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面向林地果实采摘作业的柔顺控制机械臂研究

面向林地果实采摘作业的柔顺控制机械臂研究

作者：韩党威浙江农林大学

学位级别：硕士

随着人口老龄化加剧,乡村常住人口占比下降,相对工业化,农业生产效率较低。而林果产量在持续上升,在果实采摘时会出现用工荒的问题,进而造成农业成本刚性上涨。林地果实分布不均匀,采摘环境复杂,故开发具有柔顺控制的林果采摘机器人对... 详细信息

随着人口老龄化加剧,乡村常住人口占比下降,相对工业化,农业生产效率较低。而林果产量在持续上升,在果实采摘时会出现用工荒的问题,进而造成农业成本刚性上涨。林地果实分布不均匀,采摘环境复杂,故开发具有柔顺控制的林果采摘机器人对农业机器人的发展会产生积极影响。本文以林地为作业环境,典型水果为作业对象,在无力矩传感器条件下,围绕机械臂的柔顺控制策略展开。首先,考虑到作业环境与机械臂构型的特定需求,从轻量化、多自由度、柔顺控制、体积重量和负载能力等多方面进行设计。选择铝合金作为主要材料,结合同步带传动方式,以及自主设计一款集成了行星减速器的一体化关节电机,专门用于机械臂后三关节,最终完成一款轻量化六自由度机械臂的设计。其次,根据机械臂的构型完成机械臂的正逆运动学与动力学建模,利用工具软件完成正逆运动学验证和动力学仿真分析。然后,分析关节电机的等效动力学模型,并研究机械臂的柔顺控制策略,建立零力控制与阻抗控制模型。运用工具软件对机械臂的零力控制策略、基于力的关节空间阻抗控制策略和基于力的笛卡尔空间阻抗控制策略进行仿真分析。最后,搭建测试实验平台,获取关节电机的电流与扭矩的关系,在无力矩传感器条件下,低速移动机械臂,测试零力控制策略。对比位置控制模式与笛卡尔空间的阻抗控制模式下的关节角度变化,在同阻尼参数、刚度系数为30、60和90以及不同受力方向条件下的关节角度变化分别进行对比,结果表明刚度系数越小,角度变化越大,符合阻抗特性,验证了阻抗控制算法的可行性。同时在实际环境中,模拟从不同角度对梨进行采摘作业,分析机械臂的运动状态,验证机械臂阻抗控制策略在林地作业的可行性。

关键词：机械臂柔顺控制阻抗控制

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基于无人机技术的变电站运维管理研究

基于无人机技术的变电站运维管理研究

作者：韩宗延重庆交通大学

学位级别：硕士

基于虚拟仿真技术的小学垃圾分类教学设计研究

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基于虚拟仿真技术的小学垃圾分类教学设计研究

作者：韩小璐洛阳师范学院

学位级别：硕士

石墨烯/纯铝复合材料的制备及其组织性能研究

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石墨烯/纯铝复合材料的制备及其组织性能研究

作者：韩业金齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着科技的进步,电力传输、电子设备、通讯技术、航空航天等领域对材料的导电和导热性能提出了更高的要求。金属铝具有密度低、比强度高、加工性能好、成本低和良好的导电导热性能等优点,是广泛应用的结构功能一体化材料,然而,通过合金... 详细信息

