Kőzetminta -elemző: 4 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:41

A kőzetminta -elemzőt kőzetminták típusainak azonosítására és elemzésére használják lágy kalapáló rezgéstechnika segítségével. Ez egy új módszer a kőzetminták azonosítására. Ha van meteorit vagy ismeretlen kőzetminta, a kőzetminta -elemző segítségével meg lehet becsülni a mintát. A lágy kalapálási technika nem zavarja vagy károsítja a mintát. A minták azonosítására fejlett Neuro Fuzzy értelmezési technikát alkalmaznak. A grafikus felhasználói felületet (GUI) a MATLAB szoftver segítségével tervezték, és a felhasználó láthatja a kapott rezgéseket, grafikus kimenetet, és a kapott kimenet a másodperc törtrésze alatt jelenik meg a panelen.

1. lépés: A mechanikus eszköz felépítése

A mechanikus eszköz méretei a következők

Hossz X szélesség X magasság = 36 cm X 24,2 cm X 32 cm

A minta rúd hossza = 24 cm

Kalapács hossza = 37 cm

Korong sugara = 7,2 cm

Tengelyhossz = 19,2 cm (2)

Az automatikus lágy kalapácsos mechanikus eszköz a minta kalapálására és rezgések létrehozására szolgál … A keletkező rezgések a mintákon oszlanak el. A rezgések nagyon simaak, és nem zavarják vagy károsítják a mintát.

2. lépés: Rezgésérzékelő

3 db 801S rezgésérzékelő vibrációs modell Analóg kimenet Állítható érzékenység az Arduino robot rezgésérzékelőihez a rezgések összegyűjtéséhez … Mindhárom érték átlagát használják az adatok elemzésére.

3. lépés: Arduino vezérlés és programozás

Az Arduino összegyűjti az adatokat az analóg csapok segítségével, és konvertálja az adatokat, és elküldi azokat szöveges fájlba

Arduino programozás

int vib_1 = A0; int vib_2 = A1; int vib_3 = A2;

{

Sorozat.kezdet (9600);

pinMode (vib_1, INPUT);

pinMode (vib_2, INPUT);

pinMode (vib_3, INPUT);

Serial.println ("CÍMKE, VIBRÁCIÓS ÉRTÉK");

}

void loop () {

int val1;

int val2;

int val3;

int val;

val1 = analogRead (vib_1);

val2 = analogRead (vib_2);

val3 = analóg olvasás (vib_3);

val = (val1 + val2 + val3)/3;

ha (val> = 100)

{

Serial.print ("DATA");

Serial.print ("VIB =");

Serial.println (érték);

import feldolgozás.sorozat.*;

Soros mySerial;

PrintWriter kimenet;

üres beállítás ()

{

mySerial = new Serial (ez, Serial.list () [0], 9600);

output = createWriter ("data.txt"); }

érvénytelen sorsolás ()

{

ha (mySerial.available ()> 0)

{

Karakterlánc értéke = mySerial.readString ();

if (érték! = null)

{

output.println (érték);

}

}

}

üres kulcs Nyomva ()

{

output.flush ();

// A fennmaradó adatokat a fájlba írja

output.close (); // Befejezi a fájlt

kijárat(); // Leállítja a programot

}

késleltetés (1000);

}

}

}

4. lépés: Neuro Fuzzy Interpretation Graphical User Interface

Az ANFIS logikai fuzzy rendszerek és neurális hálózatok kombinációja. Ez a fajta következtetési rendszer adaptív jellegű, hogy támaszkodjon az általa képzett helyzetre. Így sok előnye van a tanulástól a kimenet érvényesítéséig. A Takagi-Sugeno fuzzy modell az ábrán látható

Amint az ábrán látható, az ANFIS rendszer 5 rétegből áll, a doboz által jelölt réteg egy adaptív réteg. Eközben a kör jelképe rögzített. Minden réteg kimenetét a csomópontok sorozata szimbolizálja, és l a bélést bemutató sorrend. Íme egy magyarázat minden réteghez, nevezetesen:

1. réteg

A tagság fokozását szolgálja

2. réteg

Az egyes bemeneti jelek megszorzásával a tüzelési erőt idézi fel.

3. réteg

Normalizálja a tüzelési erőt

4. réteg

A kimenet kiszámítása a következõ szabály paraméterei alapján

5. réteg

Az ANFIS kimeneti jel megszámlálása az összes bejövő jel összegzésével létrejön

Itt a grafikus felhasználói felület a MATLAB szoftver segítségével készült. A bemeneti rezgési adatok Arduino vezérlővel kerülnek a szoftverbe, és a megfelelő mintát hatékonyan elemzik az ANFIS értelmezés segítségével.