工业机器人驱动系统现状及未来发展研究

本文对工业机器人驱动系统现状及未来发展趋势研究,阐述工业机器人发展及特点,分析目前工业机器人应用的各类驱动方式,对工业机器人驱动系统存在的问题和未来发展趋势进行探讨。希望能够对工业机器人的未来发展提供助力。

智能巡检机器人在地铁检修库内的可行性应用

该文针对目前地铁车辆检修任务日益繁重的痛点,设计使用图像特征分析识别、深度学习、导航调度和机器人控制等技术的智能巡检机器人,研究其在地铁检修库内进行自动检修的可行性应用。通过对列车底部及侧面转向架、牵引逆变箱、蓄电池箱和辅助逆变器箱等关键设备的自动巡检,探索提高检修效率、降低工作强度和提高准确率的方法,并总结分析目前影响机器人检测的主要因素及优化方法。

面向工业自动化的物联网技术运用研究

文章针对工业自动化和物联网技术的深入融合发展,首先介绍物联网技术和工业自动化,并阐述当下物联网技术发展现状,以及物联网在工业自动化中的应用方向。其次介绍工业自动化中物联网技术的应用要点,并且从生产制造、产品信息化、安全生产、节能减排、运营管理五个维度总结物联网技术的运用方法,提出物联网技术在工业自动化全过程中运用的建议。最后分析物联网技术在工业自动化领域的发展前景,实现物联网与工业自动化的全面融合,旨在推动我国工业的自动化、信息化发展。

人工智能与制造业的融合——智能制造的现状分析及对策研究

目前世界各国都在致力于制造业的产业升级,如何能跟上这一全球发展浪潮,加速我国人工智能与制造业的深度融合是我国亟需解决的问题。目前我国在政策上大力扶持智能制造企业的发展,虽取得一定的进展,但仍然面临实施难度大、投资风险大、技术实现更为复杂、技术薄弱人才不足等问题。为解决这些问题,提出政策建议:着重加强数据的统一性与透明性、完善基础设施建设、提升技术水平;政府和企业应有效地规避投资风险;企业和高校应积极主动地加强科研成果转化,加快复合型人才培养。

智能仓储设计与信息化应用

传统仓储管理中,存取效率低、土地利用率低、出错几率高、人力成本高等问题日益突出。本研究建成由存储系统(横梁式货架和巷道堆垛机)、搬运系统(链条和滚筒输送机)、识别系统(尺寸检测、重量检测和条码扫描)、仓储管理软件四部分组成智能仓储系统,可提高存取效率和土地利用率。利用物联网技术,引进条码管理,采用手机APP扫码,提高作业的准确性和实效性。对相关数据进行收集和分析,为库存物料管理决策提供大数据支持。通过智能仓储系统建设,规范了仓储相关管理,大幅降低人工成本,提高工作效率。

关于食品饮料行业数字化转型的思考

在消费升级和新经济的冲击下,食品饮料企业亟须进行数字化转型升级,才能经受住市场的考验,在市场竞争中立于不败之地。文中梳理了当前我国食品饮料企业数字化转型的背景、现状、意义,阐述了数字孪生、区块链、人工智能在食品饮料行业数字化转型中发挥的重要作用,并从政策、资金、平台等方面提出了相应的对策和建议,以期更好地促进产业发展。

改进的菱形解相位法在相位展开中的应用

为解决菱形解相位法在展开复杂相位场时容易出现拉线或孤岛的问题,提出了菱形解相位法的改进算法。该算法首先结合Goldstein枝切法找出包裹相位分布中的残差点,并将包裹相位图分为残差点区域和非残差点区域,然后对非残差点区域采用传统菱形解相位法进行展开,最后依据相位的连续性原则,利用最小二乘法拟合残差点区域的相位,获取实际相位的最佳逼近值,从而获得真实且可靠的相位展开结果。仿真结果表明:改进后的菱形解相位法可以有效展开复杂相位场,使拉线与孤岛现象减少了约70%。

无机非金属材料行业的发展趋势分析

在社会不断发展和进步的当下,对于新型材料的需求日渐增多.客观来说,我国无机非金属材料研发与应用正处于可持续发展阶段,但是,我国无机非金属材料应用的起步较晚,相比其他发达国家还存在一定的距离,在实际应用无机非金属材料时,还存在诸多不足之处.论文针对无机非金属材料内涵类型、应用优势进行分析,旨在探究出无机非金属材料应用方向和发展趋势.

单轴FOD伺服转台设计

从FOD系统的总体需求出发,设计了一款质量轻、体积小、可靠性强且定位精度高的单轴FOD转台系统。根据转台总体设计指标,介绍了转台的工作原理,讨论了转台的机械结构和控制系统的设计方法,分析了转台在-40℃~70℃工作温度范围内零件热变形对装配体的影响。通过SolidWorks构建转台的三维模型,并使用ANSYS对转台进行静力学分析和模态分析,计算出转台的应变和应力分布图以及转台前6阶模态频率。分析结果表明,转台在工作过程中不会发生共振,结构可靠,设计满足指标要求。

基于虚拟工位的柔性装配生产线管理系统设计

阐述装配过程的信息化生产发展要求,提出数字化思路的工位柔性装配线管理系统策略,探讨虚拟工位和虚拟生产线创建基于工位的柔性装配线管理系统,能够在柔性化装配管理系统的支持下,更好地促进制造业的发展。

基于有界分类器的深度学习青铜器年代鉴别方法

针对古青铜器年代鉴别任务需要大量的相关史料、鉴别耗时长以及主观性强等问题,提出一种新思路用于辅助考古专家对古青铜器进行分析和年代鉴别。所提方法在图像分类预训练权重的基础上应用深度学习方法对古青铜器进行年代鉴别:首先,通过大量的基础实验,在较为有代表性的4种网络模型中选出鉴别结果较好的EfficientNetV2-L作为基线模型;接下来,使用EfficientNetV2-L对古青铜器数据集进行特征提取;然后,将原有的线性分类层替换为cosin_classifier,减小方差带来的风险,提高模型鉴别能力;最后,引入Focal损失函数替换原有的交叉熵损失函数进行损失计算,在聚焦因子(focusing parameter)和加权因子(class weighting)作用下有效地改善样本数量较少类别所导致的模型学习效果较差的问题。所提方法较原始EfficientNetV2-L在准确率、精确率、召回率、F1分数和曲线下面积等指标上提高4.1百分点、4.0百分点、4.1百分点、4.2百分点和0.9百分点,在测试集上取得91.7%的最优准确率。在此基础上,还对分期有争议的青铜器进行了模型预测分析。结果表明,深度学习技术在古青铜器数据集年代鉴别任务上是有效的,可提供参考分析数据,减轻考古专家的工作强度。