随着科技的进步,电力传输、电子设备、通讯技术、航空航天等领域对材料的导电和导热性能提出了更高的要求。金属铝具有密度低、比强度高、加工性能好、成本低和良好的导电导热性能等优点,是广泛应用的结构功能一体化材料,然而,通过合金化工艺难以突破机械性能与物理性能的倒置关系。材料复合化解决了单体材料无法获得综合性能的难题,成为新材料研发的重要方向。石墨烯具有高抗拉强度、高导电率、高导热率、低热膨胀系数等性能,与结构功能型金属铝复合,能够优化材料物理与机械性能,被认为是铝基体理想的增强体材料之一。作为二维材料的石墨烯,片径大小是关键的组织参数,目前,石墨烯片径大小对复合材料导热、导电物理性能影响规律的研究较少,对材料机械和物理性能的关联作用机制尚不明确。基于此,本文提出机械搅拌与粉末固结成形制备不同片径石墨烯增强铝基复合材料,揭示了机械搅拌过程中石墨烯的铺展及其在铝基体中的分散行为,研究了复合材料粉末的致密化机制,阐明了烧结工艺参数对复合材料微观组织、致密度、力学性能和导热性能的影响规律,确定了复合材料挤压制备工艺参数,澄清了微观组织对力学性能与物理性能的作用机制,实现了高强、高导电、高导热石墨烯增强铝基复合材料的制备。为了实现石墨烯的铺展及其在铝基体中弥散分布,研究了不同片径石墨烯增强铝基复合材料粉末制备工艺。研究了搅拌转速和搅拌时间对复合粉体的影响,并确定了最佳的搅拌参数为6000 rpm,30 min。通过拉曼图谱分析和SEM形貌观察,证实了该工艺制备出（3μm、10μm、18μm）石墨烯片径的复合粉体,实现了石墨烯的铺展及在铝基体中均匀弥散分布,同时能够降低石墨烯的损伤。揭示了不同石墨烯片径尺寸和含量的复合粉体的压制特性,随着石墨烯含量和石墨烯片径尺寸的增加,复合材料冷压坯的致密度相应降低,在压制压强达到1100 MPa时,冷压坯的致密度均高于95%。对不同片径（3μm、10μm、18μm）石墨烯的复合粉体冷压坯进行维氏硬度测试,随着石墨烯含量的增加和石墨烯片径尺寸的增大,复合材料冷压坯的硬度值呈现下降的趋势。研究了石墨烯增强铝基复合材料烧结工艺。分别在烧结温度为450℃、500℃、550℃、600℃,烧结时间为1h、2h、4h、8h的烧结参数下对复合材料与纯铝进行烧结实验。发现烧结温度500℃,烧结1h处理的10μm,0.5wt.%复合材料硬度值最佳,可达63.15HV,烧结态复合材料致密度可达98.1%,且与强度呈正相关。研究了石墨烯片径对烧结态复合材料强度的影响规律,随着石墨烯片径的增大,复合材料的屈服强度出现持续的降低,从189.32MPa（GNPs＿3μm）降低至180.88MPa（GNPs＿18μm）。揭示了烧结工艺参数对复合材料导热性能的作用机制,低温短时间烧结制备的复合材料导热率较低,高温烧结时,随着烧结时间增加,复合材料导热性能增大,在600℃烧结8h时,复合材料的热导率值最大可得到239 W/m·K,此时材料硬度为52.51HV。观察了烧结态复合材料组织形貌,发现石墨烯均匀分散在铝基体中且与铝基体结合紧密无空隙,烧结态比值I/I=0.128低于冷压态的比值,烧结工艺对石墨烯结构损伤具有修复作用。为了进一步提高材料致密度,对石墨烯/纯铝复合材料进行了热挤压工艺研究。挤压比为9.77,挤压温度为450℃、500℃、550℃和600℃,对挤压态材料力学性能和物理性能进行了测定。结果表明,复合材料的硬度值随石墨烯片径的增加出现先上升后降低的趋势,其屈服强度和拉伸强度均随着温度的升高而降低。400℃挤压制备的GNPs＿10μm规格复合材料屈服强度可达186.66MPa。研究了挤压工艺参数、石墨烯片径对导电导热物理性能的影响,发现挤压温度为500℃、石墨烯片径10μm时,材料物理性能最为优异,导电率和导热率分别为62.4%IACS和257W/m·K,高于相同工艺制备纯铝的61.7%IACS和225 W/m·K,此时材料屈服强度、抗拉强度和拉伸断裂应变分别为175.63MPa、212.55MPa和13.72%。通过微观组织观察与表征,发现挤压态复合材料铝基体晶粒尺寸为564nm,石墨烯在铝基体中铺展和均匀分布,同时,GNPs/Al实现了共格界面结合,以上微观组织特征是复合材料获得优异机械和物理性能的关键。

