简介:基于时间函数预计地表动态移动变形逐渐发展成了一种趋势。为此,详细介绍了原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数,并讨论了这3种Knothe时间函数在地表动态下沉过程中的应用,最后给出了具体实例,结果表明:原始Knothe时间函数和3种改进的Knothe时间函数都有较高的精度,具有实践指导意义。
简介:煤炭中混入的各种杂物不仅影响煤炭质量,还会对煤炭加工设备、运输工具造成损害,甚至引发安全事故,有效排除煤中杂物是煤炭生产亟待解决的关键问题.杂质脱除的难易程度随着科学技术的发展而发生着变化,也决定着除杂选用的方法与手段.传统的除杂很大程度上依靠杂质的物理性质,金属类杂物一般采用除铁器清除,跳汰分选与浅槽分选过程可清除部分轻质杂物,拦杂钩和拦杂网也可清除部分轻质杂物,往往多种方法联合使用,发挥各自的优势.随着人工智能技术的发展,通过实时捕获杂物的图像和三维数据,运用计算机视觉算法对杂物进行快速、准确的识别与定位,随后指导机械手进行精准抓取,可实现杂物的精准分离.该方法实施的关键是需要建立较完备的数据集、设计精准识别算法和抓取控制策略.煤炭洗选过程中杂物的智能清除有利于推动煤炭行业的智能化转型、提高生产效率和产品...