多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

学习目标：学习光电测距、尺子量距和光学测距三种距离测量原理与方法，在掌握现代光电测距技术原理与方法基础上，掌握钢尺量距、光学视距基本方法。 第一节 光电测距原理 第二节 红外测距仪及其使用 第三节 光电测距成果处理 第四节 钢尺量距原理与方法 第五节 光学测距原理与方法

电化学手段可以实现对不锈钢材料的快速评价和腐蚀机理研究，因而受到广泛应用。在不锈钢耐蚀性评价方面，最常采用的电化学手段主要有腐蚀电位测试、交流阻抗测试、恒电位极化测试以及循环动电位极化测试。本文分别针对上述四种电化学方法在不锈钢耐蚀性评价上的应用情况进行了介绍，明确了各种检测方法的特点。腐蚀电位及交流阻抗测试是无损检测手段，可以满足长周期腐蚀监测需求；恒电位极化和循环动电位极化测试可以获得材料的极化特征参数，有利于对材料的腐蚀机理及耐蚀性进行评价。结合当前的不锈钢腐蚀研究现状，展望了电化学方法在腐蚀研究领域的发展趋势：未来电化学方法将更多作为腐蚀调控手段，需要结合其他检测技术实现对不锈钢腐蚀过程的精细分析

第三章面向对象的程序设计 本章导读 一、掌握类与对象的概念,类与对象的定义方法及二者间的区别。 二、掌握类的成员函数的定义方法、保存方法及调用方法。掌握类中成员的访问机制和方法。 三、了解对象的作用域和生存期

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

利用硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿具有良好的的工业利用价值，不仅可以解决烧渣的综合利用问题，而且可以解决其对环境影响的问题.本文系统介绍了硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿的脱硫技术方法、工艺流程及最新研究进展.硫酸渣脱硫方法主要有化学法、联合法和生物法.化学法主要包括酸浸、碱浸，联合法可分为碱浸-酸浸、浮选-磁选、重选-浮选、磁化焙烧-磁选等联合工艺方法.比较了这些方法的工艺路线及存在的优缺点，提出了生物法具有良好的工业应用前景，展望了该方法未来的研究方向为：高效脱硫菌种的选育，生物脱硫液的循环使用，硫酸渣生物脱硫协同回收有价金属，生物脱硫过程基础理论及工程化技术研究等

受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

课程简介 科学研究的方法问题是一个重大课题,到目前为止,科学研究方法问题的探索,在 我国仍然是一个较落后的领域。本课以科学哲学为基础,以科研立项申请、任务书填 写等为主线,传授科学研究的立项、合同书填写技巧,研究内容的设计、研究方法和手段的选择等方面的基本原则,试验结果的处理手段和对试验结果的正确分析等,以及常用的科学研究方法