基于ADAMS的视觉循线搬运车转向位姿误差研究及控制

视觉循线搬运车在货物搬运过程中转向时易产生位姿误差。为探究运行时的位姿误差影响因素,计算了搬运车转向时的不滑移条件,建立了横滑条件下的搬运车转向位姿误差模型,并由此得出搬运车转向位姿误差的影响因素。利用ADAMS运动学仿真软件对不同负载质量、转向速度及质心位置等参数下的搬运车转向运动进行了仿真试验并得出了相关规律。为减小搬运车转向位姿误差,提出了一种搬运车转向位姿误差的视觉控制方法。通过样机试验验证了理论计算及仿真试验的正确性,探究了上述影响因素对视觉循线搬运车蛇行现象的影响,为后续循线搬运车的优化提供了理论基础。

基于机器视觉的指针式压力表智能检定系统研究

针对传统的指针式压力表检定装置工作效率低、数据无法保存追溯等问题,设计了一种基于机器视觉技术的指针式压力表智能化检定系统。首先介绍了系统的硬件架构与软件设计,然后对其图像解析的技术原理与解决方案进行了阐述,同时提出了系统的智能控制流程与检定数据的追溯复核方法,实现了2~10块相同检定点的压力表同时进行计量检定的技术方案。实测结果表明,系统图像解析平均速度为467 ms/帧,检定效率较人工检定可提升2倍以上;对于量程2.5 MPa的0.4级精密压力表和1.6级一般压力表,系统读数相对误差分别为0.08%、0.2%。

基于响应面法的螺纹接头快速连接器分瓣内螺纹片优化设计

螺纹接头快速连接器在工作过程中,分瓣内螺纹片结构的变形会使O形圈密封端面间隙增大,降低连接器的密封性能。课题组提出了以减小分瓣内螺纹片的最大变形量和等效应力的同时最小化结构质量为优化目标的结构优化设计方法,通过拉丁超立方试验设计方法选取试验设计点,建立分瓣内螺纹片设计变量与质量、最大变形量和最大应力的二阶响应面模型;采用多目标遗传算法优化求解出Pareto最优解集,并通过设计变量灵敏度分析对最优解进行修约。结果表明:当结构质量仅增加6.16%时,结构最大变形量减小了35.75%,最大应力减小了29.7%。该设计方法以结构质量的微幅增大实现了最大变形量与应力的大幅减小,优化效果显著。

电力通信及其在智能电网中的应用

本文主要基于电力通信及其在智能电网中的应用进行了简要的介绍,一般情况下,电力通信应用于智能电网中的具体应用措施,主要是围绕着配电方面、新能源方面、变电方面及正常经营等多个方面进行,而以下文章通过对于上面各个方面内容进行完善,进而保障在电力通信应用过程中,智能电网能够安全稳定的运行。

森林学校 生态教育

近几年来,随着全球自然环境状况的不断恶化,环境问题已经成为世界各国共同关心的重大课题。建设绿色生态环境是人类跨世纪的追求,是可持续发展的重要方面,也是＂以人为本＂原则最直接的体现。学校不仅是知识的殿堂,更应是郁郁葱葱、鸟语花香的绿色生态世界,和谐优美的无声教育圣地。

安全阀搬运车底盘结构的特性分析与优化设计

底盘是安全阀搬运车中的主要受力部件。为保证底座结构设计的合理性,对安全阀搬运车底盘结构进行了特性分析与优化设计。使用SolidWorks软件对安全阀搬运车及底盘结构进行建模,应用ANSYS Workbench软件对底盘结构进行模态与静力学分析。通过敏感度分析筛选得到关键设计变量后,利用拉丁超立方试验设计方法进行试验设计,求出响应面后应用多目标遗传算法寻求最优解。通过特性分析与优化设计,减小了安全阀搬运车底盘结构的应力与变形,并减轻了质量。