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关键词： 农业机器人   三维建模   多传感器   信息采集  

摘要： 为了提高农业生产效率和降低劳动强度,设计基于多传感器的农业信息采集机器人系统。首先,通过分析农田环境,确定农业信息采集机器人的功能需求和设计参数,提出总体设计方案;其次,充分考虑机器人的稳定性和适应性,保障其能在复杂的农田环境中稳定运行,利用SolidWorks绘图软件建立三维模型,包括机械结构和传感器等的模型;最后,设计与实现机器人信息采集系统,包括农业信息采集系统的PC端登录界面和信息显示界面,可展示农业信息采集机器人采集到的数据。基于多传感器的农业信息采集机器人系统不仅促进了农业生产的智能化、高效化和可持续发展,还为实现智慧农业提供了有效途径。

关键词： 冲压车间   传统制造   人效管理   降本增效  

摘要： 本文以某传统冲压车间为例,针对生产领域在降本增效大环境下推行人员效率应用提升的课题,基于效益、效率和能力三个维度,从运营视角出发,在不额外增加设备投资的情况下,通过精准排班、人力共享、技能拆分、流程优化等手段提升人员效率应用提升。

关键词： RPA   信息系统   数字化转型   效率提升   跨系统集成  

摘要： 随着数字化转型进程加速,企业信息系统中的重复性、规则性任务逐渐成为制约效率的关键瓶颈。机器人流程自动化(RPA)技术通过模拟人类操作界面,高效完成跨系统数据搬运、流程执行等任务的自动化,从而显著提升运营效率并降低人力成本。文章基于技术原理、应用场景及行业实践3个维度,系统分析RPA在信息系统中的核心价值与实施路径;进一步结合金融、医疗、政务等领域的典型案例,探讨其对企业数字化转型的推动作用。

关键词： 绿色港口   多能源融合   氢负荷预测   碳排放   经济分析  

摘要： 基于港口亟需实现绿色低碳转型的需求,以宁波舟山港穿山港区为对象,构建多类型设备用氢预测模型,预测港区用氢负荷;基于HOMER Pro软件构建港口多能源融合系统并优化各模块容量配置,评估不同策略下系统的碳排放和经济性;最后针对氢气价格、电解槽成本及用氢负荷进行敏感性分析。结果表明,LF策略在经济性与清洁性间达到最优,用氢负荷是影响系统配置的关键因素。

关键词： 机床资源匹配   组合优选   本体建模   多目标粒子群优化   多特征零件  

摘要： 从用户完成零部件三维模型设计到寻找合适的机加工企业,快速、准确地匹配制造资源与制造需求成为亟需解决的关键问题。针对机加工零件设计与制造过程的高效衔接,提出了一种面向协同加工多特征零件的机床资源匹配与优选模型。通过扩展数据交换与原子任务相似度分析,生成加工任务单元;采用本体建模方法对机床资源信息进行服务化封装,并基于加工能力匹配度筛选出各任务单元的候选机床资源集合。在此基础上,引入服务调度中的服务质量(quality of service,QoS)信息,构建机床资源组合优选评价指标体系,采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法进行模型求解。实例验证结果表明,所提方法能够有效提升机床资源匹配与组合优选的效率,最终获得的Pareto前沿解中,综合评价最高值为0.8518,最小总转移距离为628 km,实现了加工资源的高效整合与优化配置。

关键词： 大数据   会计信息化   人才培养   安全管理   财务共享平台  

摘要： 本文基于大数据技术发展背景,从时代要求和管理效率提升维度论证了会计信息化建设的必要性,分析了基础设施滞后、安全管理缺失、复合型人才短缺三大问题,提出构建财务共享平台、完善安全体系、创新人才培养机制等路径,这些措施可为会计信息化建设提供理论与实践指导。

关键词： 热物理量测技术   课程设计   教学改革   创新型人才   OBE理念  

摘要： 为满足培养研究生学习能力、实践能力、创新能力的需要,根据热物理量测技术课程的现状和能源动力类专业985高校研究生的特点,该文在教学内容、教学方法及评价体系等方面进行有效的改革探索和实践。通过对该课程的教学改革,提高学生的专业素养,加深对该专业知识的系统认识,形成以“创新能力培养和产出”为导向的教学模式。构建启发式教学、翻转课堂、科研导向型教学、实践教学和教学研讨等先进教学手段与各部分教学内容模块之间的最有效搭配模式与衔接办法,切实提升教学效果,提高研究生创新意识、创新能力与实践能力。

关键词： 电机   性能退化   高斯混合模型  

摘要： 电机作为气动附件的驱动部件,性能的好坏决定了气动附件能否正常工作,影响着飞机的安全飞行。为了判断电机的性能状态,提出一种基于GMM与信息熵正则化的电机退化评估方法。首先,根据故障现象选择电机的特征量,对特征量进行标准化处理。然后,建立高斯混合模型和信息熵正则项模型,通过改进EM算法,构建基于健康分量的后验概率构建健康指标HI,判断电机当前所处的状态。通过实验测试获取电机数据,进行仿真分析与实验结果验证,证明本方法能够有效判断电机所处状态。