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回火工艺对15MnTi焊缝组织和性能的影响: 2013年; 对15MnTi钢焊缝进行了不同温度的回火处理并进行了组织观察、硬度、拉伸及冲击试验。结果表明:使用JH-J506焊条焊接后,焊缝组织为贝氏体+碳化物+残余奥氏体;经240℃回火处理后,由于回复作用使韧性增加,屈服强度略微下降;随回火温度升高,焊缝金属硬度增加,屈服强度下降,这是由固溶强化作用减弱引起的。同时,随回火温度升高,组织粗化以及碳化物大量析出,导致脆化,因此经650℃回火处理后,焊缝金属韧性大幅下降。; 邓汉忠杨子凝孟祥锋; 关键词：回火焊缝

PCA-MGA-GRNN矿井通风机故障识别方法被引量：5: 2018年; 为预防因矿井通风机故障而引起事故,基于生产安全及经济方面考虑,对矿井通风机故障类型进行准确、稳定、可靠的识别,提出将改进的遗传算法(MGA)与广义回归神经网络(GRNN)相耦合,从而实现对矿井通风机故障的能检测.通过研究通风机作业过程中振动信号与矿井通风机故障之间的关系,将其不同频率段能量值作为故障表征参数,并以相应的矿井通风机故障类型作为目标参数;对故障表征参数进行主元分析(PCA)计算后与目标参数作为GRNN的输入值与输出值加以训练;利用MGA优化GRNN的光滑因子参数,使其具有更好的网络性能,以此建立PCA-MGA-GRNN矿井通风机智能故障识别模型,结合实际的矿井通风机故障相关数据并经实验验证该模型的识别效果,同时与GA-BP、GA-GRNN、MGA-GRNN、SVM进行对比,实验结果表明该识别模型具有更好的运行速度,识别精度为0.96,可实现对矿井通风机故障类型的智能识别.; 李文华杨子凝王来贵; 关键词：矿井通风机故障识别

基于PLC技术的锻造加热温度控制系统被引量：9: 2015年; 工件的加热过程通常采用人工控制的方式,这种方式存在很多不足,不仅浪费了人力资源,而且极易使工件出现过热或过烧的现象,加工过程的可靠性极低。为了克服以上不足,从控制锻造温度的角度出发,设计了一种以PLC为核心部件的锻造工件自动检温和自动送料系统。详细阐述了控制系统的总体设计思想,并分别介绍了软硬件的设计过程、模糊PID自整定控制器的设计和组态界面的建立。实际应用结果表明,本系统在提高锻件的成品率方面表现良好,大大降低了工件损耗和能耗,系统具有很强的实用性,为其他温度控制系统的改进提供参考依据。; 李文华杨子凝吕维军; 关键词：温度控制电磁感应模糊PID控制

一种矿井救灾探测机器人的智能控制方法: 本发明涉及一种矿井救灾探测机器人智能控制方法，包括：采用瓦斯浓度传感器、一氧化碳传感器、温度传感器对巷道中的环境参数进行检测，矿井救灾探测机器人根据视觉传感器、超声波传感器、红外传感器信息进行避障，利用GPS定位模块、生...; 李文华杨子凝柴博张圣孝; 文献传递

一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法: 本发明涉及一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法，包括：利用瓦斯浓度传感器、压力传感器、激光转速仪分别测量巷道瓦斯浓度、风压、电机的转速等风机风量影响参数信息，并利用神经网络优良的非线性映射能力，建立了所述风量影响因...; 李文华杨子凝柴博张圣孝; 文献传递

一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法: 本发明涉及一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法，包括：利用瓦斯浓度传感器、压力传感器、激光转速仪分别测量巷道瓦斯浓度、风压、电机的转速等风机风量影响参数信息，并利用神经网络优良的非线性映射能力，建立了所述风量影响因...; 李文华杨子凝柴博张圣孝; 文献传递

耦合神经网络在瓦斯涌出量动态预测中的应用被引量：4: 2018年; 为了更有效、准确地对煤矿瓦斯涌出量进行预测,保障煤矿生产安全,提出了一种基于改进果蝇算法(MFOA)优化Elman神经网络(ENN)的智能动态预测方法.首先,利用主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量监测数据进行降维处理;其次,引入果蝇算法以改进的自适应搜索步长进行搜索,以此实现对ENN网络参数的全局寻优,从而建立基于MFOA-ENN的煤矿瓦斯涌出量动态预测模型,并对预测效果进行了验证.实验结果表明:MFOA-ENN模型的平均相对变动值为0.003 7、均方根误差为0.102 6、平均相对误差为1.499%,相比于RBF模型、Elman神经网络模型、SOM-RBF模型以及FOA-ENN模型在煤矿瓦斯涌出量预测控制方面具有更好适应性、精度及泛化能力.; 李文华杨子凝王来贵; 关键词：瓦斯涌出量

一种仿生机械臂及其控制方法: 本发明专利公开了一种仿生机械臂及其控制方法，仿生机械臂包括动作捕捉设备、PC控制端、微型控制器和执行机构，动作捕捉设备与PC控制端无线连接、实现数据传输与通讯，PC控制端与微型控制器无线连接，微型控制器与执行机构连接；控...; 李文华杨子凝柴博张圣孝; 文献传递

基于耦合算法的类人机器人模仿学习控制方法被引量：2: 2017年; 为提高类人机器人模仿学习的准确性及效率,建立了一种改进的粒子群算法优化超限学习机的模仿学习模型。采用非线性动态系统对示教时的相关数据进行建模;以动态自适应策略改进粒子群算法的惯性权重,并利用改进后的粒子群算法对超限学习机的网络参数进行寻优;利用该耦合学习模型对模仿学习动态系统的参数进行学习,并重现了模仿学习动作。实验结果表明,该耦合算法应用在类人机器人模仿学习方面具有很好的拟合精度、自适应性及泛化能力,重现模仿学习动作时的平均误差为0.0172。; 李文华杨子凝王来贵; 关键词：模仿学习改进粒子群优化

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杨子凝