关键词：石墨烯铝基复合材料粉末冶金烧结挤压制备

宽光谱响应钨酸盐纳米材料的合成及光电催化性能研究

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宽光谱响应钨酸盐纳米材料的合成及光电催化性能研究

作者：韩若婷齐鲁工业大学

学位级别：硕士

近年来,针对传统半导体光催化剂只能利用有限的紫外光,研究重点更多地集中在将光响应范围从紫外光拓展到可见光范围,但依旧较少关注近红外光响应催化剂。然而,近红外光占据了太阳光能总谱约43%,因此开发近红外光响应的光催化材料对于提... 详细信息

近年来,针对传统半导体光催化剂只能利用有限的紫外光,研究重点更多地集中在将光响应范围从紫外光拓展到可见光范围,但依旧较少关注近红外光响应催化剂。然而,近红外光占据了太阳光能总谱约43%,因此开发近红外光响应的光催化材料对于提高太阳能利用率至关重要。这说明光催化材料的研究需要更多关注可见光和近红外光范围内的材料特性和催化效能,以实现更高效的太阳能转换和利用。钨酸盐有合适的带隙、价带和导带位置,使得它们在吸收太阳光和产生自由电子方面有良好的性能。到目前为止,钨酸盐的光催化性能已经针对不同应用进行大量探索,但是还未有人报道过关于钨酸盐可响应近红外光的优势。以下是本论文的主要研究内容:1.通过静电纺丝法合成了一维（1D）MWO（M=Zn,Ni和Cu）纳米材料,作为紫外-可见-近红外（UV-Vis-NIR）光催化剂,并观察它们在UV-Vis-NIR光照下对四环素（TC）和双酚A（BPA）的光催化降解性能。研究表明,MWO（M=Zn,Ni和Cu）光催化剂对UV-Vis-NIR光具有广谱响应性,其中,Cu WO纳米管的光电催化性能最优,并且在降解实验中,140分钟（min）的UV-Vis光照和12小时（h）的NIR光照后,TC的去除率分别达到91.8%和94.2%。根据实验结果和密度泛函理论（DFT）模拟数据显示,UV-Vis-NIR响应的光催化活性和近红外响应机制可以通过电荷转移机制和金属离子d-d轨道跃迁来解释。2.采用电纺技术合成的1D MWO（M=Mn,Co和Cd）材料,通过将密度泛函理论与实验相结合的方式,研究发现这些材料在200-2000 nm范围内具有增强的光吸收能力。在UV-Vis区域,Co WO和Mn WO的吸收带来源于金属间的电荷转移机制,而Cd WO的吸收可能是由配体到金属的电荷转移机制引起的。在NIR区域,Co WO和Mn WO的吸收主要是由于Mn和Co的d-d轨道跃迁。光催化实验结果表明,Co WO、Mn WO和Cd WO在UV-Vis/NIR光照下（140 min/12 h）对BPA的降解率分别为78.8%/75.9%、23.8%/21.3%和12.8%/8.7%。3.设计并展示了一种新型的0D/1D Cu WO/MnCdS S型异质结,表现出在全光谱照射下优异的双功能光催化降解和产氢性能。使用5%Cu WO/MnCdS降解TC,在UV-Vis和NIR光下,降解效率分别在60 min和6 h内达到94.3%和94.5%。值得关注的是,在NIR光下,0D/1D Cu WO/MnCdS S型异质结表现出卓越的产氢性能,产氢速率达到107.97μmol g h,比MnCdS高出56.8倍。这一显著增强归因于Cu WO/MnCd催化剂的固有尺寸效应、过渡金属d-d轨道的跃迁以及S-scheme结构的电子和h分离特性。此外,实验结果和DFT结果共同阐明了引入0D/1D Cu WO/MnCdS S型异质结工程的能带工程和界面相互作用的调控。这为S型异质结的电子传输机制提供了洞察力,使降解和产氢更加有效、经济和可持续。

关键词：宽光谱钨酸盐光-电性能 d-d轨道跃迁

基于神经网络与最小路径模型的血管分割方法研究

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基于神经网络与最小路径模型的血管分割方法研究

作者：韩孝兴齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着计算技术的不断发展,高效的血管分割方法能够极大地提高医疗图像处理的速度与质量,从而使医生能更迅速地做出关键医疗决策,增强整体的医疗服务效果。然而,血管分割也是一项特殊且具有挑战性的工作。除了对分辨率、对比度、噪声和伪... 详细信息

