检索结果-南通市图书馆

作者：李松旺重庆理工大学

学位级别：硕士

芯棒是无缝钢管轧制过程中的关键零件之一,长度达15-20米,重达4-5吨,轧后需要进行横向移动更换进行润滑、冷却和循环使用。本文针对现有横移机构运动轨迹与现场设备存在干涉的问题,借助四连杆外伸端类似椭圆轨迹的特点,设计了结构简单... 详细信息

芯棒是无缝钢管轧制过程中的关键零件之一,长度达15-20米,重达4-5吨,轧后需要进行横向移动更换进行润滑、冷却和循环使用。本文针对现有横移机构运动轨迹与现场设备存在干涉的问题,借助四连杆外伸端类似椭圆轨迹的特点,设计了结构简单可靠的芯棒横移连杆机构。以此为基础,对该机构进行了动力学建模、仿真和结构优化。本文的主要研究内容如下:(1)分析了芯棒的运动规律,以横移机构取料和放料准确为约束条件,建立横移机构运动学优化模型。以运动学优化模型结果为基础,分析芯棒的受力情况,建立横移机构动力学模型,确定了芯棒晃动边界,分析了横移距离、拨叉角度和安全系数对边界条件的影响,为建立动力学优化模型和横移机构曲柄驱动曲线设计提供了理论依据。(2)以取料完成到放料结束最短时间为目标函数,结合动力学模型与芯棒晃动边界,建立有约束的非线性送料时间优化模型并进行求解。得到了芯棒横移机构上料下料单独驱动和同步驱动时的匀加速和变加速曲柄驱动曲线,分析了匀加速和变加速同步驱动情况下工作节奏的影响因素。(3)基于Abaqus与Adams进行刚柔耦合多体动力学仿真,验证了芯棒横移机构取料和放料时的准确性和芯棒是否会发生晃动,并从仿真结果中得到各零件所受应力,在此基础上对连杆机构进行了轻量化设计,确定了芯棒横移机构模型尺寸。(4)使用MATLAB的App Designer工具箱,开发芯棒横移机构设计软件。在软件中输入相应的设计参数,可快速计算求解芯棒横移机构的结构尺寸、安装尺寸以及曲柄匀加速驱动曲线,对无缝钢管生产的工艺流程具有指导作用。

关键词：横移机构动力学驱动曲线设计结构优化

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水工沥青混凝土面板封闭层热稳定性试验研究

水工沥青混凝土面板封闭层热稳定性试验研究

作者：王山旺西安理工大学

学位级别：硕士

沥青混凝土以其良好的防渗性、可适变形能力在防渗工程中得到广泛的应用。由于我国各地区经纬度跨度大,南北方温度差异较大,沥青混凝土面板作为防渗结构,温度对其热稳定与低温抗裂影响较大;尤其是作为保护防渗结构的面板封闭层,一旦失... 详细信息

沥青混凝土以其良好的防渗性、可适变形能力在防渗工程中得到广泛的应用。由于我国各地区经纬度跨度大,南北方温度差异较大,沥青混凝土面板作为防渗结构,温度对其热稳定与低温抗裂影响较大;尤其是作为保护防渗结构的面板封闭层,一旦失效会导致防渗结构直接裸露,降低面板稳定性,成为工程中必须面对的问题。在实际工程中,由于沥青混凝土面板封闭层表面长时间被太阳照射,温度可达70℃以上,沥青玛蹄脂高温变软容易发生流淌,导致性能弱化。本文针对上述问题,开展沥青玛蹄脂斜坡流淌试验,研究沥青玛蹄脂在高温下的热稳定状态;通过改变油粉比、沥青品种、添加不同纤维掺量、填料粒径研究沥青玛蹄脂斜坡流淌热稳定性。主要得出结论如下:(1)不同油粉比下,沥青玛蹄脂斜坡热稳定性不同。沥青玛蹄脂斜坡流淌值与油粉比有关;通过对比三种油粉比发现,填料比例越大,沥青玛蹄脂斜坡流淌值越小,沥青玛蹄脂热稳定性随着填料比例的增大变得更为稳定;同种油粉比下,不同沥青玛蹄脂斜坡流淌值不同,而长岭水工70#沥青在三种油粉比下热稳定性最优;不同填料粒径对比表明,沥青玛蹄脂热稳定性随填料粒径的减小而降低;在8h斜坡流淌试验中,试验随时间变化存在三个阶段:沥青玛蹄脂加热阶段、沥青玛蹄脂加速流淌阶段、沥青玛蹄脂均匀流淌阶段。(2)在沥青玛蹄脂中添加聚酯纤维后,不同纤维掺量对沥青玛蹄脂斜坡流淌的影响存在差异,适配的纤维掺量可以提升沥青玛蹄脂热稳定性。试验结果表明,聚酯纤维沥青玛蹄脂比普通沥青玛蹄脂斜坡流淌值更小,且低温抗裂性更好;采用Cubic函数模型,计算出每种沥青的最优纤维掺量,克拉玛依沥青最优纤维掺量最小,最优纤维掺量不足0.1%;生成纤维影响因子,建立沥青玛蹄脂纤维影响因子模型。(3)采用Logistic函数模型,对不同沥青玛蹄脂斜坡流淌值进行预测,模拟不同沥青玛蹄脂的最终斜坡流淌值,建立斜坡流淌预测模型,最终发现沥青玛蹄脂斜坡流淌会趋于稳定值;对不同沥青填料比例与斜坡流淌值拟合分析,计算每种沥青玛蹄脂最优油粉比。(4)通过灰色关联分析,得出沥青玛蹄脂热稳定性受不同因素影响的关联度;以参考标准值为参考序列,灰色关联性分析表明长岭水工70#沥青适合被工程使用;通过对比影响因素的关联性,表明纤维掺量对沥青玛蹄脂斜坡流淌影响最为显著,油粉比次之。

