摘要：由于集保温隔热、装饰防护功能于一体,防火保温一体板具有质量可控、施工简单等特点,具有广阔的市场前景。用于保温和饰面的材料的发展推进了防火保温一体板的广泛应用,保温板结构设计及改进策略都对其应用有着重要的影响。由于市场的需求,保温装饰一体板逐渐往绿色环保、满足个性化需求等方向发展,新材料、新技术将在该产品中得到广泛应用,同时保温装饰一体板也面临生产成本高、技术门槛高等挑战。

摘要：为了解决当前光网络哑资源管理存在数据更新周期长、实时性不足、准确率低以及数据来源不统一等问题,文章设计了可应用于哑资源管理与规划设计的智能系统平台。该平台建立了贯穿资源全生命周期的资源管理流程和方法,旨在打造全新的、科学高效的资源管理与设计模式。通过ICT技术的应用和配套流程方法的实施,文章旨在解决哑资源管理与规划设计中遇到的各类问题,从而创建智慧的哑资源光网络,这将有助于避免信息资源的闲置和浪费,推动整个社会的数字化建设进程。

摘要：针对当前100℃以下的低温加热工艺在农业、化工、食品加工业中存在加热效率低、温度难以精确维持、自动化程度低、设备成本高等问题,集成射流泵抽空技术、PLC控制技术、控温调压技术,设计开发一种基于液气射流的负压蒸汽加热系统。该系统由智能控制系统、液气射流真空循环系统、降温调压系统和循环水调节系统组成,通过液气射流泵抽空提供蒸汽负压环境,结合减温减压装置和PLC智能控制系统对负压蒸汽进行控制,实现负压蒸汽对物料的精准自动化加热。详细阐述负压蒸汽加热系统的工作原理,确定关键部件射流泵设计结构和相关参数,并对其进行流体数值模拟的相关验证,模拟结果与实际误差在10%以内,表明射流泵设计合理可靠性高。对系统的加热性能进行试验,结果表明:基于液气射流的负压蒸汽加热系统可以精确控制蒸汽温度进行加热,同时加热温度曲线平缓,快速升温阶段真空度上下浮动0.003 MPa,平衡阶段真空度上下浮动0.002 MPa,加热温度浮动也在±1℃,更好地适应不同物料的加热温度,在加热效率方面优于水浴加热约2倍。该研究可解决传统水浴加热显热加热不均匀、控制精度差、加热过程缓慢、生产能力较低等问题,为农产品、化工产品深加工的加热方式、系统及装置提供新的思路与参考。

摘要：地膜覆盖栽培技术在我国应用广泛,由于不易回收,我国农田土壤中累积残留地膜超过100万吨,为提高回收效率,机械回收势在必行。针对土壤耕层陈旧残膜难回收问题,设计研发1MSD-1.1型残膜回收机,该机设计有两级地膜回收机构,分别回收表层地膜和深层残膜。对关键部件及参数进行设计和计算,根据设计预期,将残膜回收机前进速度、入土深度、滚筒式地膜捡拾机构转动速度作为试验因素,表层拾净率、深层拾净率、缠膜率作为目标值,进行3因素3水平的Box-Behnken试验,后采用Design-Expert优化作业参数,得到84.97%的表层拾净率、79.06%的深层拾净率、10.32%缠膜率的作业结果,并发现入土深度过大不利于残膜回收,作业前应首先确定作业区域残膜深度分布情况,以此确定作业参数。

摘要：为避免深度神经网络路径决策失败给采摘机器人造成损害,提出一种适用于深度强化学习采摘机器人的安全防护设计方案。方案采用多组神经网络共同对机器人的状态进行决策,并利用V-Rep搭建平台进行仿真,结果表明,采用安全方案驱动机器人时,不仅能遏止机器人的错误动作,还能有效提高机器人路径决策的成功率。上述研究对设计深度强化学习机器人控制方案有一定的参考价值。

摘要：航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和反向的时间信息融合的变形结构,构建出了航空液压管路时间信息融合模型,并通过引入LeakyReLU函数,对模型进行了改进;然后,将实测的一维航空管路时序数据集输入到改进的时间信息融合模型双向循环神经网络(Bi-RNN)中,进行了权重参数的更新;最后,基于同一实测的数据集,分别将其输入到改进的时间信息融合模型、长短期记忆神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)5种故障诊断方法中,进行了训练和对比分析,对相关方法的优越性进行了验证。研究结果表明:利用改进的时间信息融合模型可以对液压管路健康状态和裂纹、凹坑等故障状态进行精准识别,并且准确率可以达到99.2%,总体的准确率和综合指标F 1-sore均可以提高5.1%;在综合性能、准确精度等指标上,改进时间信息融合模型明显优于其他故障诊断模型,可为航空发动机液压管路故障诊断提供一条新的思路,具有一定的工程应用价值。

