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“中国制造2025”行动纲领的颁布与执行,标志着以智能制造为核心的新一代信息化技术与制造业加速融合,已成为全球先进制造业发展的突出趋势。钢铁工业发展到现阶段,正处于转型升级的关键时期,从传统的向规模要效益的扩大产能重复建设模式将逐渐转到绿色、智能为主题的高质量发展轨道上来。
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我国是煤炭消费大国,煤炭在我国的能源结构中占到了60%以上,对我国能源供应具有重要的作用,虽然现在各种新型能源的应用降低了煤炭的占比,但在较长的时间内煤炭仍然占据着主要的能源形式[1]。随着我国煤炭的不断开采利用,矿井的开采逐渐朝着厚煤层的方向发展。
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中国是全球起重机市场的主要制造和消费国之一。我国起重机制造业经过多年的快速发展,已经形成了一批实力雄厚的企业。国内起重机企业在技术水平、产品质量和市场份额等方面取得了显著进展,与国际知名企业竞争力逐渐增强,逐渐实现了从产品跟随到产品引领的转变。
协作机器人是指在某一共同空间下,距离较近的多个机器人以数据交互的方式实现作业。如今,协作机器人被广泛应用在目标追踪、运输任务上、搜救、体育、监视等方面[1,2,3,4,5,6,7,8]。系统总体架构考虑了设备功能和人机交互功能两方面,不仅可以扩大机器人系统应用范围[13],而且实现了操作人对多个机器人的监督。
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在电气工程自动化控制中,PLC(可编程逻辑控制器)技术已经成为不可或缺的一部分。PLC技术以其高效、安全、简单、便捷等特点,应用范围非常广泛。它可以应用于各种电气控制领域,如工业自动化、航空航天、交通运输、医疗器械等等。PLC技术在这些领域中的应用,可以提高生产效率,降低生产成本,同时还可以提高产品质量和安全性。此
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随着改革开放的深入实施,我国经济发展速度得到质的提升,并且逐渐加大了与国际经济之间的联系,推动了我国整体发展进程。特别是在科技方面,取得的进步更加明显,为电气工程及其自动化的发展奠定基础。从近几年的发展状况来看,电力相关产业得到较快发展,并且对电力资源的需求量也相对较高,在这个过程中电气工程自动化控制系统起着非常关键的作用。
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随着机器人技术的发展,相关学者不断在各个领域中探索创新方法,包括农业机器人。早期的农业机器人仅仅被用于简单的作业(如土壤耕种等),但随着技术的进步,人们开始将机器人技术应用到采摘领域。因此,有必要采用更先进的手段来提高采摘机器人的性能和效率。
“自适应与智能控制”课程是控制科学与工程学科博士生的一门学科基础课程,该课程学习研究的内容包括自适应控制与智能控制的基本理论、方法及应用,对学科所需控制理论基础知识具有重要的储备作用,对于提高博士研究生的自适应与智能控制理论和应用水平,学习本学科其他专业课程,研究和解决复杂系统的控制问题具有重要的支撑作用。
自1999年沙阿尔首次提出机器人示教学习概念以来[3],该领域便吸引了众多研究者的关注,并取得了显著进展。示教学习通常采用运动基元模型进行建模,其中运动基元作为运动控制与学习领域的基本单元,能够构建并执行复杂运动。
压力敏感材料是柔性压力传感器的主要研究内容。Chen T等人[13]以炭黑,碳纳米纤维,热塑性聚氨酯及苯乙烯嵌段共聚物为材料,通过超声共混和浸渍涂层的方法制作了一种柔性压力传感器,该传感器的灵敏度为0.031 6 kPa-1,工作量程达到0~200 kPa并且具有超过1 000次的良好重复性。
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国家需求能源的不断扩大,输电能力及其能源负担也在不断增加,在能源管理与开发过程中,不管供电通信还是服务,风险评估都将成为其中必不可少的步骤之一,结合专家分析同时,还需要确定能源行业风险评价模型和识别方法。为了解决与能源服务和供应相关的风险,应确定与电力运行相关的总风险,特别是过载风险,即损失风险和错误风险。
。巡检机器人属于特种机器人,其可以替代人工进行危险、繁重、重复性高的巡检任务,有效降低了巡检成本和安全事故发生的概率[2]。轮履复合移动机器人兼顾了轮式机器人和履带式机器人的优势,能够更好地在复杂的环境下开展巡检任务,对轮履机器人的研究成为了当前学术界关注的焦点[3-4]。
在气象观测、工农业、航空航天、食品和药品储存等制造领域,对湿度和温度有着严格要求,因此,对这两个参数的检测变得尤为重要。温湿度传感器近年来得到了大力发展和应用。传统的电子式温湿度传感器易受电磁干扰,灵敏度低,响应时间长,限制了其性能和应用范围。
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5G技术以其高速率、低时延、大连接的特点,为各行各业带来了前所未有的发展机遇,但同时也面临着基站选址与优化的巨大挑战[3–4]。因此,深入研究5G基站选址决策与优化问题,对于提升5G网络覆盖质量、优化资源配置、提高通信效率具有重要意义。
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湖泊水位是衡量一个地区水资源状况的重 要指标,对于保障区域供水安全、防洪减灾以及 生态环境保护等方面具有重要意义。 准确预测 湖泊水位的变化趋势,可为相关部门制定合理的 决策提供科学依据。 然而,由于湖泊水位的变化 受到复杂多变的自然和人为因素的影响,传统的 定量预测模型在精度和适应性方面面临诸多 挑战[1-3] 。
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