觉盲区大而产生的人员安全问题,以高铁建设装备运行的典型场所,各工况下不同作业人员典型姿态图像为样本,采用Haar-like特征与Adaboost算法结合的训练方法,构建人员图像识别分类器,为提高分类器的准确性,在训练方法加入正样本自更新的方法以作改进。利用OpenCV分类器训练框架和Python语言,构建了高铁建设装备作业区域内人员的防入侵在线检测系统。试验和现场的运行验证了正样本自更新方法的可行性及系统的可靠性。

关键词：高铁建设装备 Haar-like特征 Adaboost算法图像

基于CKAM-Resnet的滚动轴承故障诊断

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机械设计与制造 2023年第9期391卷 299-304页

作者：周勃曾劲松刘国宁马光岩郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001

针对一般滚动轴承智能诊断过程中特征自适应提取能力不足及模型训练困难的问题,提出了一种卷积核注意力机制与残差网络相结合的故障诊断模型(CKAM-Resnet),采用一维选择性核卷积(Select Kernel Convolution,SK Convolution)层替代残差... 详细信息

针对一般滚动轴承智能诊断过程中特征自适应提取能力不足及模型训练困难的问题,提出了一种卷积核注意力机制与残差网络相结合的故障诊断模型(CKAM-Resnet),采用一维选择性核卷积(Select Kernel Convolution,SK Convolution)层替代残差网络中的普通卷积层,使模型可以根据输入的振动信号的不同,自适应地调整选择性核卷积层中不同分支的卷积核输出的特征图通道权重,达到了自动调节感受野的效果,增强了模型在恒定负载下的特征自适应提取能力。并通过实验验证了该方法在恒定负载下故障诊断的平均准确率达到了99.81%,优于其他故障诊断方法。另外,采用t-SNE技术将模型关键层输出的特征降维并聚类可视化,评估了模型的表达能力,实验验证了该模型结构对故障提取的有效性。

关键词：滚动轴承残差网络卷积核注意力机制故障诊断