关键词：沥青玛蹄脂热稳定性纤维掺量斜坡流淌预测模型

基于Shapley值和鲁宾斯坦模型的多方数据交易技术研究

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基于Shapley值和鲁宾斯坦模型的多方数据交易技术研究

作者：韩正旺广州大学

学位级别：硕士

近年来大数据、物联网和大模型等需要海量数据支撑的行业快速发展,对各行各业产生广泛影响,并促进了社会产业升级和智能化。随着全国各地的数据交易所建立,数据交易模式逐渐受到广泛关注。数据交易与定价是释放数据价值的关键环节,其相... 详细信息

近年来大数据、物联网和大模型等需要海量数据支撑的行业快速发展,对各行各业产生广泛影响,并促进了社会产业升级和智能化。随着全国各地的数据交易所建立,数据交易模式逐渐受到广泛关注。数据交易与定价是释放数据价值的关键环节,其相关机制的建设和完善至关重要。国内的数据交易市场形式主要包括交易原始数据的第三方交易市场和买卖双方的个体定向交易,这些形式仅能满足简单的买卖双方需求,难以应对多数据卖家与买家之间复杂的联合交易场景。此外,数据价格与真实价值偏离、数据集中数据质量参差不齐、数据买家对数据集效用不明确及数据交易考虑因素单一等问题,均成为阻碍数据正常流通的主要问题。本文深入分析了上述问题,利用博弈论相关理论、最优化算法并结合数据质量对多数据卖家与买家之间的联合买卖交易与定价场景进行讨论与研究并设计了多方公平数据交易模型和多方联合数据定价模型。本文的主要研究内容和贡献如下:1.针对多卖家与多买家间的数据交易场景,提出了基于Shapley值的多方公平数据交易模型。面对数据集中数据质量参差不齐的问题,利用Shapley值评估卖家数据集每个数据对买家的数据价值,该价值取决于卖家的数据集和买家的模型需求。考虑到多卖家的期望收入和多买家的预算及准确度需求,采用改进模拟退火粒子群算法以买家支付的公平性为优化目标求解满足双方需求的数据集。该交易模型允许多个买家以不同的预算和模型需求共同参与购买数据集。本研究解决了现有研究在分析数据交易场景满足买卖双方需求方面的不足。通过在多个标准数据集上的实验,证实了模型在处理多卖方多买方数据交易场景中的有效性。2.针对多卖家与多买家间的数据定价场景,提出了基于鲁宾斯坦模型的多方数据定价模型。为解决数据集买家对数据集效用不明确和数据定价考虑因素单一的问题,提出了买家数据效用指标,以评估每个数据集对买家的效用,并结合数据质量综合评估买家对数据集的满意度。该定价模型允许买家以不同的模型识别需求和预算共同组成买家联盟与多个卖家进行讨价还价。文章构建了基于不完全信息下的鲁宾斯坦定价模型并引入买家数据效用、数据质量和买家数据集满意度等参数推导得出均衡价格。最后通过实验,证实了定价模型在处理多方联合数据定价问题的有效性。

关键词：数据交易数据定价 Shapley值讨价还价

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城市地下综合管廊环境安全与通风有效性研究

城市地下综合管廊环境安全与通风有效性研究

作者：薛宏旺华北科技学院

学位级别：硕士

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多无刷直流电机速度同步控制方法研究

多无刷直流电机速度同步控制方法研究

作者：朱晗旺石家庄铁道大学

学位级别：硕士

异质分组教学法对高中羽毛球选项班学生学习兴趣、身体素质和专项能力的影响研究

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异质分组教学法对高中羽毛球选项班学生学习兴趣、身体素质和专项...

