摘要：以碎纸机塑件外壳为研究对象,设计了一副结构复杂的大型热流道塑胶模具。根据塑件的结构特点和使用要求,模具设计两点热咀进胶方式保证进胶的均衡性;采用1个油缸驱动的定模隧道滑块抽芯机构,1个天侧油缸驱动的滑块抽芯机构,1个地侧斜销驱动的滑块抽芯机构,滑块还包括延时弹针设计,5个斜顶抽芯机构,解决塑件所有倒扣的脱模难题。定模采用U形水路设计,动模采用水井均布的方式,滑块上单独水路冷却设计,使模具在实际生产过程中塑件的成型周期和品质均表现优异。模具顶出主要采用直顶块顶出机构的方式配合斜顶完成。

摘要：超分辨率重建算法大多通过扩展卷积神经网络提取更多特征细节,容易导致计算复杂度的提高和模型参数量的增大。因此,提出一种渐进式特征融合卷积网络的轻量级超分辨率算法,主要以渐进方式聚合多尺度特征,利用多尺度像素注意力机制构建出简洁高效的上采样模块,保证网络效率和模型设计的轻量级别。在此基础上,还提出基于余弦退火学习的训练策略,在不改变模型结构的情况下提高复原图像的质量。

摘要：针对某办公设备上的薄壁深腔小脱模斜度箱体塑件为研究对象,根据塑件深腔、薄壁、脱模斜度小的结构特点和适用于大批量生产的技术要求,设计了一副包含:定模芯入子优先抽芯结构、动模芯入子优先抽芯结构和四边滑块侧向抽芯结构的复杂注塑模具。模具设计采用四边滑块侧向抽芯机构,解决塑件两侧脱模方向倒扣及塑件表面脱模斜度小、高度方向太深易黏定模的问题,同时可以优化分型面结构,提高加工效率;模具设计的定模芯入子优先抽芯结构,通过在两处环形筋位处设置的前模芯镶件入子,利用镶件的排气特性,解决定模侧两处环形深的筋位在注塑成型时易出现困气、烧焦及填充困难的问题,通过优先抽芯前模芯的镶件入子,解决此两处深的筋位黏模的问题;模具设计的动模芯入子优先抽芯结构解决了塑件深腔、薄壁结构包紧力过大顶出困难的问题,利用动模芯入子的优先抽芯结构,先脱出动模型芯,即可轻松顶出塑件同时不会造成顶出变形。针对塑件成型时易出现的问题,经过模具结构优化设计,模具在后续实际生产中表现优异、符合预期。

摘要：光电探测设备易受环境和设备自身振动影响,采集信息带有大量噪声,降低隐蔽目标的跟踪精度,为此,提出基于激光传感技术的光电探测设备隐蔽目标跟踪方法。该方法首先设计光电探测器,并将激光传感器装置在探测器上,采集隐蔽目标状态数据,使用小波变换模极大值与阈值融合方法去噪处理;再基于去噪后的数据建立目标跟踪模型,将数据输入模型中,计算隐蔽目标的角速度以及角位置,从而确定目标具体位置,实现隐蔽目标的精准跟踪。实验结果表明,该方法开展隐蔽目标跟踪时,跟踪误差在0.3%以内,通信开销最高为145 J,执行时间在160 ms以内。

摘要：采用定模内和动模内镶件互换结构设计,实现了同一套模具可生产某汽车座椅侧护板(有按钮孔和无按钮孔)2种不同结构的塑件,提升了模具的使用价值,降低了产品研发的成本,并通过设计便捷式模内镶件互换结构,极大地减少了拆模、装模的时间和人工成本。异型的斜顶抽芯机构与直顶顶出机构相配合,解决了常规斜顶抽芯机构在设计位置不足的情况下完成塑件倒扣的正常脱模。

摘要：目的 探讨第二足趾动脉系统的应用解剖特点及报道应用于拇、手指再造的临床效果。方法选择60例足标本对足部跖背与足底及第二足趾动脉进行系统解剖研究，设计三种方法应用于拇、手指再造77例。结果解剖结果发现第一跖底动脉及第二足趾胫侧动脉解剖恒定，管径可以显微手术吻合。临床应用77例全部成活，外观、功能良好。结论根据不同的拇、手指缺损部位及术中的动脉解剖特点，选择合适的血管吻合方式，可达到好的临床效果。

摘要：【目的】寻找一种解决纤维蛋白析出影响微柱凝胶法交叉配血和抗体筛选的方法。【方法】用自行设计的CaCl2离心法和EDTA-Na2法对5份交叉配血中有混合外观凝集(假性凝集)的血样本分别进行处理,筛选出最佳处理条件;另选取一份冷沉淀,按1:5和1:10稀释后用CaCl2离心法和EDTA-Na2法分别模拟进行交叉配血和抗体筛选。【结果】CaCl2离心法的最佳条件是稀释比例1:20,孵育5min,3000r/min离心5min;EDTA-Na2法加入的比例是1:20;均对临床新鲜标本处理结果较好,陈旧标本选用EDTA-Na2法处理较好。【结论】用CaCl2离心法对新鲜抗凝血和用EDTA-Na2法对抗凝和非抗凝血均能很好地解决纤维蛋白析出对微柱凝胶实验的影响,值得在临床推广应用。

摘要：受限于智能化发展水平,用传统方法识别海量光纤断点故障数据不可靠,通讯失败情况时有发生,为改善这一现状,提出基于移动学习的海量光纤断点故障数据识别方法。通过分析移动学习基础理论弊端,给定约束条件,简化模型处理流程,对移动学习识别模型识别效果进行优化。根据光纤网络基本通讯框架,分析海量光纤断点故障数据识别难点,设计针对断点故障数据高频信号和低频信号的去噪函数,增大信号转换断接振幅,从而建立最优移动学习数据识别模型。实验结论证明,所提出的识别方法能够准确识别海量光纤断点故障,有效识别率和模型收敛速度要明显优于传统方法。

摘要：基于我国餐厨垃圾高油、高盐、高含水率、有机物含量高和营养物质丰富的特点,设计一种小型智能餐厨垃圾处理设备。其利用复合微生物菌群分别适应好氧、厌氧、兼氧型微生物在不同时段的活力和发酵优势产生有机肥。研究发现,合适的温度可提升餐厨垃圾的处理效率和减少氮素损失。重点讲述了温度控制模块,用Arduino Mega 2560单片机作为控制板,温度控制模块主要包括加热装置、鼓风机和温度测量装置等。将采集的温度数据传送至模糊PID控制器,经试验验证温度控制误差小于1%,可以满足复合微生物菌群发酵对温度的需求。

摘要：针对高维数据引起的“维数灾难”问题,设计了一种基于神经网络树和人工蜂群优化的高维数据聚类算法.首先,设计了改进的二元人工蜂群优化算法,以封装式方法最大化径向基函数网络的准确率,以过滤式方法最小化特征的冗余度;然后,基于每个特征子集的样本集训练径向基函数网络,构建以径向基函数网络为节点的神经树;最终,采用门网络将连接的类簇分离,获得最终的聚类结果.基于高维数据集和低维数据集均完成了仿真实验,结果表明本算法对于高维数据集实现了较高的聚类准确率.