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[硕士论文] 童浩然
控制工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:2017年谷歌百度等各大公司重拳出击人工智能领域,各种尖端科技纷至沓来,被业界誉为人工智能元年,着眼于人脸识别、自动驾驶等机器视觉方面的研究被投入广泛的关注,其中图像分类技术更是重中之重,而传统的图像分类技术已经越来越无法满足时代变革的需求,随着大量带标记的数据库的开源使用和带有高性能GPU的计算机的发展推广,深度学习已然从理论走向实践,开始广泛地活跃于图像分类的舞台之上,其中表现最为突出的是卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),目前已经在大规模的识别与分类任务获得了瞩目的成果,突破了传统分类方法的极限并且已经首次达到优于人眼识别的地步。
  本次实验的重点是将CNN应用在实际的图像分类操作中,并对CNN进行优化与改进,将关注点集中在对传统网络架构的改进上,采用Inception架构来进行图像分类,同时使用Dropout算法去减少网络的过拟合和Adam算法去优化模型所需要的参数,并通过迁移学习将模型在谷歌的TensorFlow上分别对MNIST数据集和ImageNet数据集进行图像分类实验,实验结果表明CNN的识别率和识别速度明显高于传统分类方法和改进前的架构,在使用了Dropout算法和Adam算法进行改进后,识别率也有明显提升。
  本文在CNN模型的基础上,将RBM能进行无监督学习的特点结合到CNN之上,引入RBM可以改善CNN模型的识别率和识别速度,这即是本文需要引用的新型架构R-CNN的由来,该方法融汇了CNN和RBM的特征学习能力,迁移大数据集上已预训练好的模型参数初始化小目标集的CNN模型,并使用RBM代替CNN中的全连接层,在小目标集上无监督重训练RBM层,最后使用少量有标记数据对整体混合模型有监督微调。本文在R-CNN模型的基础上加上SPPnet改进模型性能提高运算效率,并引入ROI层改进网络提出R-FCN模型,在ImageNet数据集上进行实验,通过识别率的提高和识别速度的改善,验证模型的高效性。
[硕士论文] 李朋
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:在进入工业化大生产时代后,国家能源消耗逐渐增加,电能的消耗在其中占很大比重。在实际的电能生产和输送过程中电力设施容易出现问题,一旦出现问题带来的后果是非常严重的,轻则造成设备损坏经济损失,重则造成火灾,对公共安全和社会发展有重大影响。因此在电能输送过程中能够及时准确地监测到电力设备运行状态,以及控制电闸开断都至关重要。为了满足实时准确的监控电力设备运行状态的需要,同时加快中国智能电网建设速度,对电网远程智能监控进一步研究具有非常重要的意义。
  本文将物联网技术应用于智能电网远程监控系统设计,其中主要设计内容包括三大部分,首先概述了物联网技术的发展,阐述了物联网技术在智能电网中的应用。其次是对整个系统进行硬件设计以及软件设计。在硬件设计方面包括有以CC2530为核心的ZigBee组网模块、数据采集模块设计,以及以S3C2440A微处理器为核心的4G网关模块设计。软件设计方面包括ZigBee节点的采集传输模块软件设计、4G网关模块的软件设计。其中ZigBee节点模块负责电气设备运行数据的采集和组网发送,4G网关模块负责异构网络的数据远距离传输。最后是对整个监控系统界面的开发,使得电气设备远程监测和控制更加方便。
  本文设计的基于物联网的智能电网监控系统采用了温度和电能传感技术、ZigBee组网技术以及4G无线传输技术,解决了异构网络数据传输的问题,能够实时准确的采集电网运行数据,远距离传输到监控平台,实现了对智能电网设备的远程监测和控制。结果表明系统设计内容具有一定的应用前景。
[硕士论文] 张继明
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着社会的发展,移动机器人应用的场景越来越多,有时甚至需要代替人到一些恶劣、危险、有害的环境中去执行任务。机器人系统需要具有更强的越障性能和越障稳定性,才能适应复杂场景。
  文中综合各种行走系统的特点,最终选择摆臂履带机器人作为研究对象。
  1)设计的摆臂履带机器人包括三段结构,中间为主车体结构,前后两端为摆臂结构,其中前后摆臂结构相同,中间主车体结构左右两侧对称,中间底部焊接有槽钢,用以载重时能有更大的强度。且行走轮及摆臂结构部分均包含有多个复杂的小零件,其中的摆臂轮和行走轮内外轴同心。
