自适应分流交替电弧WAAM电弧行为与熔滴过渡

传统电弧由于热输入高、熔覆率低,无法直接应用于电弧熔丝增材制造(wire and arc additive manufacturing,WAAM)技术.该文提出极性变换自适应分流交替电弧WAAM工艺方法,在钨电极,工件和丝材间形成交替电弧.根据EN/EP电流转换时自适应分流并主动诱导交替电弧形成.该新型热源能满足以丝材阳极-钨电极阴极的EN电弧熔化丝材;以钨电极阳极-工件阴极的EP电弧清理工件,并通过适当的调节实现电弧热质力传输的受控解耦.验证了该新型热源的适用性,并对比分析了焊接速度和丝材高度下对电弧行为及熔滴过渡的影响.结果表明,当焊接速度为5.7 mm/s和丝材高度为8 mm时,沉积层形貌较好且熔滴过渡规律;与传统变极性等离子电弧(variable polarity plasma arc,VPPA)熔丝增材制造技术相比,其自适应分流交替电弧显著提高了丝材的沉积效率且降低了母材热输入,较好的兼顾了增材质量与增材效率.

矿井无人驾驶环境感知技术研究现状及展望

矿井辅助运输系统是煤矿企业运输人员和重要物料、装备的必备系统,实现矿井无人驾驶是提高运输效率、保障运输安全的必然要求,也是落实国家煤矿智能化建设部署的必由之路。矿井无人驾驶依赖于准确实时的环境感知,即利用激光雷达、毫米波雷达等车载感知器件和车联网支持下的协同感知,实现车辆局部甚至矿井全局的精确详尽感知。对矿井无人驾驶环境感知技术的研究现状进行了系统梳理,指出巷道特殊环境使得矿井车载感知设备的性能都将出现不同程度的下降,并对各种车载感知设备的优劣进行了总结归纳;详细阐述了矿井无人驾驶环境感知的关键技术,包括基于可见光图像或激光点云的单传感器障碍物识别方法,多传感器融合感知的分类及可见光图像+激光点云、可见光图像+毫米波点云、可见光图像+激光点云+毫米波点云、4D毫米波雷达+其他感知器件等多传感器融合方式,智能网联协同感知的实现方式、数据处理方法及其对无人驾驶的促进作用,井下巷道交通标志检测与识别方法,井下无轨胶轮车和有轨机车的巷道可行驶区域分割方法等;对矿井无人驾驶环境感知技术的发展方向进行了展望,建议提高矿井多传感器融合性能、研究矿井自适应感知算法并突破矿井智能网联协同感知技术。

基于粒子群与模拟退火算法的改进矿井克里金定位方法

位置信息对于矿井作业中的人员管理和灾后救援至关重要,指纹定位可显著提高矿井定位精度,但费时费力的指纹库构建过程阻碍了其大规模应用。为此,提出了一种基于粒子群与模拟退火的克里金插值算法(PSOSA-Kriging),初始阶段只需采集部分指纹采样点的数据,以这些采样点数据为依据,通过克里金模型插值获得全部指纹数据集,并利用粒子群与模拟退火算法对克里金理论模型进行优化,使得构建出的指纹库更贴合实际矿井环境。算法利用粒子群收敛速度快的优势,解决了指纹库快速构建难题。同时,利用模拟退火克服粒子群可能陷入局部最优的缺陷,使得模型拟合更准确、插值结果更精确。在上述分析的基础上,通过在矿井环境下采集指纹数据,建立全部采样数据库、半采样与插值混合数据库,并选用最近邻算法(KNN)进行了定位验证。结果表明:POS-SA-Kriging算法不但大幅降低了指纹构建工作量,而且显著提高了定位精度,实现了指纹库构建速度与目标定位精度的联合优化。

