摄影测量技术作为一种新兴的测量技术,现今被广泛用于工程测量领域。将摄影测量应用于大型工程机械的测量,特别是港口起重机械时,受限于复杂的工作环境和机器本身庞大的体型,通常无法获得良好的拍摄角度和控制点。为克服这些问题,提出一种基于系统自标定的摄影测量方法。将普通数码相机和旋转平台连接,实现相机在空间中的旋转。在实验室内确定相机的旋转参数,正式拍摄时根据相机旋转的角度解算相机在空间中的位置和姿态,无需在港口起重机械上设置控制点。实验结果表明,解算出的待测点相对误差最大为1.84%,满足测量要求。

利用风洞试验和CFD模拟方法,研究了风向角和双机间距对岸边集装箱起重机群风力系数的影响。研究指出风向角是影响岸桥风力系数的主要因素,可产生38.79%的差距;双机间距仅在70m内起明显作用,且影响程度在0.1%以下;起重机最不利风向为45°;有无遮挡时风力系数变化趋势相反。同时研究结果表明风沿大车轨道方向作用时,处在下风处的岸桥能获得约(23-35)%的风载折减。最后给出群体折减率表,这可为后续对港口岸桥群的风载折减关系的研究提供参考。

针对目前常见的漏磁探伤机能耗高、发热大、结构复杂笨重等缺点,设计一种用稀土永磁体代替励磁线圈的新型漏磁探伤机。对磁场学基本公式进行推导与分析,得出提高永磁体的利用率以及改善磁场均匀性的一般性规律,利用Maxwell有限元分析软件对新型漏磁探伤机的励磁回路进行分析仿真与优化,设计出五种参考模型并进行对比。生产出新型漏磁探伤机励磁部件实物样品,利用磁力计验证仿真与优化的正确性,为漏磁探伤机的升级换代提供全新的思路。

起重机具有诸多类型,不同类型的起重机具有不同的分析或保养方法,因此对起重机类型进行识别意义重大。针对深度卷积神经网络中存在的数据需求量大、训练时间长、计算成本高等问题,提出一种基于迁移学习和微调的起重机类型识别策略。通过搭建不包含分类层的预训练InceptionV3模型并连接自定义的分类层,利用迁移学习和微调技术,训练出适用于起重机类型识别任务的卷积神经网络。实验结果表明,相较于从头搭建并训练深度卷积神经网络,利用迁移学习和微调方法对预训练模型进行训练可得到较高的识别准确率,并且训练速度更快,训练时间显著缩短。验证集和测试集的识别准确率分别为98.24%和97.67%。

港口起重机的平面度测定是其安全性评估的重要环节之一,针对传统测定方法在工程领域应用的局限性,提出利用近景摄影测量及计算机相关处理技术来解决港口起重机平面度测定问题。近景摄影测量可以获得待测平面大量的点云信息,运用最小二乘法拟合点云坐标形成参考平面,计算参考平面两侧的点到该平面的最大距离之和,完成平面度的计算。实验的结果表明,基于近景摄影测量的起重机平面度测定方法,可以快速精准的完成多台起重机多组数据的测量与处理,工程应用环境要求低,后期处理方便,测量稳定性好。

六足机器人具备良好的地形适应能力来应对复杂的不平展路面,在遇到可跨越障碍物时可选择越障,而遇到不可跨越的障碍物则选择避障。将基于腿部运动学分析和足端轨迹规划得出的六足机器人越障最大高度作为是否越障的重要参考。针对六足机器人在复杂情况下的自主导航问题,设计出基于改进模糊算法的控制系统。该控制系统使用单个超声波传感器转动测距获取距离信息,双目摄像头获取航向环境高度信息,GPS传感器和电子罗盘获取位置信息,并结合六足机器人较强的越障能力,通过预设的模糊控制器,实现自主导航。六足机器人通过V-REP平台实现运动仿真,仿真结果证明,相较于传统模糊控制算法,结合六足机器人越障能力的改进模糊控制算法,在仿真环境中行进时间缩短11,457s,能够有效的缩短行走路径并准确地到达目标点,验证了此改进模糊算法的可行性...