摘要：传统的蜂养殖大量依赖于人的现场监管,对蜂群状态、蜂箱内部的环境状况都需要进行实地考察和开箱检测,这种“入侵式”的监控方式不仅费时费力,并且存有安全风险。如何尽量减少养殖者的现场监管,在降低成本和安全风险的同时提高养殖效率,成为近几年蜂场进一步发展所面临的问题之一。为解决上述问题,借助Raspberry Pi及相关传感器和控制器,设计和搭建了一个物联网智能蜂箱系统。系统提供了手动和自动控制功能,能有效对蜂箱内环境进行远程监控,并具有响应时间短、可靠性高等优点,可以有效减少蜂养殖者的劳动强度并提高养殖效率。

摘要：为了提高生产车间产品质量检验状态标识管理的智能化,避免因工作人员失误而导致不同质量状态产品发生混淆和差错,实现不同质量状态产品严格分区存放,防止产品质量事故的发生。针对产品的质量检验状态设计了4种标识符,分别为“待检”、“合格”、“待处理”以及“不合格”,并将GA-BP神经网络与机器视觉AGV相结合,通过训练好的GA-BP模型对AGV采集到的标识符图像进行分类识别,AGV根据识别结果来对产品进行搬运和分区存放。实验仿真结果表明,GA-BP模型能够快速准确地对这4种标识符进行分类与识别,平均识别率达到93.75%,且该模型具有较好的鲁棒性,为产品标识管理智能化提供了理论依据。

摘要：针对目前蜂箱温湿度控制办法落后、自动化程度低等特点,设计了一种基于树莓派的智能蜂箱。它以树莓派4B为核心,利用DHT11温湿度传感器和一些执行元器件,实现了蜂箱温湿度数据实时上传与温湿度自动控制。经测试系统可以正常运行。并对3种降温元器件(风扇、雾化加湿器、半导体制冷片)涉及的8种降温模式分别进行实验。结果表明,各种组合降温模式的降温速率和对蜂箱内的温湿度条件的改变存在较大差异。根据降温过程中蜂箱内的温湿度变化和能耗为其中6种方法选择了合适的应用场景。该智能蜂箱在蜜蜂养殖中具有良好的应用场景。

摘要：根据围岩岩性特征及水力学分析,对石门坎水电站导流洞洞身支护与衬砌、进水塔、进出口边坡进行了结构设计,施工中根据开挖揭示地质情况对衬砌结构进行了优化设计,经论证及大比尺模型试验,在不增加开挖量的基础上,取消0+150—0+480洞段顶拱混凝土衬砌,按一次喷锚支护形式进行支护,顶拱喷聚丙烯纤维混凝土15 cm,底板和边墙衬砌厚度也由厚变薄,既保证了工程安全,又节省了投资。

摘要：实时定量的监测气侵，一直是安全钻井特别是气井作业的重要课题。在随钻测井技术的启示下，研制了Ｑｊｙ－１型钻井液气侵监测系统。简介了该仪器的基本工作原理、硬与软件设计、主要性能和应用前景，并提出了进一步提高性价比，拓宽应用范围的努力方向。

摘要：针对传统标定算法依赖转台精度的缺点,文中从导航速度误差与惯性仪表误差参数的基本方程出发,深入分析了导航速度误差各方向分量与光学惯导误差参数的关系,给出了标定位置选取的原则;并在光学惯导系统标定的理论基础上,详细推导了导航速度误差与机械惯导陀螺零偏的关系,结合机械惯导输出模型,深入分析了过载系数的辨识方法,统一了机械和光学惯导的系统标定算法。仿真结果表明,该方法辨识精度高,降低了对转台的定位精度的要求,提高了标定设备的使用性。