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? ? 為配合大中專院校、汽校、駕培中心、汽車駕駛員和汽車修理技工培訓教學使用。通過汽車專業課程的教學和本模型的演示，可清楚地了解汽車內部各部件的機械結構與性能，便于學員較快地掌握汽車駕駛和修理技術。 ????天雄公司生產的汽車教學模型，外殼采用進口透明有機玻璃一次壓鑄成型，演示部分采用光電組合，主要部位用金屬材料加固，具有透明直觀、運轉自如、牢固度強、工藝精致、重量輕、運輸拆裝方便，教師教學時能得心應手，使教學達到事半功倍的效果 ? 帕薩特（B5）型轎車透明可駛整車教學模型 ? ? 一、結構： ???? 帕薩特B5轎車規格分別為3600×1400×1150mm。包括前擋板和車燈、散熱器、發動機整體總成、變速器總成、前橋及轉向系總成、后橋、車輪、后擋板和車燈、ABS制動系總成等。它們的規格分別為發動機總成為550×530×580mm,自動變速器為470×350×380mm，后橋寬為140mm，輪大450mm。驅動方式：變速直流電機驅動。發動機運轉、自動變速器各檔位自動換檔方式，發動機切換進氣和ABS制動均有順反直流電機替液壓自動控制。控制系統見各電路圖（天雄公司內部資料，安裝時向用戶提供）。 二、使用說明： ???? 演示時插上220V電源（選擋手柄處檔位指示燈亮），打開點火開關，發動機開始慢速運轉。選檔閥共分七檔（即手選一檔、手選二檔、手選三檔、前駛驅檔、空檔、倒檔和停車檔），需要演示何檔位時，把手柄撥在其檔位上（指示燈亮），采下油門踏板，發動機加快速度。選檔閥在倒檔、空檔和停車檔上時，車速表指示為0，手選一、手選二、手選三和前驅檔上時，車速表分高和低演示，并且顯示在何種范圍內變速器開始自動換檔。節氣門開的越大發動機轉速越快，變速器檔位越高車速表指示越高（模型沒有真正車速，發動機轉速代表車速）。儀表板右面特地裝上變速器檔位顯示，表示在何檔上工作。放松油門，發動機轉速減慢，變速器隨之降檔。當采下制動踏板制動時，變速器自動回空檔，車輪制動器上的液壓缸活塞來回自由活動，表示ABS剎車過程。前后車燈演示時打開車燈開關即可演示其亮與否，冷卻器風扇用開關打開演示。 三、性能與用途： ???? 此模型主要作用功能為演示它本身各部分的組成和工作原理： ???? 1、發動機部分：演示從表面上看出自列四缸、五氣門、電噴發動機外型和內部的結構，一缸五氣門的排列、工作循環、點火進氣和噴油之間相互關系和工作原理，切換進氣過程和組成部件。 ???? 2、離合器部分：演示它既有機械式單片摩擦離合器，還有液力變矩器。二者相互關系是：發動機在低速時，油液的壓力低，不能推動摩擦片壓盤和發動機飛輪結合，發動機輸入的動力只能通過液力變矩器傳遞給變速器；發動機轉速加快時，油液壓力隨著升高，推動摩擦片壓盤和飛輪緊密結合，動力通過摩擦力機械式傳遞給變速器。 ???? 3、自動變速器：演示自動變速器由選檔手柄控制七種檔位。 ???? A、空擋時：變速器中的三個離合器和二個制動器都處于分離狀態，沒有動力輸出。 ???? B、停車檔時：停車檔三個離合器和三個制動器都處于空擋狀態，選檔手柄機械式地把駐車齒輪撥叉壓入駐車齒輪凹部，車輪不能自行轉動。 ???? C、倒車檔時：變速器中倒檔離合器和倒檔制動器結合，使車倒行。 ??? ?D、前駛區：共分四檔，既前駛區一、二、三、四檔。 ??? ?①前駛區一檔時：1-3檔離合器結合，動力輸入到小太陽輪上，帶動內行星輪反轉和外星輪順轉。 ???? ②前駛區二檔時：1-3檔離合器結合，2-4制動器結合，動力輸入到小太陽輪上，帶動內外星輪轉動，傳遞到齒圈上。 ??? ?③前駛區三檔時：1-3離合器結合，3-4檔離合器結合，此時小太陽輪和行星架鎖止在一起和變矩器或離合器輸入的轉速相同。速比為1：1。 ???? ④前駛區四檔時：3-4檔離合器結合，2-4制動器結合，此時的動力由行星架以1：1傳遞給齒圈，且大太陽輪鎖上，外行星齒輪在大太陽輪上差速轉動也帶動齒圈差速轉動，小太陽輪在其中自由轉動。 ????? E、手選三檔：手選三檔在變速器中的工作原理和前駛區三檔一樣，只不過在選檔閥限制下，不論車速高低都不能進入四檔。 ????? F、手選二檔：手選二檔工作原理和前駛二檔一樣，同樣在選檔閥的限制下不能升入三檔和四檔。 ???? G、手選一檔：手選一檔在前駛區一檔上，另加倒檔制動器制動，目的是使汽車在行駛中負荷小時超速行使，以發動機的負載作為制動作用限制在一檔時行駛，其工作原理和傳遞線路與一檔一樣。 ???? 4、液壓動力轉向機構演示：由方向盤、傳動軸、轉向閥、油缸、活塞、轉向泵和儲油罐等組成。 ???? 5、ABS防抱死制動系統演示：由制動踏板、真空助力器、剎車總泵、儲液罐、ABS控制元件和車輪分泵、車輪傳感器等組成。 ???? 6、儀表的演示：能表示出發動機在低速時和高速時的轉速，發動機在什么轉速時換檔和各檔車速變化過程。 ???? 7、其它： ???? A、檔位指示和選檔手柄指示。 ???? B、發動機上變速器上及車輪上的傳感器僅作示意作用，說明了它們在什么位置所起什么作用。 四、安裝方法和次序： ???? 共分八個步驟進行，具體由天雄公司專業安裝技術人員負責安裝。 五、注意事項： ??? 1、小心輕放。 ??? 2、勿用力拉壓擰。 ??? 3、不能安放在潮濕或陽光暴曬處。 ??? 4、勿用硬物碰撞或帶砂物質磨擦。 ??? 5、演示時出現異樣立即停用。 ??? 6、注意插實電器插頭。 ??? 7、演示完畢注意切斷電源。 六、常見故障和排除： ??? 1、機械部分故障：碰傷、拆斷、螺絲松動或脫膠掉落等情況。處理方法：擰緊螺絲，用膠粘或更換另部件。 ??? 2、電器部分故障：元件損壞、接頭松動、保險絲損壞或插頭未插實等情況。處理方法：詳見電路圖，或來電021-63541966技術詢問。

