简介：工业机器人是实现数字化无人工厂为特征的工业4．0基础设备，我国已连续四年销量全球第一．以工业机器人为核心的智能制造行业蓬勃发展，但国内机器人检测方法，以及相关的检测设备的发展却参差不齐．现就机器人整机性能检测与校准存在的问题、检测技术与仪器的现状、最新发展成果等进行综述．

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简介：摘要本文介绍东芝Asteion/VF螺旋CT球管故障分析、判断及维修，其中又涉及Asteion/VF螺旋CT数据传输部分的测试等。阐述了此次球管故障的判断过程、解决思路及方法。

简介：摘要目的验证Varian公司TrueBeam系列加速器机器性能检查(MPC)系统的可靠性、精确度与稳定性。方法装机完成后通过验收数据与第1次MPC运行的结果进行比较，验证MPC结果可靠性；通过人为引入误差的方法验证MPC结果在图像引导放疗应用中的精确度。收集2019—2020年间60组MPC部分结果求，比较各指标稳定性差异。结果MPC获得的设备误差参数均低于验收获得的误差参数，两者数据差异最大仅为2mm且占阈值比<20%。MPC对辐射和成像位置偏移的感应精度较高，r值均>90%；其中治疗床Vertical方向对位移精度感应较差，r值<73.7%。对于此次验证指标稳定性最好的为治疗床角度方向，标准差均≤0.01，其余各指标稳定性差异不大。结论MPC可以作为图像引导放疗常规质量保证的一种验证工具，对于辐射、成像等中心的验证精度优于机架、准直器和治疗床的机械精度。

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简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：【摘要】本文旨在介绍一种新型的螺旋驱动式谷仓智慧管家机器人——叮咚机器人的设计理念、结构组成、工作原理以及性能评估。通过集成先进的螺旋驱动机构、智能传感技术和人工智能算法，该机器人能够在农业谷仓环境中实现高效、自动化的仓储管理和监控。文中详细分析了机器人的移动性能、载重能力、能耗效率和智能决策能力，并通过实验验证了其实际应用的可行性与有效性。

简介：核工业主要应用的机器人包括应急响应机器人、去污清理机器人、在役检查机器人、特定作业机器人等，本文对各国核工业机器人的研究现状进行了介绍，并分析核电厂机器人涉及的耐辐射性能、系统可靠性能等。

简介：摘要：如今，工业机器人正朝着高精度和速度的方向发展。因此，工业机器人必须不断优化其机械结构，以满足工业机器人发展的需要，同时加强控制。机械手臂是一种移动组件，需要高静态和动态固有频率，以减少运行中的变形和振动，提高机器的运行精度。这也是优化设计的重点和难点。

简介：摘要：目前扣件式钢管模板支架凭借其承载力大、设计灵活、装拆方便、经济效益高等优势在建筑施工领域中有着广泛的应用。然而，由于模板支架架体结构设计不全面和管理缺陷等因素，模板支架倒塌事件频频发生，造成严重经济损失、人员伤亡和恶劣的社会影响。基于此，对机器学习的直角扣件滑移和扭转性能预测方法进行研究，以供参考。

简介：摘要：工业机器人在智能制造中发挥着重要作用。本论文旨在探讨工业机器人的应用领域，并提出性能优化的方法。首先，我们介绍了工业机器人在自动化生产线上的应用，包括装配、焊接、搬运等方面的案例。随后，我们讨论了工业机器人在智能制造中的关键问题，如精度、速度、安全性等。为了优化工业机器人的性能，我们提出了一些解决方案，包括使用先进的传感技术、机器学习和人工智能算法以及定期维护和保养。最后，我们总结了工业机器人在智能制造中的重要性，并呼吁进一步的研究和发展，以不断提高工业机器人的性能和应用范围。

简介：摘要：本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展，图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法的性能，本文介绍了一系列经典性能指标，并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性，以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究，展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现，为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

简介：摘要：本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展，图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法的性能，本文介绍了一系列经典性能指标，并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性，以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究，展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现，为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

简介：摘要：本研究拟基于机器学习算法，进一步探讨其在电磁频谱感知中应用的可能性及其性能的优化。在研究中，我们详细比较了常见的多种机器学习算法, 如支持向量机、决策树和神经网络等在频谱感知中的表现，并通过大量实验进行性能验证。结果显示，机器学习算法在电磁频谱感知中表现出较高的精度和效率，且可有效优化感知性能。在突破传统电磁频谱感知性能瓶颈方面，该研究为相关技术的发展趋势提供了新的理论依据和技术路径，有望在未来的无线通信技术中得到广泛应用。

简介：摘要：本论文研究了高精度机器人关节驱动器的设计与性能分析。介绍了当前机器人关节驱动器的现状，指出现有驱动器在精度和效率方面存在的不足。详细分析了这些问题的原因，包括驱动器结构、材料和控制算法的限制。提出了一种新型高精度驱动器的设计方案，通过改进机械结构和采用先进的控制算法，有效提升了驱动器的性能。实验证明，该新型驱动器在多种应用场景下表现出色，显著提高了机器人的操作精度和稳定性。展望了未来高精度机器人关节驱动器的发展趋势和应用前景。

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简介：摘要：本文主要探讨了机电一体化系统在智能交付机器人中的应用以及如何通过机电一体化技术优化机器人的性能。通过对机电一体化系统的介绍和分析，提出了一些优化思路，旨在提高智能交付机器人的工作效率和可靠性。

简介：采用动网格与滑移网格结合技术,以计算流体力学方法对超小型水下机器人通过狭窄隧道进行探测作业时的水动力性能变化进行数值模拟.计算结果表明：超小型水下机器人通过隧道时,狭窄的隧道使水下机器人周围的流场空间受限,会对其导管螺旋桨产生的推力造成十分显著的影响.刚进入隧道时,导管螺旋桨产生的推力会产生一个剧烈的波动,由于在隧道中,空间狭小,使得螺旋桨前方的伴流显著减小,其推力数值会变小.

简介：摘要： 本文深入探讨智能机器人关节驱动系统的创新设计理念与方法，并对其性能进行全面评估。阐述驱动系统在提升机器人运动精度、灵活性和可靠性方面的关键作用。通过实际案例分析和实验研究，验证创新设计的有效性和优越性，同时展望未来发展方向。

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