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。     

碳化温度对石油焦电性能的影响

为了提高石油焦的充放电容量、第一次的充放电效率和减少其不可逆容量，对石油焦进行热处理，将粒径在0．99110A95mm之间的石油焦在氮气保护的高温炉中以30(℃／min)分别升温到700℃、900℃、1100℃和1300℃进行碳化，然后测试其电性能，发现电极的第一次充放电效率随着碳化温度的升高而升高，并且在900℃时，电极的放电量最大。     

基于新型模糊CMAC神经网络的Agent外贸协商模型

文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿真试验也证明了其评价的正确性。     

用VBA开发基于AutoCAD的教师授课系统

鉴于《建筑制图》课程中各类图形多的特点,笔者基于AutoCAD2000平台,利用VBA开发了该类课程教师授课系统,不但解决了教师课堂授课时必需的绘图环境,同时利用多媒体技术,可随时为学生提供形象生动的三维模型。     

二维不规则下料问题新型仿生算法的设计

在工业生产中经常遇到二维不规则材料切割问题,如何给出材料利用率最高或接近最高的切割方案是有意义的.该文对这一类生产实践中的实际问题设计了一个新算法.实际数据测试结果表明该算法是有效的.     

C4.5决策树法在空气质量评价中的应用

空气质量评价是确定空气污染程度的一种手段,采用先进的人工智能技术对空气环境进行智能评价和预测, 成为一个新兴交叉研究领域。本文采用C4.5决策树算法构建空气质量评价系统,挖掘空气污染物和空气等级关系的历史数据,建立空气污染物-空气等级智能评价模型。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。