  2)结合多元统计学的方法对设计的履带机器人、排爆机器人以及搭载的机械臂综合性能进行评价分析。介绍了多元统计学中的AHP、模糊综合评价法以及熵权法的基本原理、算法,用层次分析法对履带式机器人进行综合性能评价,得出各指标因子的权重值,对设计履带机器人具有重要的参考意义;同时,考虑到摆臂履带机器人更好的完成一系列任务,在机器人上方搭载机械臂,为了避免主观性的影响,求权重时应用了熵值法与AHP相结合,更好的选择合适的机械臂设计方案;最后,利用模糊综合评价法对加机械臂的排爆机器人评价,得出所设计的排爆机器人处于中等水平。
  3)本章对摆臂履带机器人的运动情况和稳定性进行研究分析。分析摆臂履带机器人的转向性能,导出了摆臂履带机器人考虑履带接地段打滑条件下的履带受力情况、转向半径及平面运动方程;进一步,分析摆臂履带机器人的爬坡运动和跨沟运动情况,得出摆臂履带机器人安全爬坡及顺利跨越沟壕的条件,并重点分析摆臂履带机器人跨越台阶和楼梯的越障情况;最后,将稳定锥法应用在摆臂履带机器人稳定性综合评定上。
[硕士论文] 朱金峰
仪器仪表工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:滚筒式采煤机是当前煤矿井下应用的主要采煤装备,其自动调高技术是实现采煤自动化的关键性技术。目前对于自动调高技术研究多集中于理论分析与仿真模拟,相关的试验研究较为缺乏,为了更好地研究自动调高技术,课题组研究设计了采煤机调高实验装置,本文针对该实验装置,提出了基于LabVIEW的由数据采集系统与控制系统组成的整体设计方案。
  论文分析了采煤机调高实验装置的整体结构及其液压系统原理和电气系统原理;对实验装置的压力传感器、位移传感器、倾角传感器、声音与振动传感器及其信号调理仪、数据采集卡以及控制系统中的电液比例方向阀和变频器等分别进行了选型设计;应用LabVIEW开发了采煤机调高实验装置测控系统,包括多通道数据采集模块、数据保存模块、报警模块、数据处理模块、恒定信号输出控制模块和MATLAB程序控制模块,并设计了相应的登录界面,以便在实际应用中进行操作;对设计的测控系统进行了模拟实验性能分析,介绍了模拟实验方法和硬件组成,对实验数据进行了相关的实验分析。
  该测控系统为开放架构,可以根据实验需要进行功能扩展。该测控系统的开发,为采煤机自动调高实验装置后续进行模拟截割和自动调高实验研究提供了有效的研究平台,也为类似测控系统的研究提供了借鉴。
[硕士论文] 张奎
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着我国老龄人口比例的不断增大,轮椅的需求也越来越大。智能轮椅作为提高老年人生活质量和行动自由度的工具,其研究具有广泛的市场前景和社会价值。本文通过对智能轮椅发展现状和关键技术的深入了解后,设计了一种可以实现自动避障和监护报警功能的智能轮椅控制系统。
  本文采用模块化思想将智能轮椅控制系统分成:运动控制模块、超声波避障模块、无线通信模块、监护报警模块、图像采集模块和人机交互模块。本文以STM32F103RCT6微控制器为核心配以相应的外围电路,共同组成了智能轮椅的控制系统。完成了该系统的硬件和软件设计,实现了预期的功能和控制效果。
  针对智能轮椅的人机交互模块,本文设计了智能手机触屏控制和操控杆控制两种控制方式,丰富了操作方式。为了帮助使用者能够及时地了解轮椅周围的环境信息,设计了图像采集模块,采集轮椅后方的环境信息。在报警模块设计中,采用了SIM300模块实现了远程报警。智能轮椅的避障模块,采用了3路超声波分别对轮椅的前方、左侧和右侧进行障碍物信息探测,并利用模糊算法得到障碍物方向和位置的模糊关系,根据轮椅的运动策略,制定了35条模糊控制规则,通过模糊控制器输出转向角,实现轮椅的安全避障。
  最后本文对智能轮椅控制系统的各模块进行了实验测试。测试结果表明,系统可以实时地响应输入指令,完成自动避障、图像采集、监护报警等功能,具有较强的实用价值。
[硕士论文] 秦亚洲
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:在我国,煤矿井下开采约占煤矿开采比例97%,作为井下提升设备的液压绞车因安全性好、功率高,提升载荷大的特点在煤矿领域应用十分广泛。但由于绞车工作环境恶劣,导致其传统结构难以达到作业要求,另外,传统绞车控制系统大多为手动开环控制,导致其调速精度低,平稳性差及驱动与制动系统协调性不高,严重影响了绞车作业安全。为了使绞车结构更好符合作业要求并改善其控制性能,设计了绞车结构和绞车电液控制系统。使所设计的绞车结构合理,提高了绞车的控制性能。本论文主要研究工作及结论如下:
  (1)依据原始参数,设计了液压绞车整体结构并对电动机,液压马达及密封圈进行了选型分析,计算出钢丝绳缠绕层数及理论最大提升高度,依据公式对钢丝绳、大小齿轮,轴承及滚筒完成了强度校核。
  (2)利用ANSYS-Workbench软件,完成了液压绞车关键构件的静力学分析。结果表明:通过对滚筒仿真分析,使得改进后的滚筒应力分布合理,筒壁厚度由原始95mm优化至67mm,滚筒总重量减少27.6%;通过对小齿轮轴仿真分析,在其轴径变化处将圆角尺寸由R5增大至R10,使得改进后的寿命由15年提高至17年;对箱体和滚轮作静力学分析使其达到了绞车作业要求。