随着计算技术的不断发展,高效的血管分割方法能够极大地提高医疗图像处理的速度与质量,从而使医生能更迅速地做出关键医疗决策,增强整体的医疗服务效果。然而,血管分割也是一项特殊且具有挑战性的工作。除了对分辨率、对比度、噪声和伪影考虑之外,血管网络也可能是一个特别复杂的结构。血管可能表现出高度的尺寸和曲率可变性,支架、钙化、动脉瘤和狭窄会影响它们的外观和几何形状。目前,基于深度学习的图像分割方法已经在血管分割领域取得了良好的效果。但基于深度学习的血管分割方法仍然存在血管结构断裂、分割精度不够高等问题。针对这些难题,本文主要贡献如下:(1)本文提出了一种融合神经网络与测地线距离图的血管分割方法,该方法通过将血管结构的几何属性整合进神经网络中,以提升血管分割的精度。具体而言,该方法首先将图像的显著性特征纳入非对称二次度量函数的构造中,充分考虑了图像的非对称性和各项异性特征;随后利用神经网络提供的关键参数完成测地线距离图的计算,并将其融入到注意力模块中,从而有效地将血管结构的几何属性融合入神经网络。通过此方法,本文提出了一个端到端的血管分割模型,该模型显著提高了神经网络对血管结构的识别能力,为血管结构的精确分割提供了一种高效的解决策略。本文提出的模型经过三个公开数据集的验证,实验结果充分证明了其在提高血管分割精度方面具有显著的优越性。(2)本文进一步提出了一种融合几何特征与神经网络的血管分割方法,该方法通过将测地线投票算法集成到神经网络中以克服血管结构在分割过程中出现的断裂问题。总体来说,神经网络提供了测地线投票算法所需的参数信息以及血管显著性特征,测地线投票算法则增强了神经网络对血管结构连续性的识别能力。具体而言,在该方法中,首先,利用神经网络为测地线投票算法提供关键信息,完成测地线密度图的计算;随后,将测地线密度图转换为血管结构特征图融入注意力模块,从而将血管结构的连续性特征引入神经网络。通过该方法,本文提出了一个端到端的血管分割模型。该模型有效地缓解了血管分割过程中出现的血管结构断裂问题。本文提出的模型经过多个数据集的综合验证,实验结果充分证明了其在解决血管分割断裂问题方面具有显著优势。

关键词：神经网络测地线距离图测地线投票非对称二次度量血管分割

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考虑电动汽车充电负荷的混合储能容量配置

考虑电动汽车充电负荷的混合储能容量配置

作者：韩子悦陕西理工大学

学位级别：硕士

为应对我国能源需求紧张并达成“碳达峰”与“碳中和”的目标,我国的能源消费结构正向清洁低碳方向转型。新能源汽车因其高效、节能、低碳特性而迅速发展,但电动汽车大规模接入电网,会对电力系统的安全稳定运行提出新的挑战。而储能系... 详细信息

为应对我国能源需求紧张并达成“碳达峰”与“碳中和”的目标,我国的能源消费结构正向清洁低碳方向转型。新能源汽车因其高效、节能、低碳特性而迅速发展,但电动汽车大规模接入电网,会对电力系统的安全稳定运行提出新的挑战。而储能系统由于能有效参与电网的调峰、调频工作,减轻配电网负荷压力,所以成为改善电网性能的关键技术之一。储能容量的合理配置是保障电力系统良好运行的核心。因此,本文旨在深入探究配电网中考虑电动汽车充电负荷的储能配置问题。研究重点是在四种特定环境下,构建并分析电动汽车与混合储能的协调运行方案,并运用粒子群算法对相应模型进行求解,得到电动汽车不同负荷下相对应的混合储能配置方案。具体研究工作如下:首先,对影响电动汽车充电负荷时间分布的各项因素进行深入考虑,构建电动汽车充电负荷时间的分布模型。对不同类型电动汽车的充电行为和行驶规律进行了比较分析,考虑电动汽车的充电模式,结合车辆总量、电池容量和充电功率等诸多参数,纳入温度影响及空调使用情况,使用蒙特卡洛抽样仿真算法构建充电负荷的计算模型。其次,针对电氢储能系统与相关分布式电源的协同运行,建立相应的数学模型,探究在四种典型应用场景下的储能配置问题。假设电氢混合储能与分布式电源的协同运行方案,对光伏发电系统进行建模,选定适用于氢储能和电化学储能部分的模型,并对锂离子电池及氢储能系统进行建模。针对储能系统在平抑电网负荷波动(削峰填谷)的四种典型场景,设定年度综合成本最低和效益最高为目标函数。最后,将得到的电动汽车的季节性负荷数据和光伏系统的季节性出力数据代入目标函数中,并利用粒子群算法进行优化处理。通过比较仅含氢储能、仅含电化学储能及电氢混合储能三种不同的配置方案,对不同场景下的储能配置进行了深入分析对比,得到一组考虑电动汽车负荷下电氢混合储能系统的通用准则,并为充电站建设中电氢混合储能的最优配置提供了理论依据。

