摘要：针对传统火灾报警设备对火灾初期监测困难和无法实时指导逃生路径规划等问题,结合5G通信技术提升火场信息传输的实时性,通过模糊算法提升火灾初期的监测精度,采用决策树算法进行多传感器数据的融合,判断火灾情况,采用Dijkstra算法将终端通过数据进行分析,实时规划最优逃生路径等技术手段,构建了以温度、烟雾、摄像头等多传感器为监测终端,以5G为信息交互载体,以云平台为路径规划中心的火灾逃生指引系统。通过测试,系统能及时发现火情并发送逃生路径给火场内人员,达到了设计预期。

摘要：高温硬质合金直齿面齿轮的齿面是一种复杂空间曲面,为了实现难切削材料的复杂曲面产品的批量加工,目前主要以电解加工技术为主,考虑到电解加工在复杂异面类产品的加工中存在阴极设计效率低,精度难以保证等问题,提出一种基于标准阴极特性的阴极型面智能设计方法。首先,基于复杂齿面网格规划原则对直齿面齿轮的齿面点进行合理规划并采用截面放样法计算各采样齿面点坐标;其次,通过对各齿面采样点所在型面的曲率半径分析,利用电解加工平衡间隙理论构建针对不同曲率情况下的相应阴极刀具型面设计方案;最后,利用Matlab中的GUI人机交互界面构建高温硬质合金直齿面齿轮的智能化阴极刀具型面设计系统。通过加工实验可知,利用该系统设计出的阴极型面,其加工精度可达IT8.

摘要：设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统,往气室内通入不同浓度的多组分气体(含有乙醇、二氧化碳和水蒸气),采用红外光谱仪进行光谱数据采集,得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数,建立了多元线性回归模型,并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价,结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果,可以用于预测气体浓度,乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内,其中乙醇浓度预测误差最小,不超过2.0×10^(-4)。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰,能够较准确地预测乙醇浓度。

摘要：针对矿井非结构化环境中人工搜救困难、危险性高的问题,提出了一种仿多腿动物的液压驱动轮式救援机器人。机器人由主体和轮腿机构组成,轮腿机构在摆动马达的作用下可绕固定铰点摆动,控制机器人四摆臂的摆动动作,可实现机器人的姿态调节,实现矿井复杂地形的适应性。对机器人在台阶和壕沟两种典型障碍下的通过性进行了分析,得到机器人的设计参数;在此基础上,基于GA算法对机构参数进行优化,并基于ADAMS进行了越障运动学仿真。研究表明,液压轮式救援机器人具有良好的地形适应能力,为新型煤矿救援设备提供了一种新的设计思路。

摘要：航空发动机的涡轮叶片作为动力产生的主心脏,具有"弯"、"宽"、"掠"、"扭"、"薄"的特点,为了保证发动机的机能平稳性,常在叶片上设计微小气膜冷却孔结构以保证涡轮发动机的进口温度平衡。然而针对这种复杂直纹面上的微小孔加工在传统钻削加工与特种电化学加工中目前主要存在着加工效率低以及质量精度差的问题。为了解决减材制造复杂型面上的微小孔加工技术问题,提出了一种基于增材制造特性的带气膜孔叶片快速成型工艺方法。从增材制造的材料成型特性入手,建立快速成型中各阶段的成型工艺参数与成型质量间的作用关系,并结合多目标函数优化法利用Matlab软件实现成型工艺参数的最优化。实验结果表明,该方法只需传统减材制造的1/5周期即可快速成型出综合精度达IT8,且表面粗糙度在3μm以下的制件,因此该技术的研究对实现复杂异型结构产品的快速化制造奠定了理论基础。

摘要：高层火场中住户因不能及时了解火场动态造成无法伤亡事故发生。本课题应用zigbee技术在住户、楼道、楼栋中分别设置传感模块、路由器模块、协调器网关,将火灾信息实时时通过以太网传到小区监控中心,再以短信形式发送到小区所以住户手机,及时指引住户采取必要措施进行自救避险。通过实验仿真改设计能及时准确发出报警信息,能较好的实现功能要求。

摘要：机床结合部动力学辨识与建模方法一直是制约机床动力学研究和数字化设计的重要因素,为寻找一种比较理想的结合部动态参数识别法,以刀柄-刀具结合部为研究对象,采用完备频响函数的方法辨识机床结合部动力学参数。为验证方法的可行性,在准确建立研究对象有限元模型的基础上,将辨识的刚度参数通过弹簧阻尼单元代入模型中进行仿真分析,仿真与试验对比结果显示,刀柄组合件的前2阶固有频率误差分别为0.04%和0.013%,较小的误差率和一致的振型验证了方法的有效性。

摘要：提出一种压力补偿式混凝土输送缸活塞方案,突破活塞与输送缸之间通过"过盈量"密封的传统设计思路,通过恒定的液压力保持混凝缸活塞密封体和缸体之间的压力,以解决活塞初期过盈量大、阻力大、发热量大、能耗大、磨损严重、寿命短等一系列问题。

摘要：针对传统建筑物结构沉降监测存在可靠性不高和预测精度差的问题,提出了一种基于多传感器和RBF神经网络的建筑沉降监测方法。分别通过多种传感器和GPRS通信模块等硬件设备对建筑物沉降信息进行采集和无线传输;对传感器采集的监测数据进行对比分析,以便得出建筑物的沉降情况,并对可能的沉降点构建了RBF神经网络预测模型。此外,采用蛙跳算法对RBF神经网络的结构参数进行优化。实验结果表明,该方法能够在实际环境中对可能的建筑结构沉降做出准确评估,且预测误差较小,最大相对误差为4.83%,具有较好的预警能力。

摘要：本课题应用ZigBee技术在住户、楼道、楼栋中分别设置传感模块、路由模块、协调器网关,将火灾信息实时通过以太网传到小区监控中心,再以短信形式发送到小区住户手机,及时指引住户采取必要措施进行自救避险。通过实验仿真可知,该设计能及时准确地发出报警信息,能较好地实现功能要求。