摘要：定期检查排水管道可以及时发现严重缺陷,对保证排水系统健康运行和城市环境安全具有重要意义。针对排水管道低照度和低分辨率检测困难现状,提出一种改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征方法。首先,利用对比度受限自适应直方图均衡化图像增强技术,改善图像的对比度和细节,以提高检测网络对排水管道缺陷的捕获能力;其次,基于设计的Drop-CA和MC模块改进YOLOv7算法,使网络获得浅层缺陷的语义信息并降低误检率,提高模型的分类和定位能力;最后,针对裂缝和断裂2种严重缺陷,设计了一种定量描述该缺陷的几何特征方法来评估缺陷的大小。实验结果表明,改进的网络模型最终平均精度达到93.3%,检测速度达到42.9 f/s。该方法有效提升排水管道缺陷检测和分类精度,且可以有效表征缺陷的几何特征。

摘要：研发一种具有金属内衬的法兰式碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)液压缸缸筒,通过复合材料的本构关系和厚壁圆筒理论推导CFRP缸筒的应力应变公式,建立数学模型,并结合强度和刚度理论,进行液压缸缸筒轻量化研究。运用Abaqus软件进行仿真分析,验证所提出方案的可行性,联合Isight软件进行优化设计,以DOE试验设计寻找最优解。结果表明:优化设计后,CFRP缸筒满足强度和刚度要求;液压缸缸筒质量由16.58 kg减少到5.26 kg,总体减轻68.3%,达到轻量化设计目的。

摘要：为满足机耕船自动驾驶功能,设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先,以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集,将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重,随后将最优权重用于测试,并且与YOLOv4和Faster R-CNN网络进行比较;将双目相机拍摄的左右图像输入YOLOv5模型中进行检测,将输出的目标障碍检测框信息经校正变换后用SGBM算法进行视差计算,完成对目标障碍的识别和深度估计。结果表明,YOLOv5的平均精度均值稳定在87.25%比YOLOv4高1.55%,比Faster R-CNN高4.04%,单幅图像检测时间为0.017 s比YOLOv4快0.081 s,比Faster R-CNN快0.182 s且模型大小仅为13.7 MB比YOLOv4小236.4 MB;在检测机耕船、人和农具时,YOLOv5网络模型的置信度分别为0.91、0.99、0.95。YOLOv5+SGBM的深度估计在2 m内,精度达到98.1%。基于YOLOv5和SGBM的水田深度估计,能满足带旋耕无人驾驶作业的机耕船实际需求。

摘要：针对发展高端电液伺服阀技术已成为航空航天及舰船领域的研究热点的现状,本文以直接驱动式电液伺服阀为对象,介绍了直接驱动式电液伺服阀的历史概况。从阀的结构原理出发,着重论述了阀的结构改进、电-机械转换装置变换等的研究进展。对应用于直驱阀上的不同新型材料,从功能原理到基本特性进行了系统分析。其中,PZT材料的响应速度较快,可达10μs;GMM材料的能量转换效率较高,可达80%;MSMA材料宏观应变较高,可达10%。直驱阀在极端温度环境下的性能改善、冲蚀磨损特性分析及其数字化、智能化设计将成为未来的重点发展方向。

摘要：为精准检测输送带横向跑偏距离和倾斜角度,提出一种融合ResNet18和Deconvolution的输送带横向跑偏检测方法。首先,设计输送带横向跑偏检测系统,给出输送带横向跑偏检测流程。接着,提出融合ResNet18与Deconvolution的输送带边缘和托辊接触特征关键点提取方法,并采用热力图突出关键点,以便于计算跑偏距离及倾斜角度。最后,搭建输送带横向跑偏检测实验平台,并对该检测方法进行相关实验。实验表明,该检测方法可减弱光照、粉尘等干扰影响,平均准确率为95.17%,优于YOLOv5和Maskrcnn LSD算法,满足带式输送机输送带横向跑偏检测精度要求。

摘要：为提升带式输送机横向跑偏检测精度及抗干扰能力,设计了基于激光扫描的输送带横向跑偏检测系统。系统由输送带激光数据采集、跑偏量数据处理和无线通信等模块组成。通过激光扫描仪实时获取输送带激光点云数据,经过坐标转换和数据滤波等处理提取输送带边缘信息,通过速度修正模型对数据进行修正处理后拟合成图像,最终利用数据拟合后图像的几何特征判断输送带是否跑偏。该系统具有抗干扰能力强、实时性好、精度高等特点,为带式输送机跑偏预警提供判断依据,保证输送带正常运行。

摘要：针对带式输送机纵向撕裂检测便携式高精度需求,设计了一种基于边缘计算的便携式高精度输送带纵向撕裂检测系统。系统包括输送带纵向撕裂图像数据采集终端和中央控制平台2个部分,采集终端为FPGA及外接器件,终端和中央控制平台经由5G网络实现数据云端通信。文中阐述了系统框架和视觉检测方法,并详细展示了硬件选择与检测结果。利用文中改进的算法,降低了数据计算与传输负载,提高了检测效率。实验结果表明:系统对采样点的检测误差率小于2.8%,满足高精度的检测需求。

摘要：针对输送带表面信息复杂且难以在线准确监测的问题,提出一种融合HOG和GLCM特征的输送带撕裂在线检测方法。首先,搭建了输送带撕裂在线检测系统,并设计了输送带撕裂检测流程。然后,对正常、划伤和撕裂3种不同输送带表面缺陷特征进行研究,提出融合HOG和GLCM特征的输送带撕裂检测算法。最后,根据撕裂在线检测系统的需求,设计出检测系统的上位机软件,搭建实验台,并开展相关实验。实验结果表明:融合HOG和GLCM特征的输送带撕裂在线检测在小样本的情况下识别平均准确率为95.37%,单幅输送带图像识别率耗时为38.6 ms,优于HOG、GLCM和LBP-GLCM特征提取的识别准确率,能够满足输送带在线检测的需求。

摘要：齿轮传动广泛应用于机械设备中,这使得及时、有效地诊断齿轮故障变得十分重要。针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳特性,传统的信号分析方法难以识别不同的齿轮失效模式,提出了一种采用有界广义高斯混合模型(Bounded Generalized Gaussian Mixture Model,BGGMM)进行无阈值递归图(Un-Thresholded Recurrence Plot,URP)特征提取的新方法,并将其应用于齿轮故障分类识别。首先基于相空间重构理论,将不同齿轮故障状态的原始时域振动信号转化为URPs。然后对欧式距离分布的直方图进行归一化,采用有界广义高斯混合模型拟合直方图,提取混合模型参数,作为不同类型齿轮故障的特征向量。利用齿轮传动实验装置采集的原始振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能有效地对不同类型的齿轮故障进行分类。

摘要：针对弹跳仿生机器人存在的主要问题,结合婴猴体型小且具有平稳暴发弹跳的特点,提出了一种仿婴猴单腿弹跳机器人,对其主要结构和控制系统进行了设计。通过分析婴猴的腿部结构,基于Stephenson六杆机构原理,设计了一种仿婴猴机器人腿部的平面八连杆机构,并对其轨迹进行优化,获得了具有最佳弹跳能力的杆长参数;对机器人弹跳的3个方向进行控制调整,利用双闭环反馈控制系统实现了机器人在起跳、腾空、落地时姿态的稳定;最后,建立了机器人的实物验证模型,整个机械装置质量为395.5 g,整体高度为250 mm。实验结果表明,该仿生单腿机器人可实现连续稳定的跳跃,最高弹跳速度可达20 m/s,弹跳高度为100 mm时的响应时间为0.1 s。