面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术

同时定位与地图构建(SLAM)是无人驾驶关键技术,现有SLAM技术在煤矿巷道环境下存在累计误差大、漂移等问题。提出一种巷道环境特征辅助的惯性测量单元(IMU)与激光雷达融合SLAM算法。利用IMU观测数据预测点云运动状态并进行运动补偿,减少由设备运动引起的点云畸变;通过点云配准得到雷达里程计位姿变换信息,构成雷达里程计约束;提取巷道侧壁和地面点云并进行平面拟合,构成环境约束;基于IMU预积分约束、雷达里程计约束和环境约束,采用因子图优化方法完成激光雷达与IMU紧耦合,实现对巷道三维场景的高精度重建和无人驾驶车辆定位。仿真实验表明,巷道环境特征辅助的IMU与激光雷达融合SLAM算法的绝对轨迹均方根误差为0.1162 m,相对轨迹均方根误差为0.0409 m,定位精度较常用的LeGO-LOAM算法和LIO-SAM算法有所提升。真实环境测试结果表明,该算法具有良好的建图效果,未出现漂移和拖尾现象,具有较强的环境适应性和鲁棒性。

饵料种类及浓度对翡翠贻贝(Perna viridis)生理代谢及碳氮收支的影响

为了探究饵料种类及浓度对翡翠贻贝生理代谢和碳氮收支的影响,在实验室条件下测量了3种微藻饵料(球等鞭金藻、牟氏角毛藻和亚心形扁藻)及3个饵料浓度(2.2、4.4和6.6 mg/L,干重)交互作用下翡翠贻贝的摄食率、呼吸率、排泄率、排粪率及钙化率,继而对翡翠贻贝在相应条件下的碳氮收支进行了计算。研究结果表明:翡翠贻贝摄食率受微藻种类影响不明显,但随饵料浓度的增加而显著增加;呼吸率和排泄率主要受饵料种类影响,且饵料种类和浓度之间存在显著的交互作用,在高饵料浓度条件下牟氏角毛藻组呼吸率高于亚心形扁藻组和球等鞭金藻组;饵料种类和浓度显著影响翡翠贻贝排粪率,在相同饵料浓度下,牟氏角毛藻处理组排粪率高于其他两种微藻组;同种微藻条件下,排粪率随饵料浓度的增加而升高;翡翠贻贝钙化率受饵料种类及浓度影响不显著。碳收支方面,排粪碳与生长碳占翡翠贻贝所摄食碳量的78.37%~96.22%。各饵料组生长碳占比随饵料浓度增加而升高,投喂高浓度(4.4和6.6 mg/L)球等鞭金藻和牟氏角毛藻的翡翠贻贝生长碳占比较高(71.75%~74.49%)。氮收支方面,球等鞭金藻组和亚心形扁藻组翡翠贻贝生长氮随饵料浓度增加而增加,而排泄氮呈相反趋势。低饵料浓度条件下,牟氏角毛藻组生长氮和排粪氮最高,而排泄氮最低。

基于烟花算法的可见光通信光源功率优化方法

为了改善室内可见光通信系统接收平面光信号信噪比波动大的问题,提高可见光通信系统的整体性能,设计了基于群体优化算法——烟花算法的可见光通信系统的光源功率优化算法.该算法以无线光接收平面的信噪比因子为优化目标,优化每个LED(Light Emitting Diode)光源的发射功率,获取接收平面最优信噪比因子,有效降低光接收平面光信号波动度.结果表明,当光源数量为16个点光源时,接收平面信噪比因子比等功率的光源分布降低了45%,显著改善了接收光信号的波动幅度,从而保证不同位置点的光通信用户获得同等通信质量.该方法适用于任意数量和位置的LED光源,不受光源数量和位置的限制.对比分析发现,增加光源数量,接收平面信噪比因子更小,信噪比分布均匀性更优.

矿井动目标定位:挑战、现状与趋势

精确目标定位是煤矿安全高效生产的重要保障。分析了矿井动目标定位在巷道特征、采掘设备、多径特性、多址干扰、误差累积等方面面临的挑战;陈述了矿井定位的主流测距方法RSSI,TOA/TDOA,AOA/DOA;总结了最小二乘法、最大似然法、代价函数法、指纹膜法等常规位置估计方法,以及针对巷道特殊环境而设计的距离约束法、电磁波及超声波联合定位法等矿井专属位置估计方法;剖析了煤矿巷道的NLOS识别和抑制、路径损耗指数的实时计算、空间信息辅助的结果优化技术;指出了基于矿山物联网架构的定位发展趋势,借助矿山物联网的"物-物相连特征"特征,研究出性能更优的距离测量技术、位置估计方法和定位结果优化算法,理清矿井动目标定位技术层次和发展脉络,深入剖析定位精度影响因素,为矿井动目标定位研究提供参考。

