机械臂结构轻量化设计研究

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对机械臂结构轻量化的实现方案进行了研究与分析,通过Patran软件所提供的变密度算法来建立机械臂的拓扑优化模型,根据预先划分的设计区域对大臂的拓扑结构进行分析,实施拓扑优化求解,最终输出拓扑优化结果。在此基础上,通过机构臂应力云图和机构臂位移云图对机械臂的拓扑优化结果进行分析。经实验研究发现,拓扑优化前后机构臂的最大应力和最大位移均未发生明显变化,机械臂拓扑结构的改变并未对其物理性能造成影响,而拓扑优化前后大臂质量分别为2.092 kg和1.777 kg,大臂质量减轻15.06%。并且机械臂各关节在运行过
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为了对GPS高程拟合精度进行分析,采用多项式曲面拟合法,分析了二次曲面拟合方法、三次曲面拟合方法以及在求解待定点的正常高的计算过程,研究了测量精度,主要包括外符合精度、内符合精度和模型精度,然后,采用Matlab软件,研究了地质高程拟合流程,通过实例验证了多项式曲面拟合法在GPS高程拟合精度分析中的应用。研究得出,地质高程的拟合精度与拟合地区的地形,起算点的拟合方法、数量,起算点的空间分布有着密切
对青海五龙沟地区的红旗沟—深水潭金矿床进行了研究,结果表明,矿体严格受控于北西向韧性剪切带,呈似层状、脉状产出,在走向和倾向上具有分枝复合、波状弯曲、膨大狭缩和歼灭再现的特征;矿床的围岩蚀变发育,其中硅化、黄铁矿、绢云母化相互叠加的部位是金成矿的有利部位,具有良好的找矿效果,可作为找矿标志;矿床成因属于构造蚀变岩型金矿床,成矿流体来源于岩浆。
卡拉卡泽克铜金矿床位于吉尔吉斯斯坦奥什州穷阿莱区,为了进一步查明卡拉卡泽克铜金矿的资源状况,为开发该矿床提供地质依据,分析了卡拉卡泽克铜金矿床地质特征及矿石加工技术性能,研究了矿体的分布情况,矿体的形态、规模、产状、延深情况等矿体地质特征以及矿床成因及找矿标志,并分析了矿石加工技术性能、资源/储量及矿床的潜在经济价值。研究表明,矿山具有较好的潜在价值,开发建设经济效益较好。
断层是导通含水层的主要通道,在煤矿生产过程中采用物探、钻探等手段提前查明断层富水性是非常必要的工作。针对该问题,通过在探查钻孔中采用钻孔瞬变电磁法三分量探测技术,通过理论数值模拟和在济宁三号煤矿应用表明,钻孔瞬变电磁法三分量中的X、Y分量响应形态的“S”形态和反“S”形态以及Z分量的单峰形态,可以判断出异常在钻孔周围的空间展布范围,孔中噪声水平更低、探测半径可以达到32 m,探测结果对异常地质体的划分更加精细,通过三维空间成图判别了异常体主要来自煤层顶板,指导了矿方后续该区域的防治水工作,证明了该方法的有
被动式保温是指利用建筑自身的保温性能减少热量损失,最大限度降低不可再生能源消耗。以寒冷地区某高层住宅为例,采用被动式保温设计理念对其进行了保温改造设计,按照被动式保温建筑墙体的传热系数要求,通过增加隔热层厚度减少墙体散热,增强整体气密性和局部气密性,利用多目标灰度管理算法将能源消耗、保温性及气密性作为评价变量对改造效果进行了评价分析。
对绿色建筑发展以及目前绿色建筑中存在的问题进行分析,在建筑行业中,绿色建筑的理念已经广泛应用于实际中,但是绿色建筑仍然是目前建筑行业中讨论最热的话题,在CO2排放方面对绿色技术的应用及发展进行综述,进而对CO2节能技术开发的必要性进行了探讨,最后对绿色建筑的未来应用做了规划。
布赫特山地区铁铜矿床位于柴达木盆地北缘欧龙布鲁克陆块东北部,地质条件复杂,成矿条件优越,矿床主要赋存于奥陶系中岩组上部和下部碳酸盐岩组合与华力西期中酸性花岗岩和闪长岩的接触带附近。矿体呈明显的磁异常和磁异常变化,矿区内已发现铁矿(化)体4处,铜矿(化)体2处,矿体的形态、产状及分布严格受矽卡岩带控制,发育矽卡岩化、蛇纹石化、黄铁矿化、硅化、绿泥石化、褐铁矿化、孔雀石化等蚀变类型,其成矿类型为矽卡岩型铁铜矿床。
水地沟金矿床位于秦岭造山带北秦岭构造亚带,属于北秦岭古生代、中生代金、银、铜、铅锌、钼、锑成矿带的中段。在详实野外地质调查工作的基础上,针对矿床的矿体特征、矿石质量、矿石结构与构造、金矿化特征、围岩蚀变和成矿阶段等展开研究,分析矿床主控因素和找矿标志,探讨矿床成因。研究结果表明:矿床和矿体严格受朱夏深大断裂和瓦穴子断裂的次级断裂控制,尤其是受北东、近东西向、近南北向的3组断裂构造控制;矿(化)脉形态、产状与其断裂构造的形态、产状相似;水地沟金矿床为受韧性剪切带控制的中低温、中浅成热液型矿床;成矿物质来源于
安全生产管理系统是建设智慧矿山的重要组成部分,为进一步提高矿井施工安全管理工作的信息化水平,基于Java EE架构设计了一套智慧矿山安全生产管理系统,分析了该系统的硬件结构、软件结构、功能结构以及相应的数据库设计方案,并以环境监控子系统下的数据查询分析模块为例提出了实现该模块功能的静态模型与动态模型设计方案。根据系统功能结构与传感器数据的存储与管理特点提出了数据库表设计方案,基于Windows Server 2019 NT10.0操作平台展示了该系统中数据查询分析界面的显示效果。
为了实现对电力系统中所有发电机组暂态稳定性的监视,提出一种可在线识别发电机组实时运行状态的改进卷积神经网络框架。提出的框架使用向量测量单元所获取的测量值作为数据源,利用带有预测池化层的卷积神经网络来实现多标签分类功能,以达到识别多种发电机组运行状态的目的。在模拟多种故障状态的IEEE 118测试系统上开展仿真测试。结果表明,所提出的框架能够快速而准确地识别发电机组的运行状态,是实现发电机组运行状态