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基于多源信息融合技术的汽车自动驾驶控制系统设计
来源:自动化与仪器仪表 发布日期:2024-10-25
为提升汽车环境信息感知的全面性，确保汽车在复杂多变的交通环境内能够安全运行。设计基于多源信息融合技术的汽车自动驾驶控制系统。汽车定位模块利用不同类型传感器，采集汽车周围环境信息，采用多源信息融合技术，融合各传感器采集的信息，定位汽车运行位置；可拓控制模块依据汽车位置，计算关联函数，划分汽车自动驾驶控制域，当关联函数较大、较小时，则控制域分别为经典域与可拓域；下层控制器依据上层控制器划分的控制域，设
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政校企合作下汽车产业技能人才培养基地建设研究
来源:专用汽车 发布日期:2024-12-15
政校企合作是我国职业教育的主要发展模式，建设人才培养基地是新时期通过职业教育培养产业人才的重要途径。目前长春作为国家汽车产业发展战略区域，但域内各职业院校尚未能有效地利用政校企合作优势进行汽车产业技能人才培养基地建设。据此，以国家发展需要、行业发展需求和职业院校毕业生就业现实情况为背景，以长春汽车工业高等专科学校人才培养为依托，探索政校企合作下汽车产业人才培养基地建设路径，从而解决汽车人才培养基地
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打通数字经济发展“任督二脉”
来源:江西日报 发布日期:2024-11-07
全区115家企业签订改造意向协议、28家电子信息产业集群企业通过数字化改造提升至L6级以上，培育省级“数字领航”企业、“小灯塔”企业、数智工厂等潜在标杆示范企业30余家，建设打造工业互联网平台6个……近年来，井冈山经开区通过推进智能化改造、数字化转型，不断催生新质
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工程机械斗齿与石料摩擦磨损的试验设计
来源:工程机械 发布日期:2024-11-07
由于工况环境的复杂性，工程机械耐磨件的磨损失效问题备受关注。设计环-块摩擦磨损试验对工程机械斗齿的摩擦磨损行为进行研究，选择斗齿材料作为试环，青石作为试块，设置载荷、转速等不同的参数条件，测定摩擦因数、磨损失重，并观察摩擦表面形貌揭示摩擦机理。结果表明，相同转速条件下载荷越大，磨损越严重，但相同载荷条件下转速越高，磨损程度反而会减小；原因是高摩擦速度产生较高的摩擦温度，使得石料表面产生晶化层，降低
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烧结烟气高比例循环技术研究进展与河钢实践
来源:钢铁 发布日期:2024-11-20
烧结烟气循环技术已经成为烧结机提高产量、降低CO、减少漏风、降低固体燃耗的重要技术措施。在钢铁工业减污降碳政策驱动下，提高烟气循环率可进一步强化污染物减排和余热利用效果。因此，烧结烟气高比例循环是未来技术发展的重要趋势。系统总结了国内外烟气循环技术发展历程及应用现状，认为烧结烟气循环技术已基本完善，主流技术路线应为高低温烟气组合的烟气内循环方案，根据烧结生产需求不同，在风箱选取数量、位置和布风方案
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“新工科”视域下智能网联汽车产业协同创新人才培养机制研究
来源:工业和信息化教育 发布日期:2024-12-18
聚焦于车辆工程领域的人才培养模式，倡导跨领域整合与协同式创新的理念。针对智能网联汽车产业的创新人才需求，构建模块化课程体系，注重知识整合与应用创新，建立以行业需求为导向、校企双向深度嵌入的车辆工程领域协同创新平台，推动产业与教育、科研与教学的无缝对接与一体化发展。为确保卓越工程师培养模式的有效实施，从多个维度提出了保障措施。
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数据-模型混合驱动的电动汽车集群行为模拟方法
来源:上海交通大学学报 发布日期:2024-10-25
针对实际电动汽车充电负荷数据缺乏、地区差异大、模拟方法复杂等问题，提出了由行程链、能耗链和充电链构成的电动汽车行为模拟方法。首先，为了解决实际充电数据缺乏的问题，采用数据驱动方式，基于高斯混合模型推导出车辆行程链构建方法和构建过程，根据电动汽车和常规汽车行程相似性，得到电动汽车的出行规律；然后，总结电动汽车行驶过程中的能耗模型，从而在行程链的基础上，得到电动汽车的能耗链；最后，综合考虑充电焦虑模型
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炼铁厂高炉布袋除尘系统结构可靠性探析
来源:山西冶金 发布日期:2024-10-31
以某炼铁厂布袋除尘器设备为研究对象，介绍了高炉布袋除尘系统的结构体系和布袋除尘系统的检测鉴定内容，对布袋除尘器的地基基础系统、混凝土抗压强度、钢材抗拉强度、钢结构构件涂层厚度和结构整体倾斜变形等进行检测，并就布袋除尘器设备结构安全进行评级。结果表明：布袋除尘器可靠性鉴定评级为三级。研究方法对布袋除尘器设备结构安全性检测具有借鉴意义。
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混合现实技术在遥操作机械臂中的创新应用
来源:中国设备工程 发布日期:2024-10-25
本文旨在研究一种基于混合现实技术和景深摄像头的创新遥操作机械臂系统，克服传统遥操作技术在实时感知、操作准确性和用户体验上的局限性，并通过结合Hololens和Intel Realsense等设备，为操作者提供真实感和准确度都极高的遥操作环境。本研究的技术瓶颈包括实时三维重建的延迟问题、MR环境与真实环境的准确融合、机械臂的精确控制以及系统的稳定性和安全性，同时针对上述难点提出了相应的解决思路，未来
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基于深度学习的机械臂物料分拣实验平台设计
来源:天津理工大学学报 发布日期:2024-12-17
为了解决工业生产和自动实践教学中常见的物料分类准确率低和抓取不准的问题，基于深度学习算法设计了一套桌面级物料分类和分拣实验平台。该实验平台通过YOLOv5目标检测算法对4种不同目标进行分类，由两个配备机械夹爪的4自由度机械臂协同实现上料和分拣。实验所需的数据集来源于自建数据集，并通过数据增强算法实现样本扩充以提升模型的泛化能力和鲁棒性。实验以STM32单片机为控制核心，采用视觉处理模块对物料进行分
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