张洁
- 作品数：15 被引量：26H指数：2
- 供职机构：河北建材职业技术学院更多>>
- 发文基金：河北省科学技术研究与发展计划项目更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 实训室恒压供水设备的研究与改造
- 2014年
- 实训室恒压供水设备由于常年使用及可编程控制器的品牌更新,现在此设备已经老化,不能正常工作。因此要以行业科技和社会发展的先进水平为标准,对恒压供水设备进行维修和改造,让其达到先进性和实用性,进而达到实训室资源的合理利用。
- 张洁邢满荣李文杰
- 关键词：恒压供水
- 跨专业数字孪生实训系统构建——基于玻璃切割设备
- 2025年
- 推进产教深度融合,将企业的实际需求融入到日常教学中,培养切实满足企业要求的技能型人才,是职业教育不断探索、追求的目标。通过以数字孪生技术为基点,探讨基于玻璃切割设备的跨专业数字孪生实训系统的构建,通过分析玻璃切割设备的技术构成及特点,结合机电一体化技术、电气自动化技术、智能控制技术等相关专业人才培养需求,从实际工程应用角度构建跨专业多课程关联的数字孪生实训系统。旨在提高行业、企业与教学的结合,提高人才培养的针对性,支撑本地区玻璃行业的发展。
- 韩骏刘杨张洁查天任王治军
- 关键词：玻璃切割实训
- 基于曲率积分法的楔形板矫直理论技术研究
- 2024年
- 文章详细研究了基于曲率积分法的楔形板矫直理论技术在板材矫直过程中的应用。通过曲率积分法和楔形板矫直技术的相互结合,实现了更精确和有效的矫直。文章介绍了曲率测量和计算方法、楔形板矫直装置的设置与调整,以及依据曲率调整楔形板矫直装置的具体操作流程。实际应用表明,该技术能够有效降低板材翘曲和弯曲误差,提高矫直质量,为高性能产品生产提供有力支持。
- 陆向辉赵克宝张洁
- 浅槽机在万利一矿选煤厂的改造分析被引量：3
- 2018年
- 论述了重介质浅槽分选机的工作原理及W26F54型浅槽机技术特性,分析了选煤厂浅槽分选存在的问题及原因,并进行技术改造,最后对改造效果进行分析。结果表明,重介质浅槽分选机使用过程中因重产物料性质不同,在槽体内介质阻力和自身重力相互作用下造成重产物在浅槽槽体底部分布不均,使得重介质浅槽分选机两侧磨损不匀称,刮板经常发生塑性变形影响生产。通过选用牌号Q345的12 mm厚碳结构热轧钢板,在刮板背面加设加强筋,调整单个刮板承载载荷,调整刮板与轴向角度等措施,万利一矿选煤厂刮板事故率降低84.44%,刮板发生塑性形变率降低82.11%,大修周期由75 d改造后为100 d,效果明显。
- 武志亮张洁王敏
- 关键词：塑性变形刮板
- 一种建材检测操作台
- 本实用新型公开了一种建材检测操作台，包括平台和夹持机构，夹持机构包括一对固定块和卡板，卡板的一侧表面固定连接有连接杆，连接杆的另一端固定连接有夹板，卡板位于连接杆的一侧的内部左右对称各开设有一个活动腔，卡板外表面的两侧位...
- 柳婷婷韩骏赵克宝张洁赵文艳孙博
- 基于DEM的旋转给料器叶片磨损特性研究被引量：1
- 2024年
- 为探究旋转给料器工作时,颗粒在给料器内流动对给料器的磨损特性,使用SoildWorks软件构建旋转给料器叶片结构,借助EDEM软件对仿真模型进行离散建模分析,分别研究旋转给料器不同转速、不同叶片数下给料器叶片磨损情况,得出给料器叶片数相同,叶片转速为230 r/min、267 r/min与305 r/min时,随着叶片转速的增加,磨损量反而减小。当转速都为230 r/min,叶片数量为4、6和8时,6叶片的情况下给料器叶片的磨损程度最小。综合得出的结果,给料器可以设计成叶片数量为6、额定转速为305 r/min,这样对叶片的磨损程度不大,可以提高给料器的使用寿命。
- 张洁纪云
- 关键词：DEM转速磨损
- 一种基于智能窗户的控制方法及装置
- 本申请涉及一种基于智能窗户的控制方法及装置。所述方法包括：获取目标窗户的窗内需求信息、窗内环境信息、窗外光照信息以及窗外环境信息；根据窗外光照信息在目标窗户的照射关系，计算目标窗户中间夹层的液晶材料的电学参数调整信息；根...
- 师小波李灵锋张洁
- 基于PLC和MCGS组态的机械手控制系统的设计被引量：19
- 2015年
- 介绍了一种应用PLC和MCGS组态软件对机械手运动控制系统的设计方案。系统采用西门子公司的S7-200PLC作为控制器,北京昆仑自动化公司的MCGS组态软件作为监控软件,给出了具体的PLC的设计方案及MCGS监控画面设计、运行策略的设计以及与S7-200PLC之间的通信的详细说明,有效的实现了对机械手的实时监控和远程控制。
- 邢满荣张鹏王晓冬张洁尹岳波
- 关键词：PLCMCGS机械手
- 刮板输送机断链智能监测技术研究被引量：2
- 2025年
- 针对现有基于AI算法的煤矿井下刮板输送机断链监测技术在线学习能力低、检测精度差、稳定性低、复杂场景适应性和可靠性差等问题,通过在极限学习机(ELM)中增加增量式在线训练,设计了可实现离线样本和实时在线样本训练的在线贯序极限学习机(OSELM)网络,进而提出了基于OSELM的刮板输送机断链智能监测技术。将经过大量煤矿井下刮板输送机链条监控图像(离线样本)训练的OSELM网络算法写入AI摄像仪,将AI摄像仪安装于刮板输送机机尾,实时感知刮板输送机链条运行状态并进行在线学习,由AI摄像仪输出控制决策,并通过刮板输送机集中控制系统平台实时显示识别结果。井下工业性试验结果表明,OSELM网络具有较高的自主学习能力、较强的泛化性和鲁棒性,对刮板输送机断链识别的平均精度均值、准确率和精确率分别为98.6%,99.3%,91.7%,检测速度达205.6帧/s,整体效果优于深度神经网络融合网络、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv8、ELM等模型,实现了刮板输送机链条状态的精准、实时检测。
- 李灵锋张洁陈茁查天任尹瑞
- 关键词：刮板输送机
- 一种装配机器人的控制方法及装置
- 本申请涉及一种装配机器人的控制方法及装置。所述方法包括：根据装配机器人的视觉传感信息以及激光位移传感信息，对装配位姿进行多层次自校准，得到装配机器人位姿确定信息；根据装配机器人的多点微距扫描信息，对装配机器人位姿确定信息...
- 张洁师小波李灵锋
