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基于力反馈的机器人磨抛去除控制研究

随着科学和技术的不断发展，以工业机器人为标志的智z日‘匕t-．制造在各行业的应用越来越广泛。为提高产品加工精度及减少人力成本，关键工艺环节逐步由工业机器人代替工人操作。与工业机器人相比，传统手工加工重复性差、加工效率低，且工人经验水平、情绪等对加工质量都会产生一定影响，难以保证工件加工的一致性，而工业机器人磨抛能够保证较高的加工精度和表面质量，实现高效率、高质量磨抛。在工业机器人磨抛加工过程中，机器人对磨抛接触力的感知和控制能力影响着加工过程中接触力的稳定性，稳定的磨抛接触力往往决定着磨抛后工件的加工精度和表面质量，因此，磨抛接触力的控制十分重要，合理的力控制技术是实现恒力磨抛的关键。本课题以喉道调节片热障陶瓷涂层定量去除为研究对象，主要工作包括机器人磨抛系统平台的搭建，磨抛系统数学模型的建立，模糊自适应PID控制技术的研究，最后进行了基于力测量、力反馈及力控制的机器人磨抛定量去除实验，验证了模糊自适应PID控制技术的可行性及有效性。本课题的主要研究内容包括以下几点

  • 2021-07-01
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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能（AI），未来学校很可能会变得不同，它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于：首先，借助AI的技术赋能，推动实践创新；其次，藉由AI的思想智化，实现理论创新；再者，通过AI的管理赋权，尝试政策创新。以此为据，AI时代未来学校具有以下三种形态：第一，智能学校，在技术上表现为学校智能化+智能化学校；第二，智慧学校，在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新；第三，智联学校，在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合，使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇，在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点。针对综合能源，通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统，并通过若干案例，反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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城市照明规划中的智慧照明指标研究

本文探究智慧城市的照明系统对城市照明规划的具体要求， 分析照明规划建设要素， 与智慧城市照明需 求相对应， 通过需求正向推导与场景反向回应两个维度梳理智慧照明指标， 形成智慧照明指标集， 用于评价智慧 城市照明规划的建设成效。

  • 2021-04-21
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活性黄M-5G合成工艺研究

染料是能够使纺织纤维织物着色的物质，对丰富人们的物质和文化生 活起着重要的作用。随着人们对于棉、麻、蚕丝等天然纤维织物的需求日 益增加，科研工作者也展开了广泛的研究并开发了各种用于其染色的活性 染料。活性黄M一5G是具备偶氮基的M型双活性基活性染料，其兼具乙 烯砜活性基和一氯均三嗪活性基的优点，染色性能优异，具有广泛的用途， 是一种非常重要的黄色染料。根据偶氮染料的合成特点，传统工艺中活性 黄M一5G一般在搅拌釜式反应器中合成。但是由于搅拌釜式反应器体积通 常较大，难以保证在反应器内不同区域具有均一的混合效果，进而出现物 料配比不平衡以及传质和传热效率不佳等问题，导致重氮盐分解等副反应 发生，最终降低产物收率，且易在不同批次染料中产生强度和色光的差异。 超重力反应器（rotating packed bed，简称RPB）通过高速旋转产生的超 重力环境，可以实现物料间的快速混合，能够极大地强化物料间的传质过 程。因此，本课题将超重力反应器引入到偶氮染料的合成工艺中。

  • 2021-06-28
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徐工集团5G+工业互联网创新应用建设组网解决方案研究

随着工业产业互联网的不断发展，企业数字化转型出现新的需求，对企业研发、设计、生产、销售服务等信息的互联互通提出更高的要求，工业与5G、云计算、大数据、人工智能、虚拟增强现实等技术的深度融合，成为企业数字化转型的关键基础设施，成为打造面向未来的智慧互联的工业生产体系。本文主要通过对5G+边缘计算的组网平台部署进行深入分析，为今后运营商应对类似业务需求提供解决方案。

  • 2021-04-20
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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人工智能焦虑的成因、机理与对策

近年来，人工智能技术的快速发展和应用，带来了诸多经济与社会问题，由此引发了人们 对“机器换人”的担忧和技术性失业的焦虑。围绕人工智能技术进步引发的心理焦虑，从就业替代、工作 价值伦理挑战、基本心理需求满足三方面分析人工智能焦虑形成的主要原因，结合创新扩散理论和资源 依存理论，探究了人工智能技术进步通过信息传播与扩散，逐渐改变社会大众认知、情感和行为倾向的过 程。最后，通过建立人工智能网络舆情监测系统、设立专项基金、尽快出台相关法律、建立健全社会保障 制度等措施，减缓人工智能发展给社会大众带来的心理焦虑。

  • 2021-06-29
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