作者：徐洪旺扬州大学

学位级别：硕士

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混合并行策略自动搜索的研究与实现

混合并行策略自动搜索的研究与实现

作者：李晓旺电子科技大学

学位级别：硕士

基于机器视觉的螺柱焊零件装配系统设计与研制

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基于机器视觉的螺柱焊零件装配系统设计与研制

作者：陈传旺重庆理工大学

学位级别：硕士

螺柱焊是一种将金属螺柱或其他紧固件焊接在工件上的方法。金属螺柱有一类为内螺纹螺柱,其在焊接前须与铜制延长杆进行装配,延长杆起到固定和导电的作用。内螺纹螺柱与延长杆统称螺柱焊零件。螺柱焊零件的装配作为螺柱焊工艺的前置步骤... 详细信息

螺柱焊是一种将金属螺柱或其他紧固件焊接在工件上的方法。金属螺柱有一类为内螺纹螺柱,其在焊接前须与铜制延长杆进行装配,延长杆起到固定和导电的作用。内螺纹螺柱与延长杆统称螺柱焊零件。螺柱焊零件的装配作为螺柱焊工艺的前置步骤,其在螺柱焊接生产过程中具有重要地位。在调研过程中发现螺柱焊零件装配过程目前仍依靠工人人工进行旋拧装配,同时由于螺柱焊零件种类较多,导致装配过程存在效率低、出错率高、无法持续稳定装配等问题,大大影响后续螺柱焊生产效率。螺柱焊零件装配质量不稳定会导致螺柱与延长杆松脱,进而导致螺柱焊焊接点刚度和稳定性下降,对工件与螺柱的连接性能造成严重影响,因此有必要针对螺柱焊装配过程进行技术改进和装配效率提升。本文通过开展视觉识别理论研究、自动化装配技术研究、多自由度机械手上料技术研究并结合螺柱焊零件装配需要,设计并研制了一套螺柱焊零件自动化装配系统。该系统解决了当前人工装配效率低、出错率高、质量不稳定等问题,实现多种类型螺柱焊零件的精准、高效上料,并按既定扭矩稳定装配。螺柱焊零件自动化装配系统保证了螺柱焊零件装配体在螺柱焊接过程中的稳定供应,进而实现焊接过程效率的最大化和质量最优化。本文主要研究内容如下:(1)对自动化装配系统进行整体方案设计。通过分析螺柱焊零件特点及装配系统技术指标,对装配系统的流程与功能进行分析设计,并开展装配系统机械结构方案设计和控制系统方案设计。机械结构设计采用“振动盘供料-视觉系统识别-机械手夹取上料-旋拧模组装配”的方案,实现多种类型螺柱焊零件的自动化上料及装配过程。系统控制部分采用上下位的控制策略,以PLC作为下位机控制装配系统机械结构,工控机作为上位机负责零件图像分析与系统启停。最后详细阐述了装配系统硬件通讯方案以及整机的结构方案。(2)对螺柱焊零件上料机械手、旋拧模组机构进行设计。针对螺柱焊零件种类多、尺寸差异较大等特点,结合装配系统方案对上料机械手、末端执行器、旋拧模组进行结构设计。基于装配系统征整机布局完成上料机构运动学分析,验证了机械手结构设计的合理性和上料方案的可行性。(3)对识别系统进行分析与构建。通过分析螺柱焊零件特征和视觉识别需求,对视觉系统硬件展开研究,完成视觉系统硬件选型与光源布置方案。对相机成像模型与相机标定展开研究,明确了装配系统视觉内外参数。详细阐述了螺柱焊零件图像预处理流程,并对比了不同滤波算法对螺柱焊零件的平滑效果,最后基于Canny算子完成延长杆图像的轮廓提取。(4)基于凸包多边形最小外接矩形算法开展螺柱焊零件视觉识别系统开发。针对螺柱焊零件型号识别问题,提出基于图像特征数据表进行型号辨识的方法,并针对所有型号延长杆与螺柱搭建了一套零件特征数据表,实现了延长杆与螺柱的型号确认。针对螺柱焊零件位姿判定问题,基于图像特征设计了一套位姿分析方案,并进行了视觉验证。采用基于形状的模板匹配方法完成对延长杆螺纹端的检测,最后对不同情况下螺柱焊零件的多种异常位姿进行了图像识别与处理分析,验证视觉系统对异常位姿的判断效果,确保视觉系统的识别准确性和精度。(5)基于视觉识别系统、上料系统、旋拧模组等结构设计,结合整机布局和系统软硬件配置方案,完成了螺柱焊零件自动化装配系统搭建。通过整机调试与试运行装配试验,对识别准确率、装配成功率、系统稳定性及装配效率等关键指标进行验证。试验结果表明,视觉系统识别准确率达到99.4%,机械手上料成功率达到99%,连续装配1500颗零件成功率达到97%,系统连续运行5小时无报错和停机,关键指标均达到系统要求。