  (3)设计了新型液压绞车电液控制系统。与传统液压绞车控制系统相比,该系统采用电液比例换向阀,电液比例溢流阀及普通液压控制阀相结合的设计方式,在简化系统的基础上,实现了对绞车更为复杂的控制。
  (4)利用AMESim软件,搭建了液压绞车电液控制系统模型并对其性能进行了仿真分析。结果表明:该电液控制系统提高了绞车自动化水平,实现了速度闭环反馈调节;在辅助制动系统的参与下,降低了绞车在启动阶段的速度波动幅度,速度调整时间由传统4s减小至3s左右,改善了系统的速度跟踪性能;驱动与制动系统具有较好的协调配合性,使绞车在作业过程中运转平稳,增强了绞车的作业稳定性和可靠性。
[硕士论文] 张秀峰
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着技术的革新,人脸识别技术已逐渐走向现实社会。目前已有较多的应用,因此本文对人脸识别技术进行了一定的分析研究,完成了一个基于Fisher脸的人脸识别系统的训练测试工作。我们知道,人脸识别过程应包括:人脸特征提取、人脸检测、人脸预处理、人脸图像样本集的训练与识别。本文对于上述过程做了以下工作:
  首先,介绍了几个重点改进型LBP特征,分别研究了基于MB-LBP特征以及Haar-Like特征的人脸特征提取方法。根据人脸的Haar-Like特征,结合adaboost算法,以部分AFLW人脸数据库作为样本集,利用opencv训练得到一个人脸检测器,并进行了实验比较分析,得到性能最好的人脸检测器。
  其次,由于检测人脸时较容易出现误判,这里使用人脸和人眼检测器共同作用,在很大程度上降低了检测的错误率,使出现误判的可能性减小。此外,使用连续四次预处理操作,减少了由面部表情、光照条件和人脸平面内旋转对识别率的影响。
  之后,以ORL人脸数据库作为样本集,KNN作为分类器,实验发现:最佳鉴别特征空间维数对Fisher脸算法识别率有较大影响,而最佳描述特征子空间维数只对PCA算法识别率有较大影响,对Fisher脸算法识别率基本没有影响;训练样本数量对两种算法均有较大的影响,当训练样本较少时,PCA算法识别率优于Fisher脸算法,但整体看,Fisher脸算法最高识别率达到100%,优于PCA算法最高识别率96.25%。
  最后,利用OpenCV2.4.11和Visual Studio2013,设计了一个基于Fisher脸算法的实时人脸识别系统。此系统对训练样本中采集过的目标,识别能力很强。这里实验了3个人,每人连续22次的识别中,均准确的识别出了对应的目标编号。但是由于训练样本较少,没有进行全方位的光照采集,对于陌生人脸的识别效果不好,经常会将陌生人错误的识别为训练样本中存在的目标人脸。因此,要获得好的识别率,需要保证训练样本集中的人脸图像要采集到全方位光照条件、面部表情以及希望测试的角度。
[硕士论文] 王伟
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:在寄生式时栅使用过程中,由于时栅测头以离散的形式均匀分布在被测对象圆周上,从而人为安装的局限性总是导致测头与被测对象之间的间隙、俯仰角、偏摆角等安装误差不可避免存在,且随测头与被测对象的相对转动发生连续性、无规则变化,因而无法通过建立理论的数学模型实现安装误差实时修正与补偿。
  为了实现寄生式时栅安装误差实时修正与补偿,本文通过对原有寄生式时栅测头结构进行改进,设计出一款寄生式时栅角位移传感器安装误差自补偿系统,即利用三点法误差分离技术在原有寄生式时栅测头结构中耦合进三组电涡流传感器,通过电涡流传感器测量被测对象与离散测头之间的间隙值,建立间隙、俯仰角、被测转角三者之间的关系方程,得出受安装误差影响后的实际转角,最终实现对寄生式时栅安装误差的实时在线一体化测量与补偿,实现对寄生式时栅更精确的测量。
  寄生式时栅安装误差自补偿系统设计主要包括电路设计与结构设计两个部分。由于耦合进电涡流传感器的缘故,首先需对其电路部分进行设计。当分别施加不同频率的激励信号时,寄生式时栅传感器与电涡流传感器生成的感应信号发生互相干扰,即耦合现象。因此,需设计处理电路对感应信号进行提取与处理,最终获取有用的感应信号。同时,对信号源激励电路进行设计,为寄生式时栅安装误差自补偿系统提供精准、稳定的信号源,最后通过仿真软件Multisim和ModelSim对电路设计部分进行仿真验证。从仿真结果可知,设计的电路可实现寄生式时栅安装误差自补偿系统耦合信号的处理与提取,并为之提供稳定的激励信号源。
  为了验证寄生式时栅安装误差自补偿系统设计方案的可行性,本文通过搭建实验平台对其进行实验论证。从实验结果可知,通过以FPGA为核心生成的激励信号可作为寄生式时栅安装误差自补偿系统稳定的激励信号源。同时,搭建的实验平台可实现对电涡流传感器与寄生式时栅相互耦合感应信号的提取。