关键词：电动汽车负荷预测蒙特卡洛电氢混合储能配电网

面向工控系统异常检测方法的可解释性技术研究

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面向工控系统异常检测方法的可解释性技术研究

作者：韩梓昱齐鲁工业大学

学位级别：硕士

传统的工业控制系统在封闭的环境中运行,其安全性主要基于系统的封闭性得以保障。随着工业控制系统的开放化和互联化,其远程管理能力得到提升,这使得安全漏洞和事故风险也相应增加。基于深度学习的异常检测算法在工业控制系统安全领域... 详细信息

传统的工业控制系统在封闭的环境中运行,其安全性主要基于系统的封闭性得以保障。随着工业控制系统的开放化和互联化,其远程管理能力得到提升,这使得安全漏洞和事故风险也相应增加。基于深度学习的异常检测算法在工业控制系统安全领域展现出了巨大的应用潜力,但其可解释性仍是一个亟待解决的问题。现有的解释方法存在多个不足之处:其无法满足工控领域的特殊需求、对执行器数据的解释能力不足以及对工控系统异常检测概念漂移发生原因的解释不足等。针对上述问题,本文基于工业控制系统中执行器状态数据与传感器数据,开展了针对被攻击组件的识别与解释工作。本研究的具体内容及创新点如下:(1)现有的可解释方法主要适用于图像分析、自然语言处理等非安全领域,难以满足工控安全领域对稳定性、准确性和效率的特殊需求。其次,现有的解释方法对执行器数据的解释能力有限,工控系统中设备类型繁多,数据类型多样,传感器和执行器之间的潜在交互关系尚未得到深入探索。为了克服这些挑战,本文提出了用于异常解释和设备组件交互关系挖掘的通用框架——Deep INT,旨在为基于深度学习的异常检测模型提供解释,以帮助安全专家理解异常发生的原因。该方法利用搜索优化算法找到适当的参考点,准确识别异常中最有效的特征差异,并提供高度可靠的解释。其次,该方法引入了基于有限差分的交互检测方法,以探索执行器和传感器之间的潜在关系。Deep INT借助参考搜索方法,筛选出异常度较高的特征维度,减少了交互检测的运算量,从而提高了交互检测的效率,并在维持性能和时间效率之间达到了平衡。(2)随着时间的推移,工业控制系统可能会发生工艺流程、系统参数配置、传感器部署等变化,这可能导致概念漂移的发生。现有的解释方法对工控系统异常检测中概念漂移发生的原因解释不足。为了应对异常检测概念漂移的问题,并弥补当前概念漂移技术在解释性方面存在的不足,本文提出了一个概念漂移检测、解释和适应的综合框架——CDDIA,旨在解决无监督异常检测中正常数据的概念漂移问题,并为漂移样本提供可解释性。首先,CDDIA通过捕捉正常数据分布的动态变化,实现了对概念漂移的准确识别。其次,为解决当前概念漂移技术中普遍缺乏可解释性的问题,CDDIA利用搜索优化算法寻找概念漂移的新旧样本,并结合SHAP方法实现样本级别和特征级别的全面解释。CDDIA能够筛选出发生概念漂移的新旧样本,并通过重新训练异常检测模型来减轻概念漂移的影响,保障模型的稳定性和可靠性。

关键词：工业控制系统可解释性深度学习概念漂移