关键词：螺柱焊工艺自动化装配机器视觉系统研制自动化控制

基于数据驱动的油浸式变压器状态评估及故障诊断方法研究

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基于数据驱动的油浸式变压器状态评估及故障诊断方法研究

作者：豆旺陕西理工大学

学位级别：硕士

油浸式电力变压器在电力系统中扮演着重要的角色,主要负责能量的传输和转换,其稳定可靠的工作是电力系统安全运行的关键因素。了解电力变压器的运行状态、及时发现潜在故障对保障电网安全稳定运行至关重要。本论文利用数据驱动方法,遵... 详细信息

油浸式电力变压器在电力系统中扮演着重要的角色,主要负责能量的传输和转换,其稳定可靠的工作是电力系统安全运行的关键因素。了解电力变压器的运行状态、及时发现潜在故障对保障电网安全稳定运行至关重要。本论文利用数据驱动方法,遵循变压器状态评估体系的建立原则,综合性地选择能够反映变压器运行状态的参数指标,建立完整的变压器状态评估体系,并结合智能优化算法来构建高效准确的评估方法。随后,采用油中溶解气体含量比值作为特征量,并结合智能优化算法建立故障诊断模型,用于诊断变压器的各类故障情况。主要进行的工作如下:(1)为避免单一指标诊断的局限性,参照体系建立原则和相关规程,综合性选择能够反映变压器运行状态的评估参量,完善变压器运行状态综合评估指标,构建起全面的电力变压器综合评估体系。随后对评估指标进行了量化处理,将定性指标转化为定量指标,并将这些指标统一量纲,便于将指标体系中不同参数用于评估和诊断工作。(2)提出了一种运用改进证据理论融合模糊综合评价的变压器状态评估方法。首先利用模糊综合评价的思想,将各个指标的模糊评估结果进行综合,得到一个综合的模糊评估结果;随后利用D-S(dempster-shafer)证据理论处理不确定性信息的优势对模糊评估结果进行融合,并通过判定/修正基础概率赋值对D-S证据理论进行改进,提升评估结果的准确性和可靠性。结合实例测试对变压器状态评估进行了验证和分析,结果表明,该评估方法具有准确的变压器状态评估结果,并显著优于同类方法。(3)针对传统神经网络训练方法在多层网络上训练效果不佳的问题,提出一种基于深度置信网络(deep belief networks,DBN)的故障诊断模型。该模型通过逐层的预训练和微调两个过程来构建成熟的网络模型,通过实验对比可得,基于DBN网络的故障诊断模型具备一定的泛化能力和适用性,但需要进一步探索和改进模型以提高分类准确度。(4)提出了一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化DBN的变压器故障诊断方法。利用遗传算法来克服DBN初始值选取的盲目性;并采用自适应调整策略对遗传算法加以改进,以提升GA算法的全局寻优效能。随后将改进的遗传算法应用于优化DBN神经网络,建立起IGA-DBN油浸式电力变压器故障诊断模型,仿真结果表明,基于IGA-DBN的故障诊断模型的故障识别率达到95.78%,相比同类模型准确率更高,迭代速度更快,分类性能有显著的提升效果。

关键词：油浸式变压器油中溶解气体分析状态评估深度置信网络故障诊断

基于深度融合的可解释性框架（DFI）：面向业务流程预测的研究

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基于深度融合的可解释性框架（DFI）：面向业务流程预测的研究

作者：袁永旺安徽理工大学

学位级别：硕士