Design of Intelligent Management System for Underground Cable Tunnels and Integration of Robotic Inspection and Defect Recognition Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Underground cable tunnels are important infrastructures to maintain the normal operation of cities, and problems such as cable insulation aging and discharge can easily cause fires or even explosions, so the requirements for maintenance are high.In this study, the DGPS positioning method is used to optimise the positioning system of the intelligent inspection robot for underground cable tunnels, and the LQR controller is used to realise the deviation correction of angle and position in the motion path of the intelligent inspection robot.Then the inspection robot and UHF sensor are used to detect and accurately locate the defects in the cable tunnel, and finally the deviation correction and defect detection methods are integrated to design an intelligent management system for underground cable tunnels.The results of simulation experiments and field surveys show that the proposed method can correct the deviation of the robot in the inspection process in a timely manner, avoiding the problems of hitting the obstacles and the path around the long distance, and the average time consumed in the simulation map scenario is only 6.89 s.The communication scheme of the intelligent management system is practicable, and it can effectively detect and identify the defects and the specific location of the defects in the underground cable tunnels.The system proposed in this paper is able to detect defects and faults in time in practical applications, providing a new solution for the inspection of underground cable tunnels.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle