摘要：采用Moldflow软件对食品保鲜盒盖的注塑成型过程进行模拟分析,目的是通过优化注塑工艺参数,最大限度地减小产品的体积收缩率,从而提高产品质量。采用筛选试验设计的方法,确定对注塑成型过程影响较显著的参数。然后,构建多个近似模型,并对这些模型进行细致的比较分析,筛选出性能最佳的模型。最后,利用灰狼优化算法对最优模型进行参数优化,得到最优注塑工艺参数组合,并进行模拟验证和实际验证。结果表明,采用优化后的注塑工艺参数组合制备的产品的体积收缩率显著减小,由初始的5.837%下降至4.01%,下降了31.3%,证明了结合计算机模拟、更优的模型和智能优化算法在注塑工艺优化中具有有效性及较好的应用潜力。

摘要：为了改善自冲铆接的接头性能,提出了融合二阶响应面模型和存档微遗传算法的多目标优化方法。介绍了自冲铆接原理和铆接过程,建立了提高接头底切量、剩余厚度、底部厚度的多目标优化模型。选择了待优化的模具参数,基于极差分析和主效应图对模具参数的灵敏度进行了分析。基于中心复合实验设计法与二阶响应面法,对模具参数和质量参数之间的函数关系进行了拟合,经决定系数和修正决定系数验证,二阶响应面的拟合精度较高。使用存档微遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了优化的模具参数。经生产验证并与工厂的自冲铆接接头相比较可知,优化的接头底切量提高了10.00%,底部厚度提高了8.61%,剩余厚度提高了3.11%,抗拉剪能力提高了5.68%。以上数据表明,经过优化后,自冲铆接的接头性能得到了有效提高。

摘要：设计了斜盘式压缩机双向活塞的锻造模具及其成形工艺,分析了活塞在压缩机实际运行中的受力情况。应用Ansys Workbench软件对锻造铝合金活塞进行有限元分析,根据数值模拟结果采取增大开裆过渡圆角的措施对活塞进行结构优化。最后,通过生产试制及极限试验验证了锻造模具及其工艺的合理性。结果表明:结构优化后的活塞中部开裆台阶处的最大应力从15.9 MPa变为14.2 MPa,应力减少了10.69%,改进效果显著。经过生产试制和方案修正,成形效果良好,力学性能满足图纸要求。经低倍组织观察流线均匀,晶粒较细,无金属夹杂、裂纹等缺陷;在装机极限试验中活塞运行良好,说明改进后的锻造模具和工艺达到了预期的效果。

摘要：本文结合交通灯的控制实例,主要介绍了PLC比较指令配合定时器实现定时的方法,共给出了四种不同的程序设计方案:采用多个定时器实现;采用数据比较指令CMP(Compare)加一个定时器实现;采用区间比较指令ZCP(Zoom Compare)加一个定时器实现;采用触点比较指令加一个定时器实现。通过对比不同的程序设计方案,引导学生灵活运用所学指令,激活思维。

摘要：针对闭环控制齿轮传动系统传递误差较大,传统方法稳定性较差的问题,提出基于闭环控制的齿轮传递误差控制方法。首先分析当量啮合传递误差,计算安装和制造误差,并据此计算单个齿轮传递误差;然后在此基础上计算同步传递误差,通过传动比将齿轮副误差转化到最后一个齿轮上,获取传递误差;最后采用位置环PID控制方法计算齿轮传递位置控制量,降低误差。实验结果表明,闭环齿轮传动系统中齿轮传递误差随时间呈周期性变化,经位置环PID控制方法控制后,同步传递误差降低到98.69%,各个齿轮齿面偏差变化较均匀,说明该方法行之有效。

摘要：为了解决复杂部件加工制造工艺的复杂性,以叶轮等复杂部件的智能制造生产线设计为基础,通过智能制造生产线的工艺分析和设计方案,结合机器视觉、智能检测、智能物流和工业互联等技术进行产线仿真与验证。结果表明:该智能制造生产线设计不仅满足生产要求、工作运行稳定,而且实现生产过程的自动化、信息化和智能化,满足多品种小批量产品的定制化混流生产,达到为企业降本增效的目的。

摘要：目的研究基于膝关节支撑的人体坐立转换轨迹及运动学规律,为设计具有膝关节支撑的转移辅具提供依据。方法2019年4月至6月,招募20例健康志愿者,按照身高和性别分为三组,在膝关节支撑的前提下分别进行足间距离为20 cm和30 cm的坐立转换试验。每个试验重复两次,间隔1 min。采用高清相机记录试验过程中每个受试者肩部(腋窝处)和膝关节处的运动轨迹,分析不同身高和体质量受试者的运动学规律。结果身高172 cm以下的受试者,足间距离为20 cm时身体前倾距离小于30 cm时;身高173 cm以上的受试者,足间距离为30 cm时身体前倾距离小于20 cm时。体质量指数(BMI)23.9 kg/m^2的受试者,足间距离为30 cm时躯干前屈位移小于20 cm时。受试者坐立转换过程平均用时(1.7±0.05)s。结论坐立转换过程中,不同足间距离影响关节的伸展方式以及躯干前屈的位移和身体前倾的距离。随着身高和体质量的增加,适当增大足间距离能够降低人体在坐立转换过程的难度,且随着BMI值的增加,坐立转换所用时间也随之增加;女性坐立转换时间略高于男性。

摘要：针对现有目标检测在智能交通系统和自动驾驶等领域存在车辆目标检测精度低、鲁棒性较差等问题,提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测算法。在YOLOv5s网络模型框架中,添加注意力机制增强特征,提取重要特征;添加小目标检测层提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;引入金字塔池化(SPPFCSPC),提高网络空间特征提取能力;引入损失函数(SIoU_Loss)加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测。基于自制车辆检测数据集进行实验,其结果表明,改进网络模型与原YOLOv5s网络模型相比,不同目标类的平均准确率均有明显提高,平均准确率均值提升3.25%,查准率提高4.14%,召回率提高3.05%,检测速度满足实时性要求。