基于机器视觉的人防门智能打磨系统

针对人工识别易出错、清理效率低、打磨环境恶劣等难题,基于机器视觉原理结合双机械臂研制了一种人防门智能打磨系统,其中视觉系统主要由1台视觉控制器VC3300和2台500万像素相机构成。通过视觉系统识别工件的顶点坐标,建立待打磨坐标系与顶点坐标系的映射关系,解决了塞焊孔位置及埋弧焊位置难以有效识别、数据难以高效协同、高精度打磨难以实现的难题。实验结果表明：此视觉系统能够有效保证较高的定位准确率和精度,整体工序相较于人工提速33.3%,打磨后焊点的平均高度0.115mm,满足实际工业生产需求,具有较好的实用价值。     

轮足复合式爬壁机器人研究综述

当前轮足复合式机器人机构主要包含轮足结合、分离复合以及变形轮足,分别能够实现不同障碍通道的移动作业、复杂未知环境的探索操作以及突发应急救援等应用。然而,针对船舶、压力储罐等金属立面环境,轮足复合式爬壁机器人必须兼具壁面适应、越障和壁面过渡的全位置自主作业能力,应用于壁面焊接、清洗、检测等作业任务。对比分析当前的国内外研究,轮足复合式爬壁机器人针对在垂直和倾斜壁面的工程应用有良好的适用性,它具备适应复杂曲面工作面并能够应对非结构化工作场景。轮足复合式爬壁结构在应对曲率变化、非结构化壁面等工作将会有良好的应用前景。     

比例延迟微分方程的极限学习机算法

目的 针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。方法 首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方程数值解。结果 通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。结论 ELM算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。     

融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量。将GAT和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景。 实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

基于向量残差SVD的混凝土超声测试温度效应研究

为研究温度对混凝土超声测试尾波信号的影响规律;将信号向量间的归一化夹角作为波动指标,反映温度效应引起的信号变化;通过向量残差矩阵SVD获得表征温度效应大小的特征向量,建立向量空间映射和温度差的数学关系。在实验室采集混凝土梁尾波信号进行验证,结果表明,随温度升高尾波信号的波形发生后移,文中方法可分段线性量化温度效应;基于量化结果,得到常温下超声尾波信号最敏感的温度区间;任意4.5 ℃范围内,可去除74%~90%的温度效应。     

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机(support vector machines, SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明：ISSA-SVM的预测准确率高达85.185 2%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。     

掘进机上固定钻探机装置应用

ZYJ400／130架柱式回转钻机要改造安装在掘进机上使用,以提高在矿井巷道施工工作中的实用价值。改造后将掘进机与钻探机融为一体。在综掘机的截割部侧,加装架柱式液压回转钻探机。通过改变轨道的方向,调节丝杆的角度,从而改变钻探机的方向,可对工作面的前方、左、右、上、下角度实施打眼探水。改造后的“掘探一体化装置”增加了单位...     

石膏喷注机在处理矿井火灾事故中运用的探讨

主要介绍了矿山救护队使用石膏喷注机在处理矿井火灾事故过程中的重要作用,探讨在使用石膏喷注机向火区灌注石膏过程中要注意预防水煤气爆炸的发生。     

广义实型密度加权平均中间算子及应用

针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式,将面向点值的密度加权平均中间(DWA)算子拓展为广义实型密度加权平均中间(GR-DWA)算子.给出了通用的数据元素聚类过程,该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组.研究了一种兼顾"规模"与"功能"信息的密度加权向量设置方法,并给出了3种参数确定思路,以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式.定义广义实型密度算术平均(GR-DWAAA)算子,并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径.最后,给出了GR-DWAAA算子处理多属性群决策问题的一个应用算例,算例的结果验证了算子的有效性.