摘要：缺乏自主作业能力是制约机器人在工业制造领域大规模应用的主要因素之一。机器人通过学习操作技能,可有效加强自主作业能力,进一步提升智能化水平。针对雕刻任务,提出了一种机器人技能学习方法以实现高效作业。该方法首先对任意轨迹进行分割和特征提取,利用梯度提升决策树多分类方法进行轨迹分类,并基于改进型动态运动原语模型的技能学习方法生成待雕刻字样轨迹。同时,在所搭建的机器人雕刻实验平台,采用艾力特机械臂完成了雕刻英文任务,实验结果表明雕刻效果良好,实现了机器人雕刻技能学习。该方法效率高,能够适应不同任务需求,在工业制造领域有着广阔应用前景。

摘要：基于饱和地基多孔介质理论,考虑了水土的惯性及耦合作用,研究了横观各向同性饱和地基的稳态振动问题。利用Hankel变换,得到饱和土的位移、应力、孔压的积分形式的解,由此利用数值Hankel逆变换给出了数值算例,最后讨论了横观各向同性饱和地基各向异性对地表竖向振幅的影响。

摘要：编码器信号在传输过程中容易受到辐射干扰与传导干扰的影响,特别是在大功率应用场合,而正余弦编码器的细分技术对信号质量又比较敏感。针对正余弦编码器的信号干扰,提出了基于迟滞比较器和基于D触发器的抗干扰设计方法,并结合其细分技术给出了相应的软件处理方法。MULTISIM仿真与现场实验测试验证了两种方法均可以有效地抑制干扰,同时验证了基于D触发器的抗干扰设计效果更好。

摘要：为分析不同类型的加筋材料对桩-网复合地基加固处理后沉降特性的影响,根据某市城际铁路工程地基处理情况进行了7组室内模型试验,对比不同加筋材料、桩基布置形式和桩帽连接方式对软土地基沉降、桩土差异沉降和桩土应力比的影响。研究结果表明:采用桩-网复合地基可有效减小深厚软土的地基沉降和桩土差异沉降;三向土工格栅控制沉降的效果优于双向土工格栅和单向土工格栅;正三角形桩基布置形式比正方形布置形式更有利于达到控制沉降的效果;桩顶桩帽设置增大了桩体与上部垫层的接触面积,减小地基的整体沉降和桩土差异沉降;采用有限元分析了桩-网复合地基的长期沉降变形,结果表明沉降在早期快速增长后趋于稳定。

摘要：基坑开挖过程中,在深、浅坑交界位置若先行施工浅坑部分的基础、地下室及上部结构,上部结构的重量将造成深坑坑边的超载,然而对于此类超载的取值依据却不明确。本文采用有限元软件ABAQUS对桩筏基础进行数值模拟分析,并与现场实测进行了对比。通过控制临近基坑的开挖深度、土体的压缩模量等参数,分析了基坑周边建筑物施工过程中基础底部土压力的变化情况。结果表明在建筑物荷载较大的情况下,随着临近基坑开挖深度的增加,基底土压力会逐渐下降;基础底部的土压力值会随着桩间土压缩模量的增加而增加。

摘要：以三峡库区某小城镇污水处理厂为例,介绍了折流曝气生物滤池/稳定塘工艺的设计特点和运行效果。当进水量为800 m3/d,进水COD、NH4+-N、TN和TP值分别为(14～315)、(1.00～41.72)、(4.90～50.16)、(0.30～3.79)mg/L时,出水水质优于GB 18918—2002的一级B标准。该工艺对低浓度进水水质与水质的波动具有良好的适应性。季节和温度变化对系统去除COD和TP的影响不明显,但冬季的NH 4+-N和TN去除率明显偏低。稳定塘能进一步净化曝气生物滤池出水,起到了良好的水质保障作用。

摘要：传统四轴飞行器的控制多为摇杆遥控器,针对其便携性差、控制距离受限等问题,采用智能移动终端与3G网络技术来实现对飞行器的远程控制。但智能移动终端系统的多样性给编程带来一定的难度,采用跨平台移动应用框架PhoneGap来设计和开发手机APP控制平台,不仅节约了开发时间和成本,而且有效增加了APP用户群体。室外测试实验表明:在3G网络信号覆盖下,平台操作便捷、实时性好,飞行器运行流畅、坐标显示准确,同时可跨平台使用,适应性好。

摘要：在知识经济时代 ,人力资源是一种非常重要的资源 ,但它必须转化为人力资本才能发挥其重要作用。西部地区在人力资本观念、教育、医疗保健体系、制度环境以及整个经济发展水平等方面都还很落后 ,我们必须解决这些困难 ,从而促进人力资源向人力资本的转化。

摘要：该文提出了一种基于视觉信息和动态运动原语(dynamic movement primitive,DMP)模型的机器人示教学习方法。首先,利用双目摄像头拍摄数据,并基于掩膜原理、质心计算和坐标变换,实现基于视觉信息的场景目标位置识别;其次,基于DMP模型的技能学习算法,提出了初始位置和目标位置相同情况下的分段学习方法;最后,将上述目标识别算法和技能学习方法相结合并应用于机器人作业任务中,通过仿真实验验证了所提出示教学习方法的有效性,实现了机器人在位置空间上的技能泛化。该方法对于机器人示教学习以及人机技能传递的相关实践教学和应用研究具有重要意义。

摘要：工件装配在工业制造中占有重要地位,实现机器人复杂而灵巧的装配动作,对于提升工业制造智能化水平具有重要意义。针对装配作业任务,将视觉示教与机器人技能学习相结合,首先搭建基于Kinect2相机和AR标签的机器人示教系统获取示教数据;接着设计了机器人装配技能学习算法生成新的运动轨迹;最后在Gazebo仿真平台完成了对上述方法的验证。该方法具有效率高、可操作性强等优点,在工业制造领域有着广阔的应用前景,同时对于机器人示教学习相关实践教学和应用研究具有重要意义。