摘要：群养圈栏内猪只的位置分布是反映其健康福利的重要指标。为解决传统人工观察方式存在的人力耗费大、观察时间长和主观性强等问题,实现群养猪只圈内位置的高效准确获取,该研究以三原色(Red Green Blue,RGB)图像为数据源,提出了改进的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)的群养猪只圈内位置识别算法,将时间序列引入候选框区域算法,设计Faster R-CNN和轻量化CNN网络的混合体,将残差网络(Residual Network,ResNet)作为特征提取卷积层,引入PNPoly算法判断猪只在圈内的所处区域。对育成和育肥2个饲养阶段的3个猪圈进行24 h连续98 d的视频录像,从中随机提取图像25000张作为训练集、验证集和测试集,经测试该算法识别准确率可达96.7%,识别速度为每帧0.064s。通过该算法获得了不同猪圈和日龄的猪群位置分布热力图、分布比例和昼夜节律,猪圈饲养面积的增加可使猪群在实体地面的分布比例显著提高(P<0.05)。该方法可为猪只群体行为实时监测提供技术参考。

摘要：爆破开挖后边坡岩体遭受破坏导致边坡失稳,现有工程常依据经验对爆破开挖后边坡损伤范围与损伤岩体参数进行估计。针对这一问题本文基于霍克布朗模型提出了解决方法,并利用专业岩土软件plsxis2d建立了边坡数值分析模型,来分析爆破损伤对层状边坡稳定性影响。得出在层状边坡中决定其稳定性的关键因素主要有:结构面位置、结构面强度以及爆破损伤程度,而当爆破损伤程度确定后,其对边坡安全系数的影响将接近于定值,则可以看出原有设计的安全系数越小,爆破损伤对其影响越大。

摘要：建立了钻削加工中进给方向毛刺的形成模型,并对钻削加工过程中出现的毛刺类型进行了归类和分析,指出影响进给方向毛刺形成与变化的主要因素。通过钻削加工试验与相应的理论分析,系统揭示出毛刺出现、形成及变化发展的基本规律,进而开发出工件叠加钻削法、钻削用量优选法、钻头参数优化法、钻头结构优改法和工件终端部材料强化法等一系列减少和抑制钻削进给方向毛刺的技术和方法,为进一步提高钻削效率和钻削加工质量开辟了新路径。

摘要：微量润滑(MQL,Minimum Quantity Lubrication)加工作为绿色切削技术,其应用逐渐广泛。相对于外置式MQL,内置式MQL具有渗透性好、切屑影响小、效率高等特点。为了寻求出内置式MQL的喷射特性对加工的影响规律,开发了车削内置式MQL系统,设计了四因素三水平的正交实验。以切削力和表面粗糙度为评价指标,切削液流量、空气流量、可生物降解润滑油及切削速度为变量,沿后刀面喷射,进行了车削GCr15轴承钢的正交实验,分析了喷射参数对加工的影响规律,并得到了优化的喷射参数,对机械加工工程应用具有参考意义。

摘要：本文在概述了国外机器人工业兴起与迅速发展的形势以及国内业已形成一支工业机器人的理论研究、设计与制造的技术力量后,具体就机器人的分类和日本的Motoman工业机器人的结构与原理,讨论了采用工业机器人现实性、经济效益和社会效益,并对工业机器人的开发与应用提出了设想。

摘要：最小量润滑(Minimum Quantity Lubrication,简称MQL)是一种绿色环保切削加工技术。本文介绍了MQL加工的特点,归纳和总结了其应用研究成果,指出了MQL加工中的关键问题和尚待解决的主要问题,并探讨了其今后的发展趋势。

摘要：以绿色制造为基础提出了绿色机械加工的概念 ,并阐述了其内涵 ,概述了绿色机械加工的特点及其应用 ,指出尚待解决的主要问题 。

摘要：磨削加工广泛运用于精密零件的生产及加工,然而磨削加工所带来的一些危害仍然是无法避免的而残余应力是主要的危害之一。通过磨削淬硬加工试验得出了不同磨削速度下残余应力的分布并且通过有限元软件ANSYS对工件表层热应力进行数值模拟从而推导出不同磨削速度下工件表层相变应力的分布情况。

摘要：针对基于传统BP算法的神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的磨削淬硬层厚度预测,并开发了基于L-M算法的磨削淬硬神经网络预测系统。仿真结果表明:该系统模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。通过网络训练和网络检验,得出该神经网络系统的预测值与实测值十分接近的结论,可充分证明L-M法BP神经网络对于磨削淬硬参数预测具有很好的效果。

摘要：磨削淬硬是一种将表面淬火集成到磨削加工中去的新工艺,它不仅具有显著的经济效益,而且符合绿色加工的要求,具有显著的社会效益。文章对国内外磨削淬硬方面的研究现状以及各国学者的主要研究成果进行了详细的介绍和论述,最后指出了磨削淬硬研究中尚存在的问题和不足以及今后的发展方向。