  最后对寄生式时栅安装误差自补偿标定结构装置进行设计,其中包括测头、主转动轴、传动装置的设计,并通过Ansys仿真软件进行仿真分析,为后续的结构实物加工提供重要的理论参考。
[硕士论文] 张骎
矿物加工工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:当前,全国大多数选煤厂在重介选煤的工艺控制方面、原生煤泥处理的浮选选煤方面以及压滤生产系统方面均采用传统的人工控制工艺,依靠操作工人的经验和判断,通过眼看、手摸等操作方式来获取数据。虽然在某些环节实现了智能化,如入洗原煤处理量自动控制功能、重介精煤灰分在线检测功能等,但是在某些关键环节仍未实现智能化控制。针对当前涡北选煤厂在人工控制生产方式中存在的缺点和不足,设计一套智能化工作系统可以有效地提升选煤厂的工作效率以及选煤工作的工作质量。
  本文针对当前涡北选煤厂的生产作业系统中存在的问题,提出深度整合重介系统、浮选系统、加压过滤系统、浓缩压滤系统,将各系统整合为一整体,建立清洁低碳、安全高效的现代化、智能化选煤厂的设计思路,以提升各环节自动化水平,提高工作效率,减轻职工劳动强度。在综合分析国内外选煤厂工艺施工技术的基础上,完成重介生产系统、浮游生产系统、压滤生产系统及其他辅助生产系统智能化的设计。用信息化手段管理设备,提高对设备维护的及时性、可靠性。能够对设备运行状况进行监控,实现不同系统间的数据共享,有利于控制系统的完善。实现药剂添加精细化管理,节约生产成本,为生产系统提供可靠实时数据。进而提升选煤厂生产管理的秩序化、合理化,使生产管理人员掌握更多、可靠的生产数据,提高决策的正确性和及时性,并降低生产成本,稳定产品质量,提高精煤产率,提升选煤厂经济效益,有效地提升选煤厂的工作效率,进而增强选煤厂市场竞争力。
[硕士论文] 李强
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:针对目前矿用蓄电池电机车及充电系统存在着体积大、续航能力低、工作效率低、蓄电池使用寿命短、加酸加液泄露及铅污染等问题,以及电机车驱动系统与蓄电池充电装置相互分离的应用现状。根据以上问题,本课题展开了矿用电机车充电与驱动一体化拓扑与控制系统的研究。
  课题首先对矿用电机车储能电源和驱动电机作出比较分析,然后根据矿用电机车工作环境情况等综合考量,选出了低速性能更好的驱动电机(永磁同步电机)与充电速度更快、环境友好的储能电源(超级电容器)。根据矿用电机车的实际运行情况,设计了驱动与充电一体化拓扑电路,并计算出了永磁同步电机和超级电容器的参数。其次,根据所设计的一体化电路拓扑,分析了充电与驱动两种模式下的运行机理,即在驱动模式下的永磁同步电机矢量控制与双向DC/DC变换器的电压外环电流内环双闭环控制;在充电模式下的超级电容器的等效模型及多种充电方法,三相电压型PWM整流控制策略等。重点分析了所设计的一体化拓扑电路中超级电容的充电控制策略,提出了采用分阶段恒流转恒压的充电控制策略,大大缩短了充电时间,解决了传统充电方法充电速度慢、中后期大电流充电容易引起超级电容损坏等缺点。最后,根据所设计的一体化电路拓扑,对一体化控制系统的硬件系统和软件思路进行了设计,并在MATLAB/Simulink仿真软件上搭建了一体化控制系统的仿真模型,来验证一体化控制系统的正确性。
  仿真结果表明,所设计的一体化电路拓扑及充电控制策略,解决了矿用电机车充放电彼此分离、工作效率低下、充电时间长等问题,使得矿用电机车能更加高效的满足工作需求。
[硕士论文] 赵艺
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:铸造在国民经济中占有重要位置,其中铸造技术装备直接影响着铸造的生成质量和生产效率。传统的铸造技术装备大多停留在需要大量人力、机械化和智能化较低的阶段,这样极大地限制了铸造业的发展。但目前尚缺乏针对铸造生产移动智能装备的研究,也没有相关的解决方案。因此,在调研与分析铸造作业环境的基础上,以铸造机器人的全向轮行走机构为研究对象,对其中涉及的关键技术、结构机理和设计方法进行深入分析与探讨。本文主要的工作包括:
  (1)全向轮结构设计与分析。建立了全向轮空间模型,推导出以辊子轮廓曲面上任意一点在全向轮轴线方向投影点对的圆弧圆心角为自变量的辊子半径曲线,借助MATLAB生成辊子的外轮廓曲线,确定出全向轮设计的结构参数,完成了全向轮的结构设计,并利用有限元软件分析,验证了全向轮设计符合最终工程应用强度需求。
  (2)全向轮行走机构结构设计与分析。分析与确定出行走机构动力系统参数的基础上,完成了对铸造机器人全向轮行走机构的电机、减速器选型和传动系统单元、H型支撑腿、单支撑腿、底架、箱体及箱盖等的结构设计,采用Simulation软件验证了关键零部件的设计均符合刚度与强度的力学性能要求。
  (3)全向轮行走机构运动学分析与模拟仿真。构建了全向轮行走机构运动学模型,推导出雅克比矩阵、逆运动学方程及正运动学方程,得出四轮转速与全向轮行走机构运动状态之间的联系。采用ADAMS软件验证了铸造机器人全向轮行走机构结构设计的正确性和运动的稳定性。
