摘要：为提高网络模型低层特征的离散度和语义分割算法的性能,以全卷积神经网络作为基础模型,提出一种基于辅助损失、边缘检测辅助任务和注意力机制的语义分割算法。通过重新设计网络模型的辅助损失分支,使网络低层特征编码更多语义信息。在多任务学习中,选择边缘检测作为辅助任务,基于注意力机制设计边缘检测的辅助任务分支,使网络模型更关注物体的形状和边缘信息。在此基础上,将基础模型、辅助损失分支、辅助任务分支集成构造为语义分割模型。在VOC2012数据集上的实验结果表明,该算法的平均交并比为71.5%,相比基础模型算法提高了6个百分点。

摘要：结合牙刷自动化生产的需求,研究面向牙刷高速拾放操作的Delta机器人。简化Delta机器人的结构模型,研究机器人正运动学和逆运动学求解方法。分析牙刷上料的工作流程,确定机器人结构参数,设计机器人本体结构以及末端执行器。采用弧线过渡的门字形轨迹,基于3-4-5次多项式运动规律对机器人进行轨迹规划,利用ADAMS软件进行动力学仿真。结果表明,机器人末端的速度、加速度曲线连续,主动臂驱动力矩曲线连续无突变,满足牙刷生产中高速拾放操作的性能要求。

摘要：通过对国Ⅵ柴油机活塞裙部型面进行设计研究,并结合有限元和活塞动力学仿真计算,得出不同型面设计对活塞裙部侧向力、接触压力、敲击动能和磨损载荷等的影响。结果表明:采用叠加幂函数纵向型线结合修正变椭圆的活塞裙部外圆型面使活塞裙部磨损载荷降低了约47.3%,对优化裙部磨损效果十分明显。通过1 000h耐久试验,验证了仿真分析的精度和型面设计的先进性。