基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

基于有限状态机的售卖机控制器的设计与仿真

自动售卖机是商业模式下自动化实现的典型应用之一,随着嵌入式系统和自动化技术的不断发展,其应用也越来越广泛。有限状态机作为一种反映状态间转移的数学模型,可以被用在嵌入式系统控制器的设计开发中。利用有限状态机技术对自动售卖机的控制器进行设计,利用Verilog HDL语言将控制器编程实现,并在Model Sim中进行了仿真,实验结果证明了该方法的可行性。     

网络设备配置标准化系统研究

网络设备配置标准化平台的设计紧密结合实际工作的需要,注重实际应用,操作简单.网管人员只需填写设备的基本信息即可自动生成配置脚本.通过网络设备配置标准化平台的应用,可大大减少网管人员配置设备的工作量,同时可以降低因配置不规范引发的设备运行风险,减轻运维工作量,提升工作效率,确保业务系统稳定运行.     

变电站监控信息自动验收技术的试点研究

随着经济快速发展,新建变电站数量呈指数增长,自动化验收人员面临巨大的考验。本文对监控信息自动验收技术进行试点研究。该技术满足监控信息的验收要求,可以提高验收质量和效率,具有较高的推广使用价值。     

教你如何拍雪景

冬天来了,好期待下雪啊.看着别人拍出来的美丽雪景,是不是觉得很眼馋?雪景该怎么拍才好看?现在我们就来学习一些拍雪景的小技巧吧. 选择最佳拍摄时机 冬天的早晨有很多美妙的景象,所以最好赶在太阳完全出来之前出门,这样就不怕太阳把冰雪融化掉了.不仅如此,在还不太明亮的晨光中,蜘蛛网、草上的露珠、覆盖着雪的浆果都能成为不错的拍摄对象,让你拍出浓浓的冬天的气息.     

服装款式设计零部件数字化问题

指出服装款式设计数字化的根本问题在于服装零部件的数字化。从图形图像选择、服装零部件图形化定义、服装零部件数据结构定义、服装零部件拼接、服装饰物处理几方面讨论服装零部件数字化构思，分析现存问题并展望前景。     

空气自动站监测与传统监测方法测定值的对比分析

为保证不同监测方法下监测数据的连续性、可比性以及正确判断环境空气变化规律，通过自动监测与传统的连续监测、五日法监测方法进行实验对比分析，找出传统方法与自动监测定值之间的偏差，探讨产生偏差的原因。