智能煤矿技术研究与政策制定现状

目前针对智能煤矿的研究集中在顶层设计、理论架构、核心技术、管控平台、建设路线、标准制定、评价体系等方面,没有文献针对《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》发布前后的技术研究情况进行探讨。智能煤矿具有技术密集型和资金密集型特征,需要由政策引导,形成汇聚政府、学术、产业、金融和用户的合力。以CNKI(中国知网)为工具,挖掘分析了智能煤矿技术研究现状、关注热点和主要研究机构。归纳梳理了国家层面及贵州、山东、山西等主要产煤大省的智能煤矿政策制定现状,各省虽在智能煤矿入手点和实施进度上略有差异,但是均在实施办法和验收定级等方面发布了指导性文件,并在标准制定、创新研发中心设立方面进行了尝试,加速了智能煤矿研究和建设步伐。

基于大数据与AI驱动的智能煤矿目标位置服务技术

在大数据和人工智能驱动下,矿山目标与事件源位置可以提供丰富的位置服务,这些服务远超出了人员定位、装备定姿、机器人导航、无人驾驶等单个系统的范畴,宜从系统观点和全局角度进行统一设计。给出了矿山目标位置服务的框架结构,研究了其位置对象层、位置获取层、位置传输层、位置挖掘与服务层的主要构成和功能;探讨了矿山目标位置服务的3大关键技术,其中:①矿井动目标精确定位技术重点研究距离测量、距离测量优化、目标节点位置解算和定位系统研发;②矿山位置大数据技术研究大数据的获取、存储和分析策略;③矿山目标位置服务人工智能算法则主要研究感知智能、生产智能和决策智能。总结了矿山目标位置服务在应急撤离与应急救援、遥控采煤与无人采煤、矿井位置大数据应用等3大领域的研究热点,主要包括规划最佳逃生路径,确定被困人员位置与救援,事故原因分析与追责,采掘装备定位定姿与导航,多机器人协同定位与导航,矿井无人驾驶技术与装备,事件时空演化规律分析,基于轨迹的调度决策,煤矿生产过程一张图等。指出矿山目标位置服务正成为煤矿的基础设施,其发展趋势是构建融合时空属性的泛在一张网,融合位置推理的决策模型库和融合位置服务的智能矿山平台。

事件驱动的灾害监测传感网中的节能数据传输

为事件驱动的灾害监测传感网提出一种基于分簇和协作MIMO的节能数据传输方法C2 MIMO。首先,在网络中构造监测簇和中继簇,从簇中选出一个主簇头和若干个从簇头,它们充当协作MIMO的协作发送节点和接收节点。随后,利用协作传递的方法将数据从监测簇逐簇传递,直到交付给Sink节点。从协作MIMO的能耗模型和仿真实验的结果可知,C2 MIMO能够较好地适应长距离的中继传输,并对信道恶化具有较强的忍耐能力。

再论智能煤矿建设路线——基于人工智能3.0视角

合理的建设路线是煤矿智能化技术落地应用的重要保障。指出智能煤矿=煤矿智能化愿景+人工智能3.0特征,只有实现了人工智能基本要素,才能让传统煤矿企业发展出"智能";只有遵循煤矿企业发展规律、以煤炭行业高质量发展为愿景的人工智能,才能称为煤矿智能化。提出一套人工智能关键要素驱动的智能煤矿建设思路,它包括煤矿应用、计算能力、知识库、算法库和数据设施5大部分,简称ACKADa(Application,Computing,Knowledge,Alogorithm,Data)。应用平台包括一个大平台、若干小平台和N个子系统,数据设施包括感知网络、骨干网络、自动化改造与综合接入、大数据中心,计算能力包括边缘计算、云计算和部分大数据中心设施,算法库包括智能设备健康算法、智能采掘算法、智能定位导航算法、智能视频分析算法等,知识库包括周知型知识库和习得型知识库。相比其他建设方法,ACKADa思路的建设内容更加完整合理,且具有理论上更易理解、实践中更易使用的优势,并能将综合自动化、矿山物联网、大数据、云计算、边缘计算等技术统一在一个井然有序的逻辑体系。