  (4)全向轮行走机构设计综合评价。基于AHP评价方法,建立了全向轮行走机构综合评价体系模型,构建了性能指标评估判断矩阵,得出各指标层包含要素的相对权重、子指标层各要素相对目标层的权重和子指标层单个要素对全向轮行走机构的结构设计的权重排序。
  最后,综合上述研究成果,提出了一种合理有效的铸造生产移动智能装备的设计方案,设计的铸造机器人的全向轮行走机构,具备全向运动的特点,有较好的灵活性与柔性,能更好的应用于铸造装备制造业当中。
[硕士论文] 何志强
测绘工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着遥感影像分辨率的不断提高,遥感影像中的信息越来越丰富。传统的基于像元分类仅利用光谱信息进行信息提取,难以满足高分辨率影像信息提取的要求。目前,面向对象分类方法成为了提取高分辨率遥感影像信息的主要方法之一。在进行面向对象分类时,影像分割的尺度、特征的选择等方面一般根据经验知识人工确定,通常具有主观性和盲目性。针对面向分类过程中的问题,本文基于高分二号遥感影像,对影像的预处理、分割、特征选择、分类以及精度评价等方面进行研究,完成的工作主要有:
  (1)基于高分二号遥感影像系统地研究分析遥感影像的预处理。主要进行影像辐射定标、大气校正和正射校正以及图像融合。本文使用HSV融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、基于主成分变换融合和NNDiffuse融合对高分二号遥感进行试验。通过对比分析,NNDiffuse融合变换较适合高分二号遥感影像,不仅较好地保持影像的波段信息,也使得影像的分辨率更高。
  (2)基于eCognition对多尺度影像分割研究分析。对比分析多种影像分割方法效果,确定基于区域多尺度分割的有效性。由于多尺度分割最优尺度的选择缺乏科学依据,难以把握。本文基于RMAS(Ratio of Mean Difference to Neighbors(ABS)to Standard Deviation)模型确定各类地物的最优分割尺度。表明基于最优尺度分割算法可以有效分割高分辨率遥感影像,对影像分割具有一定应用价值。
  (3)提出基于Matlab的ReliefF算法和J-M距离的组合模型,进行面向对象分类的特征选择。利用ReliefF算法去除初始特征空间中的无关特征,获取相关特征集,再利用J-M距离计算各地物类别间分离度,去除相关特征集中的冗余度。获得各类地物相对应的特征集。利用该组合模型可以快速获得提取地物的有效特征集,提高了面向对象分类的效率,对面向对象分类具有一定的研究意义。
  (4)结合基于RMAS模型确定的最优分割尺度和基于ReliefF算法和J-M距离优选的特征集,对研究区影像进行面向对象分类。与基于像元分类进行精度对比,面向对象分类结果总体精度为88.72%,基于像元分类结果总体精度为78.32%。结果表明:针对高分辨遥感影像信息提取,面向对象分类方法更具优势。
[硕士论文] 张晓雅
交通运输工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:质量是生产企业孜孜以求的目标,随着国内公路事业的飞速发展,在快速建设的同时质量的保障也很重要。国家政策提倡资源节约型友好环境,而提高生产效益质量的同时也是对资源和环境的保护,这符合国家城市建设的可持续发展的需求。近些年国内建设水平来显著上升,但是管理方式还存在很多欠缺,由于管理的不合理而影响了质量的提高。传统的质量管理方法常见的问题有施工工艺方法落后、施工现场管理混乱、质量信息存档不完善、图纸细节不祥细、档案信息查询困难等。面对这样的状况,改善项目施工管理方式显得尤为重要。而当今设计BIM技术在工程领域蓬勃发展,是新时代的项目应用的发展趋势。
  在本文章中,首先对目前工程项目质量管理做了大量文献研究,研究发现传统质量管理的许多不足之处,参考目前的施工阶段项目管理方案。发现工程项目更多的引用了BIM技术,在项目全寿命阶段BIM应用广泛,提出针对施工管理阶段BIM技术的优势以及BIM技术的应用情况以及未来发展趋势,为下文管理系统的研究提供了理论基础。
  其次是以设计-施工一体化的要求方式建立了基于BIM技术的道路模型,利用BIM软件相关优势,例如Civil3D、Navisworks、revit、Citymaker等。将这些技术体现在施工质量管理中,充分显示了BIM技术的实用价值。
  最后,通过对管理系统需求进行分析,确立了系统的目标。开发了以浏览器/服务器模式(B/S)结构管理系统,Java语言与ActionScript语言,SQL Server2005数据库系统的施工质量管理系统,将BIM技术有效的与计算机进行结合,并结合了实际工程,测试了管理系统运用的情况,得到了BIM技术在项目施工管理中的应用价值和应用成果。
