摘要：由于良好的刚度和动力学性能,Exechon并联机构已被应用于加工、制造、航空航天等领域,但Exechon并联模块的转动能力较弱,导致其工作空间较小。为此,以机构变异方法设计构型为2RPU&1RPS的Exe-Variant并联模块。为研究Exe-Variant并联模块的刚度性能,采用子结构综合技术建立了该并联模块的刚度模型。建模时,将机构划分成若干子系统,并计入关节和支链弹性对整机刚度的影响。基于所建刚度模型,研究了Exe-Variant并联模块整机刚度在其工作空间内的分布特性,并进行了机构关键设计参数和机构关节处弹性变形对整机刚度的影响分析。结果表明,该模块的刚度分布在工作全域内呈现出对称性,模块关键设计参数和机构关节处弹性变形对整机的刚度性能影响较大。

摘要：针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.

摘要：讨论了车刀材料、几何参数和切削用量对车削过程切削力的影响;开发了基于Lab VIEW的数控轧辊车床车刀实时检测系统;提出了利用该系统检测数据改进刀具设计与切削工艺的实例。

摘要：针对基于生成对抗网络的多数图像修复算法所修复的图像纹理细节不清晰,不能充分融合神经网络提取的纹理细节信息和语义信息的问题,本文提出一种基于残差网络和特征融合的双阶段生成网络图像修复模型,通过修复训练集中被遮挡的图像,获取符合训练集整体分布的修复图像。首先,设计一种轻量型多尺度感受野残差模块,通过多个感受野不同的卷积核提取特征信息,提升粗化生成网络保留纹理信息的能力。其次构建一种双边精细修复网络结构,分别处理纹理细节信息和语义信息并进行聚合,实现图像的精细修复。最后基于GWHD数据集进行实验,验证本文算法的有效性。实验结果表明,本文模型较CE、GL、PEN-Net、CA算法,客观评价指标L1-loss降低0.56~3.79个百分点,PSNR和SSIM提升0.2~1.8 dB和0.02~0.08,并在人眼直观感受中实现了纹理结构清晰、语义特征合理的修复效果。相较于原GWHD数据集,在基于本文模型所扩充的小麦数据集中,运用YOLO v5s预测小麦麦穗的mAP提升1.41个百分点,准确率提升3.65个百分点,召回率提升0.36个百分点。

摘要：论述的TIG焊接电源是应用在核燃料棒端塞焊接的专用焊接电源。介绍了这种电源的工作原理,其中包括了晶体管弧焊电源的工作原理以及高频引弧器的工作原理。并对焊接设备的总体结构和总体电路做了说明。该电源系统的设计成功地解决了普通TIG焊接电源存在的引弧困难、电网电压波动大、电流控制精度低等问题。

摘要：回转支承套圈整形设备由回转支承定位机构、支承柱旋转机构、电涡流传感器定位机构、滑动机架定位机构以及助动筒辅助支撑机构这五大机构组成。利用此设备进行回转套圈整形时,回转支承套圈变形时产生的作用于压板上的变形力较大。针对回转支承套圈整形机架变形大的问题,利用ANSYS workbench对机架结构进行静刚度分析,确定其机械结构的最佳设计方案,并对所设计的机架结构进行模态分析,研究其振动特性以避免工作时发生共振对设备整形精度产生影响。

摘要：本文讨论了一种用于控制特种电阻焊机的单片机控制系统。本系统充分发挥了单片机的特点,可方便地设定、采集、显示、修改和存储焊接数据,串行通讯则有利于PC机对单片机系统的控制。实践证明,整个系统设计合理、功能齐全、操作方便,完全满足焊接技术的要求。

摘要：针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先,在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器,能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次,引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构,借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力,引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进;最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明,算法车辆平均检测精度为78.3%,车道线交并比为27.2%,可行驶区域平均交并比为92.3%,检测速度为8.03FPS,与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比,该算法综合性能最佳。