新型变形轮腿式移动机器人的运动学分析及设计

移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备,在航天探测、军事侦察、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景.兼具良好的机动性及越障性是移动机器人快速适应非结构化复杂环境的首要性能指标,结合轮式行进机构强机动性与腿式行进机构优越障性的变形轮腿式移动机器人受到普遍青睐.然而,现有变形轮腿式移动机器人在设计与优化方面仍存在变形形式过于复杂、设计方法缺乏理论依据等不足.针对上述问题,提出一种结构紧凑、操作简便的新型轮腿变换结构,借助电磁离合器分离运动的原理,通过改变轮-腿变形动力输入促使轮与腿相对运动,以曲柄滑块机构触发轮-腿结构径向扩展,完成由轮式变形为腿式的过程.定义变形过程中曲柄滑块机构的压力角为机动性指标、变形前后结构的展开比为越障性指标,进而开展变形结构的尺度综合,优化结果表明新型变形轮腿式移动机器人的展开比为1.92,可越过高度为150 mm的障碍物.基于优化后的尺度参数,建立变形轮腿式移动机器人越障过程的动力学模型,确定驱动电机参数,设计并制造物理样机.最终开展软件仿真与实验研究,仿真结果与理论分析结果一致,表明优化设计方法与动力学建模方法的有效性,实验结果证明所设计的变形轮腿式机器人具有...     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

船舶运动建模与仿真研究进展及未来发展趋势

梳理和分析了国内外学者对船舶运动建模与仿真所做的工作,概括了在风、浪、流、冰、船间效应、岸壁效应等作用下的船舶操纵性预报,介绍了船舶运动仿真的主流方法及在模拟中的应用,总结归纳了船舶运动建模与仿真研究进展中的关键技术,并指出智能化建模和仿真将会成为未来发展趋势.     

数学建模中智能优化算法教学方法探究

优化数学模型在数学模型中具有重要地位,智能优化算法作为求解优化模型的常用方法,具有求解能力强,算法设计简单,易于实现等特点.但是学生在利用智能优化算法求解优化模型时往往会遇到很多困难.从教学内容中算法选择要有重点,教学设计要注重学生实际,教学手段要灵活多样3个方面探讨数学建模中智能优化算法的教学方法,对提高教学效果有一定的帮助.     

一道无穷定积分题的解题思考

许多实际问题和理论问题涉及无界积分区间或无界被积函数.此时,普通的定积分已不能满足应用,于是引进了无穷定积分概念及运算法则.通过进行一个无穷定积分收敛性的判断,并对其积分值进行证明,有利于深入理解无穷定积分,进而促进无穷积分的学习,并且对教学提供参考.     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.     

景德镇市2019年PM2.5质量浓度变化特征及其与气象要素的关系

分析了2019年景德镇市气象台观测站监测年PM2.5质量浓度的特征及与本地各气象因子的关系,主要结论如下:景德镇市的空气质量良好,2019年优良率达100％.呈波动变化,以1月、12月最大,2月最小.有明显日变化,夜间较白天大,18:00—24:00为年PM2.5质量浓度最高时段,14:00—17:00为年PM2.5质量浓度最低时段.与气象因子有明显的关系,主要表现在与降水、气温的反相关,有降水时较无降水时的质量好,中雨以上较小雨的质量好,有降水且有大雾时空气质量最好.这些可为景德镇市大气污染防治、生态文明建设提供支撑.     

基于Petri网的MES系统形式化建模

针对一般车间执行制造系统结构复杂性高、重构能力弱、性能分析困难等问题,以水产品加工MES系统为例,通过Petri网对其进行形式化分析与建模.对水产加工的流程进行逐级分解、细化,根据功能将整个系统划分成3个模块,基于Petri网分别对3个模块进行集成建模.最后根据Petri网理论知识,对MES的Petri网模型复杂度与结点特性进行分析和研究,建立一种行业通用的、结构简单易扩展、灵活性强的Petri网模型.     

非动态的背景建模与前景检测算法

为了从一些复杂的场景中提取出人像,用到的开源代码有很多,其均假设若一个像素的颜色在较长时间内变化不大,则认为它是背景。但是,这些开源代码在用于一些自拍摄像头时效果较差,因为当一个人端坐在摄像头前,他的像素不会发生很大变化。因此,本文提出了另外一种算法,该算法基于如下假设:在背景建模期间前景不会出现,且背景建模结束后,背景的变化始终为建模期间背景变化的子集。这种非动态的算法适用于提取距离摄像头距离更近的对象。