產品詳細介紹  SDY-MAF01現代化礦井通風系統設計綜合模型裝置 該裝置是一個典型的技術含量高的現代化礦井通風系統的縮影，可直觀顯示出全礦整體通風系統、通風設備、通風設施、隔爆設施、煤層注水系統、綜合防塵系統。并通過聲光電系統顯示出礦井安全監測監控系統運行實況。傳感器監測瓦斯濃度、氧氣濃度、風速、一氧化碳、負壓等參數。利用反風措施通風時，礦井反風系統運作實況等。     主要結構：     主井、副井、刀把式井底車場，水平運輸大巷、運輸上山、軌道上山、專用回風上山，一個普通綜采工作面（上、下巷），三個掘進工作面，一條運輸大巷，一條回風大巷。 本系列產品還提供：     SDY-MAC01現代化礦井開采設計綜合模型（A型）     SDY-MAC02現代化礦井開采綜合仿真模型（B型）     SDY-MAC04綜采開采生產系統及演示裝置     SDY-MAC05綜采工作面及頂板管理安全演示裝置     SDY-MAC06綜放開采生產系統及安全演示裝置     SDY-MAC07普采工作面生產系統及安全演示裝置     SDY-MAC08炮采工作面生產系統及安全演示裝置     SDY-MAC09回采工作面初次放頂及周期來壓演示裝置     SDY-MAC10巷、巖巷、半煤巖巷掘進裝藥、聯線、模型（A型）     SDY-MAC11巷、巖巷、半煤巖巷掘進裝藥、聯線、模型（B型）     SDY-MAC12礦井開拓方式立體模型（A型）     SDY-MAC13礦井開拓方式立體模型（B型）     SDY-MAC14井底車場巷道布置模型     SDY-MAC15走向長壁采煤法采區巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向長壁采煤法采區巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17傾斜長壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18傾斜長壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各種地質構造立體模型及巖石標本、巖層產狀模型     SDY-MAC22煤礦井下支護實驗演習裝置     SDY-MAF02現代化礦井通風系統設計綜合模型裝置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤塵）爆炸實訓演示裝置     SDY-MAF05煤塵爆炸實訓演示裝置     SDY-MAF06礦井環境安全監測控實訓演示裝置     SDY-MAF07現代化礦井通風系統與安全實訓裝置     SDY-MAF09礦井災變、風流逆轉實訓裝置     SDY-MAF10掘進與通風工作面生產安全演示裝置     SDY-MAF13雙風機、雙電源、自動切換、三專二閉鎖演示裝置     SDY-MAF14礦井避災路線演示裝置     SDY-MAF15礦井避災路線演示板     SDY-MAF16預防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各種風門演示裝置     SDY-MAF18煤與瓦斯突出實訓演示裝置     SDY-MAF19軸流式通風機     SDY-MAF20離心式通風機     SDY-MAY01立井提升與保護實訓演示裝置     SDY-MAY02斜井提升與保護實訓演示裝置     SDY-MAY03膠帶輸送機及安全保護實訓演示裝置     SDY-MAY04各類型可彎曲刮板運輸機電動模型

