摘要：金属盒盖包装是现代包装工业的重要组成部分,其仍有较多工序停滞于手工制作阶段,其中包装工序尤为突出。因此,针对当前扣合式金属盒盖包装过程中自动化程度低,以及成品质量参差不齐等问题,设计了一种扣合式金属盒盖自动扣合装置。首先,对物料输送过程进行了运动学及动力学模型分析,确定了装置的工作参数范围;然后,使用ADAMS与Simulink对物料进行了运动学与动力学仿真,证明了滑道缓冲结构与上部挡板约束位置是送料过程稳定的关键;最后,为了寻求最优工作参数,选取试验因素以及响应值,进行了Box-Behnken试验以及对比试验。研究结果表明:该模型的决定系数分别为0.9892和0.9487,并确定了各因素显著性顺序以及最佳工作参数组合,且实际响应值与预测结果误差均小于5%,满足扣合式合盖装置稳定送料、有效扣合的作业需求。该研究可为后续扣合式合盖装置设计提供理论依据,可为企业提供相应的参考模型。

摘要：针对燃料电池船舶复合供能系统中的燃料电池功率波动问题和储能单元电池荷电状态(State of Charge, SOC)极端分化问题,依据系统拓扑结构,提出基于负载功率频率分解与模糊逻辑控制法相结合的复合供能系统控制策略设计。采用实例仿真验证该设计的优势。结果表明,该设计可有效保持燃料电池输出功率平滑,对储能单元SOC具有良好的均衡控制效果。

摘要：【目的】旨在利用SSR荧光标记对榧树雄株5个野生居群的121个单株进行遗传多样性及群体遗传结构分析,为榧树雄株遗传背景、种质资源评价和优良种质筛选提供参考。【方法】采用CTAB法提取榧树基因组DNA,设计引物,通过荧光引物PCR扩增方法,利用毛细管电泳检测技术检测榧树雄株的多态位点。【结果】24对引物共检测到85个等位基因,变幅为2~7个,平均每个标记有3.542个,其中平均有效等位基因有1.915个。5个居群的平均Nei’s遗传多样性指数为0.365,平均Shannon’s信息指数为0.608。5个居群中,多态位点百分比为75.00%~95.83%,平均为82.50%,居群遗传多样性从大到小依次为嵊州居群、临安居群、富阳居群、黄山居群、淳安居群。居群间的基因流为4.172,遗传分化系数为0.096,遗传分化程度很低。聚类分析结果表明:5个居群的遗传相似度为0.865~0.978,平均为0.932。【结论】雄性榧树居群的遗传多样性较丰富。榧树雄株的遗传变异主要存在于居群内,但居群间也存在一定的基因交流。5个居群可以分为3大类群,这与表型的遗传多样性分析结果比较相似。

摘要：针对工业机械臂苹果采摘时运动规划复杂、自由度多、控制难等问题,本文研制了一款轻量化结构的三自由度苹果采摘机械臂。首先,针对苹果采摘工作要求完成了机械臂的结构设计与运动学分析。机械臂采用平行四边形结构,通过后置动力源减小整机转动惯量,且臂展长,工作空间大,运动时树枝干扰小,更适用于苹果采摘。其次,采用牛顿-欧拉方程建立动力学模型,完成机械臂苹果采摘仿真,通过动力学模型的理论数据,以减轻机械臂自身质量为优化目标,对臂及其关键部件应力及应变进行分析,计算不同轻量化方案下的应力、应变,从而选取最优的轻量化方案。通过对比轻量化前后机械臂仿真数据,骨棒型轻量化方案驱动力矩峰值分别降低21 N·m和15 N·m,均降低约20%,整机质量下降1.8 kg,降低32.1%,且轻量化后机械臂保持良好工作能力。根据优化结果,搭建了三自由度苹果采摘机械臂物理样机,通过试验得到大、小臂最大驱动力矩为92、63 N·m,基本符合仿真结果,验证了动力学模型的正确性。

摘要：针对混凝土结构病害识别类型单一、精度较低的现状,提出了基于残差网络和迁移学习的病害分类识别方法,通过构建多属性病害数据集,利用迁移学习优化残差网络模型,提出混凝土结构健康状态识别的多个任务。首先收集混凝土结构的病害状态图像,依次通过数据清洗、尺寸均一化、数据扩增和多人投票标注,最终得到包含6 680张图像的混凝土结构病害多属性数据集,并依据不同标注属性进行了相应训练集、验证集和测试集的划分;然后利用迁移学习对预训练的ResNet-34网络前3个部分进行参数冻结,后续2个部分的参数进行重新训练,并在模型末端添加新的参数,基于已构建的数据集进行训练;最后在提出的构件类别检测、剥落检测、病害检测和病害类别检测任务中,分别获得84.88%、98.56%、97.18%和85.34%的F1分数。结果表明:通过构建多属性标注的混凝土结构病害数据集训练深度学习模型,可较好地实现多场景特征下的病害识别效果;采用迁移学习技术可从开源数据中获取较好的特征提取效果;改进的ResNet-34网络可克服网络退化问题,并针对混凝土结构病害识别的多个任务获得较好的效果;相对于单一的混凝土结构病害识别,进行病害部位、程度、多类别的系统性检测,可为结构状态评估提供详细信息,更贴合工程实际需要。