摘要：为准确验证智能割草机器人升降结构运动特性和受力状态,文中采用了一种基于HyperMesh与ANSYS的联合分析方法。首先,使用Unigraphics NX进行运动特性分析,得出升降速度在0~24 mm/s范围内,升降距离在0~120 mm范围内,均满足设计需求。然后,使用HyperMesh与ANSYS软件进行仿真研究,对智能割草机器人关键部件进行静力学分析和瞬态动力学分析。静力学仿真分析结果表明,零件最大形变为0.05 mm,最大应力仅为11.9 MPa,其结果均在结构和材料允许范围。瞬态动力学分析结果表明,最大应力仅为13.1 MPa,结合应力和变形云图分析得出升降结构不会产生应力集中、材料强度不够等问题。

摘要：为解决鲸鱼优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,采用多种策略对算法进行改进,提出一种自适应动态鲸鱼优化算法。引入立方混沌映射初始化提升初始解的遍历性;引入自适应惯性权重系数并对收敛因子非线性改进,平衡全局搜索与局部搜索能力;对螺旋搜索方程改进,使鲸鱼动态地调整搜索形状,提升算法的全局搜索能力以突破局部最优;为增强算法跳出局部最优的能力,引入广义反向学习机制。采用12个基准测试函数对算法检验,其结果表明,改进的鲸鱼算法有效提升了算法的收敛精度。

摘要：【目的】研究磁化作用对除草剂溶液表面张力及除草剂喷雾雾滴粒径的影响规律,探索新型除草剂喷雾雾滴粒径控制方法。【方法】设计磁化除草剂溶液表面张力试验和磁化喷雾雾滴粒径试验,记录不同磁场强度和磁化时长2个影响因素下除草剂溶液表面张力和喷雾雾滴粒径,观测数据变化规律;并对数据进行拟合,给出符合数据变化的函数关系式。【结果】在磁场强度为50~500 mT、磁化时长为5.0~25.0 min范围内,溶液表面张力和喷雾雾滴粒径均随磁场强度和磁化时长的增加呈现先下降后回升的趋势;当磁场强度为350 mT、磁化时长为15.0 min时,表面张力和雾滴粒径下降幅度最大,表面张力为54.0 m N/m,下降14.96%,喷雾雾滴粒径为108.75μm,下降11.20%。对表面张力数据进行拟合,洛伦兹拟合函数的决定系数(R2)为0.816 4,调整后R2为0.794 0,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.105 9;雾滴粒径数据拟合中,多项式拟合函数的R2为0.833 6,调整后R2为0.787 4,RMSE为2.085 7。拟合函数有意义且拟合精度较高。【结论】磁化作用并不是磁场强度越大或磁化时长越长磁化效果越好,而是存在最佳磁化处理强度和磁化时长;本研究给出的洛伦兹模型函数可作为除草剂溶液表面张力与磁化作用的函数关系式,三次多项式函数可作为350 mT磁场强度下雾滴粒径调控模型。

摘要：种子是农业生产最基本,最主要的生产资料。为实现玉米种子的快速鉴定识别与保护,本文提出基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的玉米种子籽粒图像分类识别方法,可将预训练的CNN模型参数迁移到玉米籽粒图像分类识别任务中。实验采集了6种玉米种子籽粒图像双面图像共1976张,包括16DX531,京粘1号,科诺58,铁研,小金黄,郑单958,建立胚面,胚乳面和双面混合的3种数据集。按照7∶2∶1的比例随机划分训练集,验证集和测试集,并对训练集图像作数据增强处理。基于4种CNN模型Xception,ResNet50V2,MobileNetV2,DenseNet121进行参数迁移学习。实验结果表明Xception与胚乳数据集建模方法优于其他方法。Xception--胚乳模型训练集与验证集平均识别准确率分别为95.55%和95.97%,测试集准确率为92.78%。基于卷积神经网络与迁移学习相结合的玉米籽粒图像识别方法切实可行。