XM-S9全功能旋轉式皮內注射及靜脈穿刺手臂模型 ? XM-S9全功能旋轉式皮內注射及靜脈穿刺手臂模型的皮膚采用高分子材料、血管采用乳膠材料、手臂骨采用發泡材料制成，膚質仿真度高，皮膚紋理清晰，設有靜脈血管網。 ? 一、功能特點： ■ 手臂轉軸設計，方便翻轉，八根血管，構成了完整的靜脈系統，真實模仿人體結構。 ■ 可進行注射、輸液、抽血等訓練。 ■ 可選擇不同類型的穿刺針進行訓練，進針有明顯的落空感，正確穿刺有回血產生，如出現滲漏現象，可通過機械旋轉裝置將滲漏處血管旋開后，在原處繼續穿刺使用，克服了漏液現象，滿足學員反復練習的要求。 ■ 前臂下1/3處配有皮內注射練習的皮墊，該皮墊上備有多處注射點，正確注射時，可產生逼真的皮丘，通過移動皮墊能顯示許多注射點，以滿足大量練習的需要。 ■ 可反復進行練習。 ■ 靜脈血管和皮膚可更換，經濟實用。 ? 二、標準配置： ■ 全功能旋轉式皮內注射及靜脈穿刺手臂模型：1條 ■ 機械旋轉裝置：1臺 ■ 輸液套裝：1套 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

髂后上棘骨髓穿刺模型外觀形象逼真，體表骨性解剖標志清晰，穿刺部位骨骼 為可替換耗材模塊，便于反復訓練，提升操作技能。適用于臨床醫學基本技能、執業醫師實踐技能考試對骨髓穿刺術操作的教學、訓練及考核。

本發明屬于食品檢測技術領域，涉及一種畜禽肉黏彈性無損檢測方法，具體涉及一種多要素黏彈模型建立及其黏彈參數確定的方法。具體步驟為：首先利用畜禽肉黏彈性無損檢測系統采集、計算待測樣品的應變數據；然后根據待測樣品的變形特征選擇多要素模型，將不同多要素模型與不同數據擬合算法結合，對應變數據進行數據擬合，建立若干畜禽肉多要素黏彈模型；最后比較若干畜禽肉多要素黏彈模型的擬合效果，根據實際需求，選擇最佳畜禽肉多要素黏彈模型，并計算黏彈參數。最終實現對畜禽肉黏彈性的無損、快速檢測。

本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支持。

一種基于Bagging?RNN模型的電梯制動性能評價方法，包括：a)獲取不同制動性能的電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數據，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓練集和驗證集；c）使用訓練集數據訓練Bagging?RNN模型，根據訓練誤差修正Bagging?RNN模型參數；d）使用驗證集數據驗證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據驗證結果進一步修正Bagging?RNN模型參數，將修正后的Bagging?RNN模型作為電梯制動性能的評價模型；e)將被測電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數據作為Bagging?RNN模型的輸入，模型輸出被測電梯的制動性能評價結果。本發明從電梯制動時電梯閘皮最高溫度變化的生成機理出發，獲取不同制動性能電梯制動過程中的閘皮溫度序列數據，并基于歷史數據提出了相應的電梯制動性能的評價方法。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。

本發明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應成像方法,其步驟包括建立成像系統電子學參數與遙感圖像的定量數學關系；獲取遙感成像系統的位置和姿態參數,并計算成像區域獲取成像區域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區域上空大氣和氣溶膠參數,根據輻射傳輸方程計算該成像區域對應的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統調節成像參數使其不超過成像系統最大輸出圖像值,然后驅動成像設備獲取遙感影像。