[硕士论文] 秦金涛
建筑与土木工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:本文旨在研究中小跨径混凝土梁桥病害智能诊断系统,以提高桥梁养护从业人员病害诊断能力和桥梁病害防治水平。在分析常见病害诊断智能系统的基础上,采用专家系统、BP神经网络相结合的方法,以人工智能理论为支撑,研究中小跨径混凝土梁桥病害诊断知识,建立BP神经网络诊断模型。本文的主要研究内容如下:
  1、设计中小跨径混凝土梁桥病害智能诊断系统结构。在病害诊断领域常用的智能系统有专家系统、BP神经网络及其两者衍生结合系统,在对其系统特点及问题分析的基础上,结合用户类型、中小跨径桥梁病害特点以及系统设计原则,选用以专家系统、神经网络的结合方式构建中小跨径混凝土梁桥病害智能诊断系统结构,为后续病害知识分析形成系统诊断参数及规则表等提供依据。
  2、确定诊断参数、建立病害诊断规则集。通过研究中小跨径混凝土病害诊断领域知识,基于智能诊断系统知识库产生式规则表示方法,确定了中小跨径混凝土梁桥病害类型、构件类型、材料类型、环境类型、车况等10种诊断输入参数和病害原因及病害处治2种病害输出参数,以此对案例分析形成病害诊断规则,构建诊断规则集;以BP神经网络推理诊断规则,对病害规则中输入参数以归一化和输出参数“n取1”二进制编码做数据预处理,形成诊断规则数据表,为后续BP网络诊断模型学习、测试提供数据。
  3、设计BP神经网络GUI图形界面、建立BP神经网络诊断模型。依据BP神经网络的设计原则,以诊断参数为输入变量,病害原因及病害处治为输出变量,确定网络层数、各层节点个数和训练参数。针对标准BP网络收敛速度慢,隐含层节点个数难以确定等问题,运用MATLAB神经网络工具箱,设计可更改网络结构参数的BP网络GUI图形界面,通过测试结果对比分析确定最优网络结构。
[硕士论文] 梅银海
建筑与土木工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:悬索桥的受力特点使其对最终成桥线形的精度要求很高。悬索桥主缆的材料一般有:钢丝绳、钢绞线、平行钢丝束。其中钢绞线、平行钢丝束的弹性模量表现稳定。而试验表明钢丝绳的弹性模量在一定范围内随所受拉力的增大而增大。这导致空缆状态下钢丝绳的弹性模量小于成桥的值。若不考虑弹性模量影响,成桥后的主缆线形会远远低于设计线形要求,所造成的误差将无法补救。另外,随着主缆拉力的增加主缆的横截面积也会逐渐减小。本文将针对主缆材料的弹性模量非线性、横截面积非线性的特点,对主缆线形所造成的影响进行分析。
  然而目前还没有完整的计算方案或商用软件可用于计算考虑主缆弹性模量非线性变化时的主缆线形。因此本文需自行编写相关软件,再利用自编软件对该研究内容进行相关分析。为此文本涉及的主要工作如下:
  1、详细推导了以悬链线解析理论为基础的主缆线形计算公式。并利用分段悬链线理论推导计算出了主缆的成桥线形、索力、主缆伸长量、无应力索长、索鞍预偏量、切弧差、空缆线形、空缆状态下索夹的放样位置等重要施工数据。
  2、探索了考虑主缆横截面积与弹性模量非线性变化对主缆线形的影响,并得出了相关的修正算法与计算公式。
  3、利用C#程序语言编写了相关的悬索桥计算软件,并与其它软件进行对比验证。在保证正确性的前提下优化程序,使其能正确计算考虑主缆弹性模量非线性变化时的主缆线形。为了提高自编程序的利用价值,将该程序进一步升级为通用性强、易于上手、拥有良好图形交互界面的计算机软件,方便更多人参考使用。
  4、依托松坡大桥实际施工数据,验证了修正算法与自编程序的正确性,并得出了空缆线形、预偏量需要进行适当修正的初步结论。
  5、对比了松坡大桥考虑主缆弹性模量非线性变化时的空缆线形数据与常规算法的空缆线形数据(即设计值数据),发现2者具有不小的差异,且实际施工数据表明自编程序的计算结果基本与实际情况一致。
  6、保持松坡大桥的恒载集度、矢跨比不变,修改松坡大桥的跨径后再次利用自编软件进行计算。考察探索出的结论是否在不同跨径下的悬索桥都适用,并在考察的过程中得出了更具有实用价值的结论。
[硕士论文] 周烜
控制科学与工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,网络技术蓬勃发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSN)作为物联网技术的代表之一也备受关注。WSN从部署之初起,各节点便几乎处于无人管理的状态,其一旦发生故障,就可能给使用者带来巨大的经济损失。因此,及时诊断并排除WSN的故障,提高WSN网络运行的可靠性和生命周期,是保证应用WSN的监控系统完成指定任务的前提条件。
  根据WSN的结构特点和功能特性,针对WSN中可能出现的故障,本文给出了故障特征值提取方法和样本数据划分方法,提出了基于PNN的WSN故障诊断方法和基于SVM的WSN故障诊断方法,并与传统BP算法进行了仿真分析对比,结果表明它们有更高的可靠性。此外,本文还对WSN故障诊断系统进行设计与开发。具体内容包括以下几个方面:
