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基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究

在充分挖掘煤矿地质与水文地质资料的基础上,分析煤矿主要突水模式及影响突水关键因素,与煤矿水害 动态实时监测数据相结合,依托云计算和大数据技术建设水文地质数据库,基于现有煤矿水害监测技术,进行煤矿 水害监测预警系统总体设计。 结合大数据技术,研发系统功能模块,实现煤矿水害监测预警系统。 系统应用表明, 该系统功能完备,界面友好,能充分利用实时监测数据,快速有效反应实际情况,为煤矿的安全生产提供有力保障。

  • 2021-06-18
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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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_AI 5G_视域下图书馆空间变革与发展研究

随着AI与5G技术的广泛应用,“AI+5G”将在图书馆未来发展中发挥着重要的作用,在二者的融合驱动下,图书馆将不断具备人机高度协同的服务模式、平等协作的用户馆员关系、满足用户个性化需求的服务内容、线上线下高度融合的服务形式。相应的图书馆服务空间将日益具备高度的包容性、空间多样性、高效的空间协同性。随着AI技术与5G技术的融入,推进图书馆服务空间变革与发展需要做好图书馆空间规划与布局、物理空间设计与硬件配置、实现智能技术的融合等一系列举措。

  • 2021-06-18
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基于双终端的智能家居控制系统的设计与实现

综合利用ZigBee、WiFi、Android技术,设计并实现了一种基于计算机端和手机端的智能家居控制系统.该系统包括软件控制系统、ZigBee协调器和终端节点三大模块.终端节点负责室内信息的采集,通过无线传感器网络传送给网关协调器.用户可以通过计算机端上住机软件和手机端APP实时查看采集到温湿度、火情的信息,并进行照明控制系统和窗帘的控制.实验结果表明:该控制系统实时性强、性能稳定、成本低、易扩展。实用价值较高.

  • 2021-06-21
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智能家居设计

“无接触”被动隔离在家方法十分有效,但也给居家隔离的人们带来许多隐患,年迈的老人、幼小的孩子、慢性病患者、残障人士等让家人和社会揪心,如何利用智能家居系统营造一个智慧、方便的家居环境,并调剂在家办公、上网课带来的枯燥,从而让生活便利,内心舒缓,“隔离病毒”不“隔离生活”,智能家居的特殊价值就突显出来了。科学技术使智慧生活变得无限可能,开启智能家居新时代,创造高效、便捷、安全的居家生活。

  • 2021-06-20
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图数据流的模型、算法和系统

在应用数据高速增长的场景下,已有的静态图计算的模型和方法难以应对数据高速更新的挑战,图数据流模型应运而生。首先讨论当前大规模复杂数据流的产生及其管理需求,分析静态图模型以及已有数据流算法、系统在应对这一数据流场景的固有缺陷,阐述图数据流模型产生的重要背景。然后通过总结分析早期图的流式计算以及已有的少量图数据流的研究工作,给出图数据流模型的一般定义。最后,从方法和问题两个角度探讨图数据流的研究前景,并简要介绍图数据流管理系统相关技术架构。

  • 2021-06-20
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基于数据挖掘的智能家居控制平台

智能家居作为家庭信息化的实现方式,已成为社会信息化发展的重要组成部分。它是在互联网影响之下,通过传感器等进行物联化的体现。在市面上已有的智能家居控制系统基础上,对数据挖掘中数据采集及分析进入深入分析。通过传感器将信息转换输入到控制中心,构建基于数据挖掘的智能家居控制平台。

  • 2021-06-20
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基于修正JC模型和BP-ANN算法预测HNi55-7-4-2合金高温流变行为的对比

采用 Gleeble-3500型热模拟试验机,分别在变形温度为873,923,973,1023,1073K, 应变速率为0.01,0.1,1,10s-1 条件下对 HNi55-7-4-2合金进行等温热压缩试验,研究了该合金的 高温流变行为;基于试验数据,分别采用修正Johnson-Cook(M-JC)模型和反向传播人工神经网络 (BP-ANN)算法构建本构模型,对比分析这2个模型的预测精度。果表明:HNi55-7-4-2合金的 流变应力随着应变速率的增加而增大,随着变形温度的升高而降低。基于 M-JC 模型和 BP-ANN 算法建立的本 构 模 型 预 测 得 到 真 应 力 与试 验 结 果 间 的 平 均 相 对 误 差 绝 对 值 分 别 为 14.63%, 0.35%,相关系数分别为0.9787,0.9999;基于 BP-ANN 算法的本构模型的预测精度更高,可以较 好地描述HNi55-7-4-2合金的高温流变行为

  • 2021-06-16
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