摘要：智慧道路中布设的路侧感知单元可以获取全域车辆运动轨迹数据,是交通流智能管控系统、车路协同自动驾驶的重要基础,如何对其数据质量进行主动监测是道路交通运营管理部门面临的重要挑战。随着智能网联车的规模化应用,车载高精度定位与环境感知众包数据为路侧感知单元数据质量监测提供了新的思路。提出了基于智能网联车众包定位与感知数据的路侧感知单元在线监测框架,主要包括轨迹匹配、时间同步和精度评估3个关键步骤。在轨迹匹配阶段提出了一种考虑周围车辆相对位置的轨迹相似度匹配算法,确定车辆在路侧感知数据集中的对应轨迹;在时间同步阶段,采用内插外推法及最小二乘原则求解系统时间偏差,实现车路系统时间对齐并同步采样时间;在精度评估阶段面向实际应用需求,设计单车绝对定位误差和多车相对定位误差2类指标,提出路侧感知单元轨迹数据精度评估方法。最后,利用PreScan仿真试验和实车试验对数据质量监测框架及方法进行测试验证。研究结果显示:设计的轨迹匹配及时间同步算法在不同交通环境、不同感知误差下均有稳定、高效的表现,提出的质量评估指标及相应计算方法可从不同维度准确地反映路侧感知单元轨迹数据的精度水平与特征,验证了评估方法的有效性和可行性;因此,提出的框架可支撑路侧感知单元健康监测和数据质量管理,推动完备可用的智能车路协同系统发展。

摘要：针对当前承压设备水压试验手动加压过程难以控制和采用肉眼直接观察压力表判断水压试验合格性存在误差的问题,提出一种承压设备水压试验自动控制装置设计方案,并实现了装置结构和控制系统。该自动控制装置结构设计包含工作台结构设计、加压管路设计、泄压管路设计和其他保护设计;以PLC、变频器和比例阀为硬件核心,结合模糊PID控制器实现对水压试验过程控制;利用开发的上位机软件实现水压试验设备的人机交互;进行水压试验自动控制装置性能测试。结果表明:该装置能较好地实现水压试验全过程控制和合格性判定,具有对试验过程录像、试验数据实时保存等功能,且可追溯水压试验过程。

摘要：通过讨论树体枝干几何建模的理论和方法,重点围绕树木交互式建模技术和三维可视化实现进行了研究探讨。实现过程主要分为3步:首先,对真实树木枝干的几何形态结构进行分析,利用分析结果构建枝干模型生成方法,用六边形棱柱近似模拟树干和枝段,再用六边形棱台作为枝段元经过连续偏转、连接的方法模拟枝干弯曲的形态。其次,基于枝干生成方法,利用分形迭代思想实现整株树体的建模。为提高仿真度,通过加入干扰因子使最终生成的树体枝干模型不过于规则。最后,为实现模型的可视化,选用OpenGL图形技术和Visual C++作为模型可视化工具和开发工具,通过对所建立的模型进行数学描述以及场景渲染和特征参数提取,建立一个支持交互的三维树木建模系统。

摘要：芽孢杆菌Bacillus代谢产生的脂肽类物质具有抗菌、抗肿瘤、抗病毒等多种生物活性,但芽孢杆菌脂肽产量普遍较低。探索高产量的培养条件是开发利用的重点,而简单快速的产量评价方法则可大大提高条件探索的效率。以解淀粉芽孢杆菌Bacillus amyloliquefaciens WK1为试验菌株,首先通过含发酵液培养基对病原菌的抑制实验确定最佳培养时间,然后设计初始pH值分别为5,6和7的培养基生产脂肽物质,通过测定发酵液酸沉降前后总有机碳的差值,推算脂肽类物质粗提物的产量(差减法),以传统的重量法为对照。结果表明:试验所用的解淀粉芽孢杆菌WK1菌株的最佳发酵时间为72 h。重量法与差减法所测得的不同处理脂肽物质产量差异规律相同,从高到低依次为pH 6,pH 7,pH 5,两者的相关性系数为0.563 2(n=9),但相同初始pH值条件下差减法所得的脂肽物质产量均高于重量法。初始pH值为5条件下脂肽物质合成效率和二氧化碳排放量均最低,初始pH值为6与pH值为7条件下二氧化碳排放量相同,为700 mg·kg-1,但初始pH值为6条件下产脂肽物质产量(1 228 mg·L^-1)和脂肽物质合成效率(234 mg·kg-1)最高。可见,差减法是评价脂肽产量的简单快速而有效的方法。

摘要：通过有限单元法构建大网目底拖网渔具的数学模型,以计算在定常流条件下底拖网渔具的受力情况、网口扩张和渔具的形态变化。为了提高计算效率,提出了适用于拖网的网目群化方法。群化后的拖网模型为单元数6513的model-1模型和单元数1787的model-2模型两种规格,分别进行数值计算,并与水槽物理模型试验结果进行比较。结果表明,model-1模型和model-2模型在相同流速条件下的形态变化趋势基本一致;model-1的阻力计算结果相较于model-2更接近于物理模型试验结果,model-2的计算结果存在16%~26%的相对误差;两种数值模型的网口垂直扩张和水平扩张的计算结果与物理模型试验结果相近,最大相对误差仅5%~10%。数值模拟较好地呈现了大网目底拖网在稳定流场中的状态,可以在一定程度上代替传统的水槽模型试验,为拖网渔具设计和优化提供一种可供选择的数值分析方法。