  (1)研究了WSN的常见故障,包括故障类型、故障带来的危害,并对WSN故障进行分析,确定本文要研究的WSN故障类型和WSN发生故障时的故障特征,并构建故障特征与故障类型之间的对应关系。
  (2)考虑到不同故障特征对故障诊断结果的影响程度不同,在仿真前利用MIV算法对故障特征进行筛选、降维,提取出对仿真结果影响因子大的故障特征。考虑到样本数据在空间上的可能存在分布不合理等情况,利用SPXY算法进行样本数据划分,使最终确定的训练集数据和测试集数据都能体现出样本库数据的特征。
  (3)研究了WSN故障诊断中几种常见的传统算法,包括BP神经网络、RBF神经网络、贝叶斯网络,通过分析发现这几种传统算法在WSN故障诊断中依然存在诊断精度不高、网络不稳定等缺点,基于此本文提出基于PNN的WSN故障诊断模型和基于SVM的WSN故障诊断模型。并与BP网络进行仿真结果对比,结果表明提出的这两种算法在WSN故障诊断中具有更高的可靠性。
  (4)利用Web开发技术,设计了WSN故障诊断系统,包括WSN故障特征值的数据可视化处理、WSN系统通信状态评估和WSN系统故障分析与报告。
[硕士论文] 李国辉
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着科学技术的飞速发展,状态监测被应用到很多领域,对其监测质量提出了更高的要求。在电网输电塔领域运用状态监测可以精确的获取电网输电塔的运行状态,不但可以获取人工巡检无法获取的故障信息,而且提高了预警的能力和效率。状态监测的使用有效加快了智能电网的发展,同时状态监测也可应用于大型桥梁和高楼建筑等其他特殊领域。故状态监测领域是值得深入研究的,它的发展和进步对大型建筑故障的预警具有深远意义。
  供电电源和前端信号采集模块是状态监测系统的主要部分,因此提高供电电源稳定性和前端信号采集模块的精度,是使得状态监测系统得到有效提升的关键部分。状态监测系统中采用PVDF压电传感器采集前端信号和供电电源采用电容分压取电,低压端采用反激变换电路多路输出。
  首先前端信号采集采用PVDF压电传感器,具有频响宽,动态范围大,力电转换灵敏度高,机械性能强度高,声阻抗易匹配等优点,采集到的信号传输给放大电路进行信号放大,信号放大电路采用三段级联的方式,其主要核心原件为CA3140和OP07运算放大器。该信号调理电路具有稳定性强、抗干扰能力强、信号处理具有实时性等突出特点,能够实现现实要求。
  其次取电低压电源部分采用反激变换电路,在反激变换电路中采用电流跟随PWM控制模式,运用双环路反馈控制系统,能够较好的控制电路输出。此控制系统最大的优点是:当电网电压和负载电流突变时,所采用的控制系统将能够以超快的速度进行跟随,以便到快速响应的目的。并在MATLAB中搭建电源系统仿真模型,通过仿真运行的波形和实验测试波形,验证供电系统方案的合理性。
  最后对系统的硬件电路和软件程序进行设计与说明。
[硕士论文] 庞浚疑
建筑与土木工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:基于BIM的3D实景模型具有强大的工程数据交互功能和高精度工程几何参数读取的优点,在现代工程领域中,相对于传统三维模型存在数据集成、仿真能力差的缺点,具有较高的研究价值。近年来,基于BIM的3D实景模型应用起步较晚,在模型数据采集、模型精度和实际工程中的应用还缺乏深入和系统的研究工作。鉴于此,本文在基于BIM的3D实景建模方法,结合无人机数据采集技术,针对无人机倾斜影像数据采集的最优方式,模型精度的影响因素与控制方法,道路和桥梁工程中的3D实景模型应用进行了研究。
  本文的主要研究内容及结论如下:
  (1)基于3D实景模型重构理论,针对常规无人机倾斜摄影数据采集方式,如单镜头多次数据采集和多镜头单次数据采集方式对模型误差的影响进行了对比分析,得到了最优的无人机倾斜影像数据采集方式,即多镜头单次数据采集方式具有经济快速和受摄像曝光率影响小的优点,为最优数据采集方式。
  (2)结合无人机航拍原理,对3D实景模型精度的影响因素进行了综合研究。选取了无人机倾斜摄影过程中,航飞高度、航向重叠率、旁向重叠率及相机倾斜角度作为模型精度的影响因素。通过对不同影响因素下实际羽毛球场的建模精度进行了实验,对比分析了模型与实际羽毛球场的尺寸误差,得到了各因素对模型精度的影响规律。通过对影响规律的分析,获得了各因素的最优取值范围。
  (3)采用基于BIM的3D实景建模方法,结合无人机倾斜摄影数据采集技术,对道路和桥梁工程中利用BIM三维实景模型进行施工现场管理和桥梁外观检查等方面的应用进行了研究。在实际工程中对基于BIM技术构建的3D实景模型进行了精度误差分析,结果表明基于BIM的3D实景建模在路桥工程中能够高精度的进行施工管理控制和桥梁外观检查工作,3D实景模型对于实际工程中的施工应用具有较高的可靠性。
