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适用于工业机器人抓取的磨削装置设计与研究

本文针对航天某大型脆性材质复杂曲面零件加工中的难题，综合分析了国内外复杂曲面加工技术研究现状，提出砂带磨削加工方法，设计了一种适合于机器人抓取的砂带磨削装置，并用自制磨削样机针对碳化硅材料的加工开展了研究。

  • 2021-07-01
  • 阅读159
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  • 71页
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基于物联网技术的智慧小区联动监控信息集成平台_王竞菲

在对智慧小区进行联动监控过程中,监控信息同步难度较大,因此设计基于物联网技术的智慧小区联动监控信息集成平台.构建智慧小区联动监控信息集成平台的总体构架.在该架构的支持下,采用交叉编译技术进行智慧小区联动监控信息的嵌入式加载和输出转换控制,采用IEEE488.2标准下Bus总线协议进行集成平台的物联网组网监控设计,在DSP集成信息处理环境中实现平台的硬件设计.结合空间均衡调度方法,在智慧小区联动监控信息融合的嵌入空间中,构建监控信息同步控制函数,结合子空间信息聚类方法进行信息空间融合,设计智慧小区联动监控信息集成算法,实现监控信息集成.仿真结果表明,研究方法的信息查全率与查准率高,集成时间更短,充分满足研究要求.

  • 2021-06-23
  • 阅读159
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基于物联网技术的农业灌溉系统精准控制研究_李林

为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型与软件设计,并展开精准控制性能试验。试验结果表明:灌溉系统的多功能传感器数据采集与传输模块精准化程度高,土壤湿度系统监测值与实地测量值之间的相对误差控制在2%以内；在保证系统数据信号传输条件一致情况下,基于物联网技术精准控制算法,系统信息控制处理精准度可提高7.50%,灌溉作业效率可达90%以上；系统运行稳定,具有较好地推广前景,可为智慧农业发展提供优化方向。

  • 2021-06-22
  • 阅读159
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5G物联网的移动边缘计算_李国领

随着物联网设备和应用程序部署的增加,服务供应过程中将生成大量数据。为了优化系统和保证服务质量,需要将生成的数据发送到基于云的远程数据中心进行处理,这就会导致对延迟敏感的物联网应用程序性能下降。为了解决此问题,本文提出了将移动边缘计算与支持5G的Io T服务进行补充集成的体系结构,将MEC集成到5G架构中,以提高Io T应用的服务供应能力,云资源被迁移到网络的边缘以支持本地数据处理。 带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.

  • 2021-06-22
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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代，机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一，愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的５１ 篇 有效文献为研究样本，采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现：１）机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色，发展理论支撑与关键技术；２）机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建，关 注教与学功能策略的实现；３）机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养，创造机器人教师独特价值；４）机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式，实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议，以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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基于Spark框架的电力大数据服务技术_孙煜华

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。

  • 2021-06-21
  • 阅读159
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智能电器最新技术研究及应用发展前景

智能电器，智能家居是未来家庭的基本形态，它的发展前景如何

  • 2021-06-17
  • 阅读159
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静电放电算法_混合核SVM的月径流预报模型及应用_李祥蓉

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机（SVM）,利用静电放电算法（ESDA）优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测。结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型。混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。

  • 2021-06-17
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