摘要：为探究缺陷参数与漏磁信号之间的联系,采用COMSOL多物理场仿真软件对多种不同长度、不同深度以及不同截面形状的缺陷进行数值模拟。选取不同缺陷参数设计了多组缺陷,建立缺陷漏磁场仿真模型,得到不同缺陷励磁后产生的信号波形。通过最小二乘曲线将仿真数据和缺陷尺寸拟合,仿真和试验结果均表明,轴向磁通分量的峰值与缺陷深度和缺陷二维边缘轮廓面积呈正比例关系,同时,径向磁通分量的峰值间距与缺陷长度也呈正比例关系。该结果为基于管道漏磁信号的缺陷尺寸评估提供了依据。

摘要：“输送和仓储技术”是上海电机学院中德合作物流管理专业的一门专业基础核心课程,由中德双方教师合作授课。在面向5届学生授课的过程中,双方在教学合作中不断交流探讨适合中德合作专业定位的课程教学内容、教学方法与考核方法,组建中德跨学科教学团队,基于工作过程导向开发系列教学案例,借鉴德国教学模式,形成以学生能力评价为目标的考核方式,建设工业4.0实验室,以智能制造产线物流为基础开发系列实验,将理论教学与车间物流工作过程相对接,提升了学生面向智能制造车间的物流方案设计与实务能力。

摘要：针对现有基于深度学习的印刷电路板(PCB)缺陷检测算法无法同时满足精度和效率要求的问题,提出基于YOLOv3改进的AT-YOLO算法来检测PCB缺陷.将主干网络替换为ResNeSt50,提高特征提取能力,减少参数量.引入SPP模块,融合不同感受野的特征,丰富了特征的表达能力.改进PANet结构替换FPN,插入SE模块提升有效特征图的表达能力,增加1组高分辨率特征图的输入输出,提升对小目标物体的敏感程度,检测尺度由3个增加到4个.使用K-means算法重新聚类生成锚框尺寸,提高了模型的目标检测精度.实验证明,AT-YOLO算法在PCB缺陷检测数据集上的精度均值AP_(0.5)达到98.42%,参数量为3.523×10^(7),平均检测速度为36帧/s,满足精度和效率的要求.

摘要：基于积分图运算的阈值分割将图像二值化,使用仿射变换完成文本字段图像的方向校正,从而实现文本行的定位.在原始卷积循环神经网络(CRNN)的基础上,将骨干网络替换成MobileNet-V3结构,在2层LSTM之间加入注意力机制,同时引入中心损失函数.利用改进的CRNN实现文本行字符的识别.将改进后的CRNN在40510张芯片文本行图像上进行测试.通过小样本数据集进行模型微调训练得到多个子模型,从而实现集成推理,使用3个模型的综合识别准确率稳定在99.97%左右,单张芯片图像的总识别时间小于60 ms.实验结果表明,改进的CRNN算法的准确率比原始CRNN提升了大约27.48%,多模型集成推理的方法可以实现更高的准确率.

摘要：针对YOLOv4在焊缝X射线探伤缺陷图中检测精度与召回率低的问题,设计了YOLOv4-cs算法。该算法改进了YOLOv4的卷积方式,使得模型训练参数大大减小,其次通过去除下采样及在52×52的特征层中融合第2个残差块得到的特征图的方式提高模型检测精确率,与此同时利用K-means对数据集重新聚类,修改YOLOv4模型的先验框。实验结果表明,YOLOv4-cs在识别铝合金焊接接头X射线3种缺陷的召回率提高显著,其平均精准度均值(mAP)为88.52%,较原YOLOv4模型提升了2.67个百分点,检测速度由20.43 frame/s提升到了24.47 frame/s。

摘要：采用分离变量法和奇异积分方程研究了在热冲击作用下复合热电薄膜/基底结构的热-电-力耦合行为及薄膜边缘应力集中问题.得到了复合薄膜温度场以及层间热应力分布,给出了应力强度因子表达式.分析了在热冲击作用下复合薄膜尺寸、材料参数配比和界面漏电行为对应力强度因子的影响规律.结果表明,复合热电薄膜越薄,边缘处的热应力集中越弱;在高温侧选择塞贝克系数较大,热导率较低且电导率较低的热电材料,可以有效降低其层间热应力;界面漏电会降低复合热电薄膜层间热应力.研究结果将为热电薄膜器件的结构设计及安全使用提供理论指导.

摘要：以连续体结构的拓扑与形状优化设计技术作为研究对象,将拓扑优化、形状优化、有限元分析和计算机辅助设计有机地集成在一起,构建了优化设计模型;研究了用B样条曲线曲面逼近拓扑优化后的结构体边界,进行边界光滑处理;在形状优化中,设计变量定义为B样条曲线或曲面的控制顶点的运动,建立了边界节点移动速度场计算方法和边界形状调整方法及模型更新理论,有效地控制节点的运动,给出了相应的算法和计算表达式,寻求较快的搜索方向,以合理速度分布尽快使形状变为最佳。设计实例的结果表明了本文所建立的模型的合理性和方法的有效性。

摘要：阐述了工业设计在机器人产业化进程中的重要作用,并以实际案例分析了护理机器人的工业设计目标、约束条件及具体设计过程,为能设计出成熟的、有市场竞争力的产品做出了有益尝试。

摘要：磁吸附爬壁机器人在代替人工完成造船门式起重机表面缺陷检查过程中,风载荷对机器人的影响不能忽视。以造船门式起重机和爬壁机器人为对象,对突发强阵风下门式起重机的风场特性、爬壁机器人风载稳定性进行了研究。采用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)及流固耦合分析方法,结合现场实测数据,分析近海风场环境下门式起重机的风压风速分布特征并计算瞬态动力响应;之后,构建爬壁机器人力学稳定性分析模型,得到极限风载条件下的机器人最小磁吸附力阈值条件;最后,开展门式起重机-爬壁机器人风振稳定性分析。结果表明,该爬壁机器人在7级风及以下能够安全作业,并为未来同类型机器人提供吸附安全性设计依据。

摘要：随着电动汽车行业的迅速发展,锂离子电池的性能对电动汽车的续航里程至关重要。磁场是由运动电荷或电场的变化产生的,当外部磁场作用于物质时,物质内部被磁化,会产生许多微小的磁偶极子。为了深入分析磁场对锂离子电池性能的影响,提出了一种在磁场效应下对锂离子电池进行性能测试的实验方法,在此基础上,搭建了由锂离子电池、电池充放电测试系统、磁场发生系统组成的实验平台,设计实验方法及要求,并针对松下18650锂离子电池进行了对比实验及分析。实验结果表明:锂离子电池在磁场效应下具有良好的环境适应性和充放电性能,在加载不同强度磁场效应的情况下,锂离子电池的充放电容量有明显的变化,且随着磁感应强度的增强而增加。在放电过程中,磁感应强度越大,电池的欧姆内阻和极化内阻越小。本研究利用磁场效应可以有效解决目前锂离子电池续航里程短的问题。