摘要：单作用液压缸作为液压系统的不可或缺的执行元件,单作用活塞液压缸可分为柱塞式液压缸和活塞式液压缸,两种结构都比较简单,活塞式液压缸与柱塞式液压缸相比较,活塞式液压缸体积较小,重量较轻。由于活塞式单作用液压缸结构的限制,在液压缸的活塞杆伸出的过程中,有杆腔被压缩,有杆腔内压力上升。在液压缸的活塞杆缩回的过程中,有杆腔空间增大,产生负压。有杆腔的压力增加或者降低都会影响到单作用活塞液压缸的正常工作,因此为了更好地保证液压缸腔压力变化在合理的范围内,必须设计辅助结构,来控制有杆腔压力的变化,但是现有的结构都有其难以避免的缺点。

摘要：该文介绍一种通用碟形弹簧模具,此模具主要由凸模与凹模组成,能够有效的提供碟型弹簧内孔值在Φ4.2 mm~Φ130 mm,外径值在Φ8 mm~Φ160 mm范围内的任意尺寸碟形弹簧,每种碟形弹簧直径差仅为0.2 mm,碟型弹簧的高度尺寸在0.05 mm^110 mm范围内变化,高度差仅为0.05 mm,从而满足各种碟形弹簧件外径尺寸的变化需要。该模具既能满足科研生产的设计需要,又能保证批量生产的产品质量。此模具操作方便、使用安全、结构可靠,便于管理。

摘要：为了快速识别服装款式类型,针对现有的服装识别网络模型有所累赘以及速度响应仍然有待提升的问题,设计了一种改进的Alexnet。采用小卷积核替换大卷积核的方式减少计算量并提升识别准确度,相比于原神经网络提升了2个百分点;然后通过对网络进行权重提取,最后在FPGA进行网络搭建,通过FPGA的高运算功能进行加速,在稍微减少改进的Alexnet准确度的情况下大幅度地提升了识别速度,相比于ARM平台提升了3倍。

摘要：针对基于FPGA平台的神经网络开发周期过长、调节网络模型麻烦等问题,设计了一种基于ZYNQ的通用型卷积神经网络模型。首先通过Tensorflow平台搭建神经网络并训练得到模型各层权重;其次利用高层次综合工具进行卷积层和池化层的IP核设计;然后在ZYNQ平台上部署模型;最后分别运行了Le Net-5和Alex Net-8神经网络进行验证。实验结果表明模型在只损失极少准确度的情况下,卷积与池化运算速度相比于ARM平台分别提高了3.65倍和2.31倍,并具备通用性。