基于六自由度机械手上下料的运动分析

机械手在工业领域逐渐被重视起来,它也体现了机器人技术应用的重要方面。它不仅有效的增加了零件加工产量,并且可以在高危险性的工作要求下解决人力无法完成的工作。在我国对机械手应用在工业领域的支持下,数控机床的加工范围越来越大,加工精度越来越高,但是国内对零件加工目前基本还是依靠人工进行上下料,这种方式不仅无法保证工人的安全,上下料的速度与精度也无法满足数控机床自动化的要求。六自由度机械手上下料不但可以动作迅速,还可以实现定位准确等优点。该文主要通过六自由度机械手实现自动化流水线上的上下料工作,将零件毛胚与CNC数控机床有机结合起来,实现自动化加工,将零件毛胚加工成型的过程并使用机械手串联的方式完成加工,研究其运动动作轨迹,分析运动状态。

多功能定位报警装置的设计

介绍了多功能定位报警系统的设计以及在火灾中的应用。该系统采用单片机技术、多传感器技术以及分层传输的控制方法,可以及时准确地对被测点进行温度和烟雾浓度检测。这种方法易于编程,抗干扰能力强,可实现远距离及多点同时检测。另外利用人对声光的敏感度使其及时意识到火灾的发生,并采取相应措施以减少生命财产的损失。

金融时间序列预测模型——基于离散小波分解与支持向量回归的研究

建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。

股指期货信息内含股价变动信息的挖掘--小波框架与支持向量回归的金融建模应用

中国股指期货的推出指日可待,交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一,一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波框架将预测变量分解成不同尺度的多个子序列,揭示隐藏在预测变量内的信息,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构SVR模型。本研究以日经225指数开盘价为预测目标,以期货开盘价为预测变量对模型进行实证研究,结果显示,该模型的预测绩效比单纯SVR模型及随机漫步模型好。未来可尝试以不同的基底函数作进一步研究。

高中化学学业自我评价现状与培养

本文从学生的角度出发,分析高中化学学业自我评价的现状、不同属性群体的学业自我评价的特点及其差异性。通过开放式问卷调查作为自我评价的初步训练;通过自陈量表的形式帮助学生全面了解自己的学业水平;在课堂教学、作业、考试等教学环节设计自我评价表格使学生养成自我评价的习惯。促使高中化学学业的多元评价,帮助学生积极发展自我意识,建立积极的学业自我概念,促进他们的学习行为,提高教学的针对性。