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作者:景奉水
第一作者
发表日期:2017
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Automatic recognition system of welding seam type based on SVM method
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY, 2017, 卷号: 92, 期号: 1-4, 页码: 989-999
作者:
Fan, Junfeng
;
Jing, Fengshui
;
Fang, Zaojun
;
Tan, Min
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浏览/下载:379/125
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提交时间:2018/01/05
Welding Seam Type Recognition
Structured-light Vision
Svm Method
Feature Extraction
Servo system to control Arc length for electro-gas welding equipment
会议论文
, Chongqing, China, 2017-05
作者:
Mao, Yijian
;
Yang, Lei
;
Jing, Fengshui
;
Liang, Zize
;
Zhao, Weiqing
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提交时间:2018/05/04
Electro-gas Welding
Arc Length Control
Ac Servo
Ball Screw
MMSE State Estimation Approach for Linear Discrete-Time Systems With Time-Delay and Multi-Error Measurements
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2017, 卷号: 62, 期号: 3, 页码: 1530-1536
作者:
Sun, Yao
;
Jing, Fengshui
;
Liang, Zize
;
Tan, Min
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浏览/下载:408/144
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提交时间:2017/05/05
Explicit Time-delay
Mmse State Estimation Approach
Multi-error Measurements
Research on Astronomical Trajectory Planning Algorithm for FAST
会议论文
, Chongqing, China, 28-30 May 2017
作者:
DENG Sai
;
JING Fengshui
;
YANG Guodong
;
LIANG Zize
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提交时间:2018/05/06
Trajectory Planning
Fast
Telescope
Double s
基于智能机器人的数字化柔性汽车托架焊接工作站设计
期刊论文
机器人技术与应用, 2017, 期号: 5, 页码: 32-35
作者:
张少林
;
景奉水
;
芦虎武
;
王硕
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浏览/下载:347/102
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提交时间:2019/05/15
智能机器人
数字化
柔性工作站
汽车托架
焊接系统
Cascade Motion Planning for Vibration Suppression of the Focus Cabin in FAST
会议论文
, 中国大连, 2017/07
作者:
Zheng RZ(郑榕樟)
;
Jing FS(景奉水)
;
Yang GD(杨国栋)
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浏览/下载:276/84
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提交时间:2018/05/04
A transition method based on Bezier curve for trajectory planning in Cartesian space
期刊论文
High Technology Letters, 2017, 卷号: 23, 期号: 2, 页码: 141-148
作者:
Zhang SL(张少林)
;
Jing FS(景奉水)
;
Wang S(王硕)
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提交时间:2019/05/08
Transition Method
Bezier Curve
G2 Continuity
Transition Constraint
Automatic recognition system of welding seam type based on SVM method
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY, 2017, 卷号: 92, 期号: 1-4, 页码: 989-999
作者:
Fan JF(范俊峰)
;
Jing FS(景奉水)
;
Fang ZJ(方灶军)
;
Tan M(谭民)
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提交时间:2019/04/27
Welding Seam Type Recognition
Structured-light Vision
Svm Method
Feature Extraction