  本文结合理论分析和现场试验研究,提出了基于BIM的3D实景模型建模精度的控制技术,实现了基于BIM的3D实景模型在路桥工程中的应用。
[硕士论文] 周坚卫
机械工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:汽车为人们的日常出行提供了巨大的便利,而随之带来的是道路行车安全系数不断降低,交通事故发生率逐年增加,这对社会秩序造成了不良影响,也带来了不必要的经济损失。引发交通事故的原因有多种,根据有关统计资料显示,汽车追尾在众多交通事故中占比较高,在高速公路环境下汽车追尾事故的发生率更高,在这种背景下,研究开发一种高效可靠的汽车安全系统成为必要。许多社会科研机构以及国内外众多高校展开了这方面的研究,当今最普遍的降低追尾事故发生率的思路是预警,即在追尾事故发生前的短时间内提醒驾驶员正确合理地操纵汽车,为此本文顺应发展趋势,研究开发了一种汽车防追尾预警系统。
  本文的主要研究内容如下:
  (1)建立安全距离数学模型,研究基于前车的不同状态下的两车安全距离,并从人性化的角度考虑,将安全距离分为两类:提醒报警距离和危险报警距离,这样,预警系统就能根据两种不同的危险级别实行分级预警,综合使用多种报警提醒方式联合作用提示驾驶人进行正确合理的行车操作。
  (2)对汽车防追尾预警系统进行硬件设计。该系统由前车信号采集单元、自车信号采集单元、数字信号处理单元、人机交互单元、主控制单元和报警提醒单元等组成,分别对各个单元模块进行详细的硬件电路设计,选用TMS320F2812DSP数字信号处理器作为从控制器用来处理两车相对信息,STC12C5A60S2单片机作为主控制器处理自车相关信号并控制预警,综合比较各种传感器的特点,选用超声波测距传感器作为前后两车的相对信息(相对距离、相对速度)的测量装置,测量自车车速时选用AH3144E型号霍尔车速传感器,通过节气门位置传感器、制动回路、转向回路对自车的运动状态进行实时监控及信号采集,路况选择按钮用来选择适合当前行驶路面状况的路面附着系数,选用多个报警装置,如蜂鸣器、LED指示灯、LCD液晶显示和WT588D语音播报模块,实现不同危险等级下的综合预警。
  (3)对系统软件进行模块化设计,在集成开发环境下编写了程序代码,主要有主程序、超声波测距程序、SPI通信程序、霍尔传感器测速程序、驾驶行为识别程序、路况选择程序、安全距离模型程序和报警程序。
  (4)在搭建的实验平台上进行系统的模拟实验,实验结果表明,系统能够起到预警作用,具有良好的实用性和可行性,能达到预期要求。
[硕士论文] 刘仕茂
土木工程;桥梁与隧道工程 重庆交通大学 2018(学位年度)
摘要:建筑信息模型(BIM)是信息化技术在建筑业的直接应用,它具有共享的API数据接口、高度数据集成性、数据一致性、数据关联性和施工演示功能等诸多优势,在建筑领域已取得广泛应用,并获得显著成效。但是,BIM技术在桥梁工程中的应用还存在很多技术上的不足,体现为:(1)在利用BIM的API数据接口进行软件二次开发时,没有一种简易规范的数据存储格式可供设计人员操作,桥梁设计基本数据存储方式不统一;(2)进行BIM二次开发时,没有一个完整的程序可供桥梁设计全过程使用,各构件需调用不同的插件才能完成整座桥梁的建模工作;(3)BIM技术与复杂非线性有限元分析软件之间的相应接口还未成功搭建,BIM桥梁结构分析模型与有限元分析模型还未实现无缝转换。
  本文以主跨90+170+90米的预应力混凝土连续刚构梁桥为工程实例,基于Microsoft Visual Studio2017开发平台,以Visual C#编程语言为基础,利用Revit2018软件提供的API数据接口,开展了如下工作:
  (1)创建桥梁模型数据的JSON数据存储格式,实现桥梁基本数据的规范存储;
  (2)基于AutoCAD二次开发技术编写钢束助手程序,为钢束的Revit模型建立提供自动读取AutoCAD图纸中钢束信息数据的功能;
  (3)建立的BIM软件Revit的全自动建模程序,实现批量化建族操作与桥梁各构件一键创建模型的快捷应用,最终生成三维可视化BIM模型,并进行施工过程模拟;
  (4)搭建Revit与ANSYS间的数据转换程序,实现BIM软件与有限元结构分析软件间的数据信息链接,基于已建的BIM三维可视化模型,调用数据转换程序提取分析模型与截面形式,直接转化成ANSYS的APDL命令流,在ANSYS软件中生成有限元分析模型、执行静力和模态分析,并展示分析结果,有效解决BIM模型导入有限元分析软件中生成结构分析模型并进行结构静力和模态计算与分析等问题;
  (5)基于已建的BIM模型,进行工程量统计、碰撞检查、图纸输出、协同工作和施工模型等操作,展示BIM技术在桥梁结构设计中的应用情况。
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