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弹药引信装配机械臂控制技术研究

随着工业制造的发展，机械臂的应用更加普及，机械臂已经成为智能制造、产业转型的主角。我国弹药引信装配主要还是采用人工手动操作的方式来实现，为进一步提高我国弹药装配的自动化水平，降低危险岗位人数，机器换人势在必行。弹药引信装配厂从实际操作出发，其操作过程中存在很多共性的危险工序，采用自动化生产线代替人工操作，降低危险工序操作人员数量迫在眉睫。基于此，本文以机械臂为核心，针对机械臂控制技术和故障检测技术进行研究，提出了一种基于机械臂实施的弹药引信自动化装配方案。设计的方案中详细说明了装配系统中机械臂运动、工件抓取、注胶密封、引信拧紧和工件检测等设计要点与控制特点。

  • 2021-07-01
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珠三角智慧城市建设再升级_何遥

正＞从数字化、信息化到智能化,从平安城市到智慧城市,珠三角城市群正在向新型智慧城市升级。新型智慧城市,新在何处?传统意义上的智慧城市多侧重技术层面,新型智慧城市则是通过体系规划,推进新信息技术与城市现代化深度融合和迭代演进,本质是完善和提升政府、社会治理体系和治理能力。从一座座信息孤岛,走向融合共享、泛在互联。

  • 2021-07-01
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基于城市信息模型的新型智慧城市管理平台_包胜

自2012年我国开展智慧城市建设项目以来,各地智慧城市的建设如火如荼。然而,在实践过程中,现有的智慧城市建设模式仍然反映出许多不足之处,"数据孤岛"、"重复建设"等现象屡见不鲜。近年来,随着城市信息模型技术的诞生,这一结合了三维地理信息系统、建筑信息模型和物联网等多种先进技术的城市管理手段,将为智慧城市的建设注入新鲜的血液。从智慧城市和CIM技术的内涵出发,两线并行,形成一套基于CIM的智慧城市管理平台设计方案,并结合现存的智慧城市建设管理模式,对基于CIM的新型智慧城市建设的合作模式、内在逻辑、运行优势和建设目标进行细致讨论,最终为我国"新型城镇化"建设提供一套切实可行的方案。

  • 2021-07-01
  • 阅读45
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智能楼宇可视化项目解决方案（佛山公安）

其中，智慧楼宇设计应增强建筑物的科技功能和提升智能化系统的技术功效，具有适用性、开放性、可维护性和可扩展性。智能化系统评价指标体系由智能化集成系统、信息化应用系统、信息设施系统、设备管理系统、公共安全系统5个二级指标构成，下设23个三级指标。 新型智慧楼宇设计应以建设绿色建筑为目标，做到绿色节能、环境宜人和经济合理。绿色环保评价指标体系由资源利用和环境质量2个二级指标构成，下设7个三级指标。

  • 2021-07-01
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新型智慧城市的发展演革与推进建设_赵滨元

随着物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展成熟,智慧城市在顶层设计和实践探索的不断推进下,大致经历了5个阶段。新型智慧城市不是单纯的城市信息化,而是城市智慧化发展方式不断迭代演进的过程。与以往智慧城市相比,新型智慧城市在顶层设计、建设重点、目标定位、实施路径等方面都发生了深刻变化。在新型智慧城市建设中,要以新理念为引领,以数据新要素为驱动,以新技术为供给能力,以新基础设施为支撑,以新服务为根本,以新治理为重点,探索建设运营新模式,构建长效发展新机制,持续提升城市运行管理水平,不断满足人民对美好生活的向往需求。

  • 2021-07-01
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智慧城市引领下的中国特大城市公共服务承载力研究_丁煦诗

城市是人类文明的缩影。随着我国城市化进程的不断推进,城市化在为城市居民带来便捷生活和公共服务的同时,也衍生出许多城市问题。依据公共物品有效供给理论和城市综合承载力理论,主要采用层次分析法对智慧城市引领下的特大城市公共服务承载力进行定量研究。基于科学的城市公共服务承载力评价指标体系,对我国以北上广深为代表的典型特大城市进行分析,从而找出加强和改善特大城市公共服务承载力的科学方案,有助于实现相关区域城市群和经济社会的协调发展。

  • 2021-07-01
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工业共融机器人安全风险评估及协作策略研究

工业机器人在制造领域得到了越来越广泛的应用，具有人机协作特点的人 机共融制造成为近年来工业机器人和智能制造领域最热门的研究方向之一。在 操作人员与工业机器人近距离协作完成任务的背景下，保证协作人员的安全是 一个重要的目标。实际应用中的工业机器人大多不具备协作能力或仅仅只具有 安全急停等被动应急响应，一旦发生安全急停，恢复生产需要耗费大量时间， 无法满足人机协作制造对生产效率的要求。为了实现高效的人机协作制造，必 须对工业共融机器人的实时风险性进行评估，让操作员对工业机器人工作空间 安全性有直观的认识，并使机器人具有决策能力做出主动响应来保证人员安全。 针对上述问题，本文重点研究了制造领域中工业共融机器人安全风险评估方法 及响应策略，主要研究工作如下

  • 2021-07-01
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基于卷积神经网络的人体行为识别

随着视频设备的普及，人体行为识别技术被广泛应用于智能制造，智能监控等领域中。传统的人体行为识别方法通常是经过人工设计特征的方式进行行为识别，例如模板匹配，三维建模等。虽然这些方法在场景简单视频中可以取得较好的识别率，但是面对现实中场景复杂的视频时，识别效果却是不尽人意。在人体行为识别任务中，主要难点是对人体的动作特征和时域特征进行准确提取，而人工设计的特征的方式难以做到这一点。随着卷积神经网络的发展，人工设计特征的方式逐渐被卷积神经网络自动提取特征的方式所替代，大量的图像识别任务以及视频检测任务被解决。因此，本文提出一种基于卷积神经网络的人体行为识别方法。

  • 2021-07-01
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