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基于PCB线圈磁感应式直线位移传感器研究

随着我国由制造大国向制造强国的战略转变,传统制造工业向自动化、智能化发展已成为必然趋势。精密测量作为智能制造的基石,同时也是衡量一个国家工业制造水平和科技水平的重要指标。其中,基于电磁感应原理的位移传感器作为精密测量仪器,具有稳定性好、可靠性高、抗干扰能力强、工作环境要求低等优势,广泛应用于工业自动化生产中。但目前市场上大多数高精度的位移传感器价格都比较昂贵,低精度的位移传感器又难以满足现代化制造业对位置传感器提出的高精度与低成本需求。课题组多年来致力于一种低成本、高精度的磁场式时栅位移传感器研究,但由于传统磁场式时栅受制造工艺的制约,线圈绕组的一致性难以得到保证、生产效率难以提高。针对此现状,将时栅测量技术与较成熟的 PCB 工艺相结合,本论文开展了基于 PCB线圈磁感应式直线位移传感器研究,其主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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磁控溅射沉积制备Cu_C镀层及其摩擦学性能研究

一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等,这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程,这就要求在无润滑的情况下,工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求,因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。

  • 2021-07-01
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基于步进式搜索的多AGV路径规划方法及其应用研究

随着制造业向智能制造升级,自动导引车(Automatic Guided Vehicle, AGV)因其柔性高、重组性好、系统拓展性强等特点已然作为新兴的智能物流设备,在各个领域中扮演着越来越重要的角色。为了满足日益复杂繁重的生产任务,多AGV 系统应运而生。在同一区域同时运行的 AGV 数量越多,产生路径冲突可能性越大,因此研究有效的路径规划方法解决多 AGV 路径冲突对于当前智能物流应用与发展有着十分重要的意义。本文以某企业物流诊断改善项目为背景,针对多 AGV 系统中的路径规划方 法开展研究,拟设计一种新的多 AGV 路径规划方法,并应用于实际案例。

  • 2021-07-01
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基于信令和话单大数据的国际服务营销系统研究_叶新斌

为了挖掘国际业务潜在用户,降低营销成本和人工成本,通过实时国际漫游信令、Mc口信令和国际漫游话单的大数据分析,研究开发了国际业务精准服务营销系统,包括国际权限绿色通道服务子系统和国际漫游营销子系统两大部分。为运营商后付费用户提供的全自动化国际权限自动开通和国际漫游产品营销服务的系统。系统具备客户服务创新、营销模式创新、营销工具创新的特点。

  • 2021-06-26
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大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究

大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究

  • 2021-06-21
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大数据时代智能写作平台在学术论文_省略_译教学中的应用_以句酷批改网为例_于强福

文章在分析大数据时代的特点以及大数据时代翻译教学变化的基础上,提出基于智能写作平台的学术论文翻译教学模式,并以句酷批改网为例对该模式进行解释说明。基于智能写作平台的学术论文翻译能力培养过程中,要提高教师信息素养、加强教学资源建设、改革翻译教学方式、优化课程测评体系。

  • 2021-06-24
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通信网络在智能建筑中的应用研究

智能建筑的发展,是科学技术发展的产物;智能建筑在发展中,建筑技术和通信技术、控制技术、计算机技术、显示技术逐渐成为了其技术基础。通信技术是信息技术的一种,通信承担着信息的传递的任务。通信网络是智能建筑的技术基础,其广泛应用推动了智能建筑的发展。对于信息社会而言,人们对通信的要求越来越高,使得智能建筑中通信网络的应用水平也逐步提高。本文对智能建筑通信网络的应用作了分类;对智能建筑中通信网络的发展和应用情况做了论述

  • 2021-06-21
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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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