全源矿井定位:一种智能煤矿位置服务新范式

矿山动目标定位系统为煤矿智能化建设提供基于位置的服务。而传统的矿井定位系统中定位信标与定位标签之间大多采用单一或组合通信技术,结构不灵活,覆盖范围受限,鲁棒性不高,定位精度有限;使用单一或组合测距技术,无法根据使用场景的不同自适应选择最优测距技术;位置求解算法固定,无法根据使用场景的不同和信号变化自适应选择最优求解算法。提出了全源矿井定位新范式,可根据定位环境和目标承载平台的变化,从所有可用定位信号测量设备中动态选择满足当前需求的最优设备组合,自适应地从可用的测距算法、位置解算算法、结果优化算法中选择最优的算法组合,计算出目标节点的最优位置。给出了全源矿井定位系统架构,探讨了矿井中可用的定位信号测量设备和可用于定位的测量属性值类型,对比了单一矿井定位与全源矿井定位在定位服务器方面的功能差异。研究了全源矿井定位中的3项关键技术:统一定位框架技术,旨在解决全源定位的模块化、组合式、可扩充需求;全源定位信息融合技术,对测量属性值进行有机组织,达到提高定位精度的目的;通信定位一体化技术,通过无线通信网络本身所具有的定位能力,简化全源矿井定位系统的设计并提高定位精度。提出了基于“端-边-云”的全源矿井定位系统实施架构,以便与煤矿智能化的主流建设模式相适应,大幅降低实施难度和系统成本。

基于智能天线和动态虚拟簇的均衡节能路由

为WSN提出了一种能量节省与能耗均衡相结合的路由算法SaDVC-Routing。该算法在辅助中继和智能天线的波束范围内构建虚拟簇,从簇内选择中继加权值最大的节点充当路由中继。根据节点能耗情况和节点间距离,利用波束扩展法对虚拟簇进行动态更新。如果波束宽度超过阈值或者中继节点死亡,则依据加权距离矩阵重新发起路由请求。仿真表明,算法既能有效降低能量消耗,也可以在局部和全局实现能耗均衡。

目标定位中的非视距传播研究综述

由于障碍物的存在,矿井等定位场景中普遍存在非视距传播现象,引起定位信号的折射、反射、衍射和散射,导致测距误差增大,进而影响目标定位精度。分析了非视距传播对TOA(Time of Arrival,到达时间)、TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)、AOA(Angle of Arrival,到达角度)、RSSI(Received Signal Strength Indication,接收强度指示)等定位方法的影响,并从非视距传播的识别、非视距传播误差的抑制、非视距传播的利用及非视距场景下的定位方法设计4个方面对现有文献进行综述。对于非视距传播的识别,重点探讨了残差检验法、误差统计法、能量检测法、神经网络算法和几何关系法;对于非视距传播误差的抑制,主要分析了基于滤波的方法、基于半参数的方法、基于能量检测的方法及基于数据库的方法;对于非视距传播的利用,重点综述了提高定位系统鲁棒性及基于误差学习和匹配的方法;对于非视距场景下的目标定位方法设计,分为视距与非视距混合场景及纯非视距场景2种情况进行综述。探讨了目标定位中非视距传播研究的新方向:通过多种定位技术的融合提高目标定位精度;借助新兴技术提高非视距场景下的目标定位精度;通过与其他信息系统的交互引入额外信息,实现跨系统协同定位。

