基于执行器能量消耗的并联机器人优化

并联机器人在执行任务过程中的能量消耗特别严重,为此本文以其3个主动执行器的电能消耗最小化为目标对3-RRR平面并联机器人进行尺度优化。在3-RRR机构运动学分析的基础上推导出机构的逆运动学方程,分析了3-RRR机构常见的4种工作模式。采用粒子群算法确定3-RRR机构的连杆和平台质量的最优值。根据优化结果进行仿真和对比分析,结果表明,在4种工作模式下,优化后执行器的力矩值均较小,消耗的电能得以降低,其中工作模式2的性能最佳,在执行相同的轨迹跟踪任务时,其执行器跟踪误差收敛较快,消耗的能量最少。     

基于改进直接灰色模型的泵车摆缸泄漏预测

提出一种基于参数和时间响应序列的改进直接灰色模型IDGM(1,1),对泵车摆缸泄漏的趋势进行预测分析,并与传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测结果进行比较。结果表明,该方法可以准确地预测摆缸泄漏故障的劣化趋势,其预测精度明显优于传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测精度,可为摆缸泄漏故障的主动维护提供重要理论依据。     

自发光材料在隧道安全救援中的应用试验研究

隧道侧壁涂刷反射率较高的材料有利于改善隧道内部照明环境,对隧道安全救援也有积极作用。本文利用自发光材料蓄能释光的功能,分析自发光材料的施工工艺,对7种光源条件下自发光材料的余辉亮度进行模型隧道试验测试,得到自然光照射下初始余辉亮度最大,光源停止照射10 min 后,自发光材料的余辉亮度衰减至初始亮度的10％。同时依托云南保腾高速公路鹿山隧道,现场开展了 LED 灯源条件下的余辉亮度实验,探讨了余辉持续时间与安全救援的关系,发现断电30 min 后墙面的视觉诱导作用仍较明显,能对突发事件中隧道内人员的紧急避险和安全救援起到积极作用,为今后进一步合理利用和开发自发光材料在隧道应急救援中的作用提供参考。     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

不同高径比石膏试样破坏特性及其能量耗散

采用RMT-150B岩石力学试验机,对七种不同高径比的石膏试样进行了单轴压缩试验,分析其力学特性及其破坏特征.根据单轴压缩力学试验结果,利用能量耗散理论,分析其能量耗散特性.研究结果表明:随轴压应力的增加,石膏试样内部微裂隙先闭合,而后在其尖端产生了新裂隙;新裂隙随轴压应力的增加而逐渐地扩展、贯通、形成破裂面,最终发生剪切滑移破坏;石膏试样的体积应变随轴压应力的增大,经历了先压缩后增加,最后急剧膨胀,表现出明显的非线性变形;石膏试样的峰值应力、弹性模量随高径比的减小而增大;轴向应变和横向应变随高径比的减小而减小;变形模量与高径比之间的关系不明确,不能用其表征石膏试样的变形特性;高径比越大的石膏试样受压后容易发生剪切破坏,破坏时吸收的能量增量越快,属于脆性破坏,而高径比越小的石膏试样则发生压酥破坏,属于塑性破坏.     

高强轻骨料混凝土收缩徐变模型对比分析

总结了我国轻骨料混凝土技术规程模型、MC2010模型、ACI209模型、B3模型的适用范围和基本公式,计算分析了上述模型对高强轻骨料混凝土收缩徐变的预测效果,结果表明上述模型对高强轻骨料混凝土的基本徐变预测精度较高,但对高强轻骨料混凝土的收缩预测与实验数据存在一定差距.本文在对比分析的基础上,基于已有文献数据,提出了考虑骨料含水率影响的MC2010修正模型.通过与试验数据对比表明,修正模型对高强轻骨料混凝土收缩变形的预测精度更好.     

平顶山学院天然气冷热电三联供能源系统可行性分析

以平顶山学院为例,根据冷热电三联供的特点从能源消耗评测平顶山学院采用冷热电三联供系统的可行性、可发展性,同时提出了平顶山学院能源结构发展的一些建议.     

无线传感网络LEACH协议的优化研究

LEACH( Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy低功耗自适应分簇)算法可以有效地解决传感器节点能量限制的问题,显著地延长整个网络的生命周期。但在分簇簇头的选择过程中仅考虑此节点是否在之前的轮中担任过簇头节点,并未考虑节点剩余的能量与其所处的位置,使得簇头的选择并非最优。针对这种情况,本文在原有LEACH路由算法的基础上从节点剩余能量与节点分布位置两方面对其进行优化,提出了一种新的路由优化算法为I-LEACH。仿真结果显示I-LEACH较LEACH协议延长了网络生存周期,降低了网络总体能耗,使无线传感网的整体性能得到一定提升。     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.     

pH调控预水解对蔬菜废物机械破碎能耗的影响

采用控制初始pH值分别为5,6,7,8和9的泔水滤液预水解蔬菜废物,研究原样和预水解后废物的机械破碎能耗.结果表明:在pH值为7,8和9的工况下,蔬菜废物的机械破碎能耗由原样的0.304J·g-1(湿基)下降至0.032,0.025和0.027J·g-1(湿基),下降幅度近90%;而pH值为5和6的工况下的机械破碎能耗仅下降至0.200和0.219J·g-1(湿基).在8h预水解过程中,pH值为6,7,8和9工况的液相pH值、总有机碳、挥发性脂肪酸和氨氮的质量浓度以及固相木质纤维素的质量分数没有显著变化,说明蔬菜废物未发生显著的生物水解;溶胀吸水和纤维素在碱性环境下结构变化而造成的强度降低可能是蔬菜废物机械破碎能耗下降的主要原因.