构筑全新平台开辟潜在市场汉诺威中国农机展明年四月在京召开

由中国农业机械工业协会、德国汉诺威展览公司、德国农业协会和汉诺威展览会（中国）有限公司联合举办的中国国际农业机械技术与设备展览会暨会议将于2006年4月在京揭幕.展会定位整个中国市场以及东亚和东南亚市场,构成一个领先的国际性农业及相关领域的贸易展会.展会为观众提供一个了解和接触世界先进、     

基于XC609D系统的数控加工平台设计

基于XC609D雕铣数控系统设计了一种小型数控加工平台,主要包括基座设计、进给系统设计、夹具设计和电路设计。通过整机联调和加工性能测试,该数控加工平台实现了设计目标,加工性能良好,灵活性强,可用于小型个性化产品加工以及精细加工等领域,具有一定的推广意义。     

农用智能移动作业平台模型的研制

智能移动作业平台是实施“精细农业”的基础。自动导航控制技术是智能移动作业平台的重要技术之一。为了开展农田智能移动作业平台及其导航控制技术研究,将计算机技术、传感器技术、GPS技术和数据通讯技术等集成与融合,研制了一种以蓄电池为电源,电动机为动力的农用智能移动作业平台模型。在平台模型的基础上,开发了基于GPS和电子罗盘的导航控制系统。详细论述了导航控制系统的工作原理、控制方法。试验结果表明,该平台模型能按预定的路线行走,直线行走偏差在1 m以内,弯道行走偏差在2 m以内。通过对导航误差进行分析,提出了进一步改进的方法。该研究为“精细农业”作业平台研究进行了有益的尝试。     

基于6-DOF并联平台远端运动在线模拟研究

分析了基于6自由度(6-DOF)并联平台的运动在线模拟技术,以6-DOF运动为研究对象,对6-DOF并联运动平台进行运动建模,阐述了基于6-DOF并联平台的运动在线模拟的实现方法,并实验验证了6-DOF并联平台的运动在线模拟理论与实现方法的正确性。     

风波流对多平台阵列浮式风机Spar平台运动特性的影响

平台结构的稳定性是浮式风力机安全运行的最基础保障。为探究浮式风力机平台阵列的动态响应特性,该文提出一种3×3方阵排布的共用系泊系统多平台阵列方案,建立基于OC3-Hywind Spar Buoy平台的NREL 5 MW浮式风力机整机模型,通过辐射/绕射理论并结合有限元方法,分别研究并对比了单个平台和3×3方阵排布的多平台的动态响应特性。结果表明:浮式风力机Spar平台在纵荡、垂荡和纵摇方向响应均集中于低频波浪(波浪频率低于0.5 rad/s时);3×3方阵排布位于四顶点处的平台存在一定的横荡响应,响应范围约为?0.2~0.2 m,其余平台横荡响应可忽略不计;随着环境载荷的加剧,单平台纵荡响应急剧增大,响应范围由?0.25~0.25 m增大到?1.5~1.5 m,多平台时纵荡响应变化不明显,均保持在?1.5~1.5 m,同时,多平台纵摇响应明显低于单平台,验证了该文所提方案的有效,从而为未来海上风电场的建设提供了理论参考。     

基于SAP系统的工作流平台

随着国家电网公司“SG186”工程在宁夏电力公司实施的深入进行,在SAP系统的应用过程中暴露出了各种不同的问题,包括人员对系统本身结构认识不足、流程生疏以及SAP系统功能不能满足现有业务需要等问题,解决的办法是加强对操作人员的培训力度和进行SAP系统的二次开发。为了解决流程难理解,操作太复杂的问题,需要开发一种简单、实用的工作流系统。     

螺旋锥齿轮网络化制造集成平台研究

为提高螺旋锥齿轮的加工精度与效率,实现螺旋锥齿轮制造信息化,深入分析了螺旋锥齿轮网络化制造的信息流程,提出了一种螺旋锥齿轮网络化制造集成平台的功能体系结构,并通过Web服务技术实现了集成平台的应用集成与软件架构。通过搭建集成平台的原型系统和螺旋锥齿轮的联网加工试验,对该集成平台的可行性和实用性进行了验证。     

电力企业实施ERP系统的差异、风险及对策

<正>企业资源计划(简称ERP)产生于20世纪90年代初,是一种建立在信息技术基础上,全面集成企业的所有资源信息,为企业提供决策、计划、控制,以及业绩评估的全面而系统的管理平台。2006年,随着国家电网公司对"SG186"信息化建设工程进行统     

设施园艺移动平台分布式驱动自适应防滑控制

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱移动平台动力学模型与Ackermann差速转向模型,结合速度瞬心原理及轮胎侧偏角确定各车轮转向目标转速;其次,为提高电驱移动平台对时变附着系数的适应能力,采用改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波算法设计复杂路面识别器,实现对路面附着系数准确估计;最后,设计基于自适应滑模算法的防滑控制器,根据路面附着系数估计值确定车轮相对最佳滑转率并实时控制滑转率。为验证所提控制策略的有效性,开展了Carsim-MATLAB/Simulink联合仿真与分布式设施园艺电驱移动平台实车试验。试验结果表明,所提控制策略可准确估计复杂道路下路面附着系数,降低车轮滑转率误差;在不变路面、对接路面与对开路面3种工况下,左侧车轮滑转率误差分别为0.031、0.015和0.038,右侧车轮滑转率误差分别为0.026、0.005和0.028;在不变路边随机路面实测路况下,电驱移动平台路面附着系分别数约为0.44和0.47,最大滑转率分别约为0.69和0.68,有效抑制了轮胎转向时的过度滑转,提高了电驱移动平台的行驶稳定性。研究可为设施园艺车辆驱动防滑控制提供具体理论依据和实施方案。     

基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。