猪流行性腹泻病毒3种抗原卵黄抗体的制备

【目的】探讨猪流行性腹泻病毒（PEDV）3种不同抗原制备的卵黄抗体对PEDV的中和能力,为抗猪流行性腹泻卵黄抗体的制备提供新的方法和理论基础。【方法】根据PEDV S糖蛋白基因设计引物扩增PEDVS534基因（636~789位氨基酸）和PEDV COE基因（499~638位氨基酸）,并构建原核表达质粒pET32a-PEDV S534和pET32a-COE,分别转化表达菌株BL21（DE3）进行诱导表达。以原核表达的PEDV S534蛋白、COE蛋白以及PEDV灭活病毒为抗原,分别免疫产蛋鸡并制备卵黄抗体,通过病毒中和试验评价各卵黄抗体的中和效力。【结果】成功表达了PEDV S534蛋白和COE蛋白,Western-Blotting分析显示,2种蛋白均具有很好的免疫原性;制备的3种特异性卵黄抗体均具有一定的病毒中和能力,PEDV S534蛋白特异性卵黄抗体的中和效价为1∶12,COE蛋白特异性卵黄抗体的中和效价为1∶25,而PEDV灭活病毒的卵黄抗体中和效价达到1∶120。【结论】PEDV灭活病毒的中和能力最强,其次为COE蛋白特异性卵黄抗体,PEDV S534卵黄抗体的中和能力较弱。

一种基于voronoi图的能量均衡分簇路由协议

设计一个基于voronoi图的能量均衡分簇路由协议EBCRV.该协议先以锚点轮盘定位簇头选择区域,接着在锚点voronoi图区域内寻找满足指标的节点充当簇头,最后在簇头voronoi图区域内构建成员节点.一轮运行完毕后,将锚点轮盘旋转一个随机角度,让簇头选举在一个新区域内进行.EBCRV分簇过程不但考虑了空间位置的随机性,而且照顾到了簇头的分散性.同时,将节点剩余能量纳入簇头选举指标,均衡了簇头和普通节点的能量消耗.

基于模糊分析的液压支架故障诊断与自适应调整方法

为了了解采煤工作面液压支架在不同时段的工作状态及出现的故障,在已检测到液压支架压力的基础上,利用这些采集到的压力数据,提出了利用模糊分析识别的方式,判断出支架的工作状态,同时采用stateflow(有限状态机)监测、诊断液压支架工作过程中产生的一些故障和错误,并通过简易的自适应控制算法进行自动调整。

猪流行性腹泻病毒COE基因在毕赤酵母中的表达及生物活性分析

旨在利用毕赤酵母表达系统表达猪流行性腹泻病毒(PEDV)COE蛋白,及研究COE蛋白免疫小鼠后产生抗体的中和病毒的能力。根据PEDV S糖蛋白基因设计引物,取患猪流行性腹泻病(PED)的仔猪肠道组织,抽提PEDV的总mRNA,进行RT-PCR扩增,获得PEDV部分保护性抗原基因(COE基因)片段。进一步将COE基因导入毕赤酵母表达载体,构建毕赤酵母表达质粒pPIC9K—COE重组质粒,并电转化入酵母感受态细胞GS1 15中,筛选高拷贝阳性重组菌进行诱导表达。利用SDS-PAGE和Western blot分析重组蛋白及其免疫原性,病毒中和试验评价重组蛋白免疫小鼠后血清抗体的病毒中和能力。RT-PCR扩增获得大小为530 bp的PEDV COE基因,该基因在毕赤酵母表达载体中能够正确表达,SDS—PAGE结果显示毕赤酵母表达的COE蛋白大小在27 ku左右,分泌表达量约30 mg·L^(-1)。Western blot表明PEDV COE重组蛋白具有反应原性。中和试验结果表明,PEDV COE重组蛋白免疫小鼠后血清中特异性抗体具有中和活性,中和效价为1:36,而对照则小于1:2。PEDV COE基因可在毕赤酵母中获得分泌表达,且表达的蛋白具有很好的生物学活性。

达州市达川区巩固国家农产品质量安全县创建成果措施研究

本本文总结了达州市达川区巩固国家农产品质量安全县创建成果的主要做法、存在的问题及对策建议,旨在进一步提升达川区农产品质量安全监管能力,保障人民群众舌尖上的安全,同时为同类地区提供相关工作经验以供参考。

金属盐催化木糖脱水制备糠醛的研究进展

综述了近年来金属盐在木糖制备糠醛中的研究成果,着重介绍了糠醛的形成机理、各种金属盐的催化效果以及不同反应介质体系的特性,并对木糖制备糠醛的研究前景进行了展望,以期为制备糠醛的进一步研究提供参考。