摘要：薄膜反馈式节流器因反馈精度高,常被用于液体静压转台中。目前,国内液体静压转台高精度缺乏、需求激增,为了提高转台精度,设计了一种新型薄膜反馈式节流器,以获得稳定的高刚度油膜,并采用Ansys进行双向流固耦合分析,获得液压油的流速和压力分布;然后,对比PM流量控制器,结果表明随着入口压力的增加,两者的薄膜最大变形量均呈近似线性关系递增,其递增率仅相差0.11,因此证明所设计的节流器是合理可行的;最后,对基于薄膜反馈式节流的液体静压转台进行性能测试,结果表明转台的各项性能指标均能达到要求:承载力大于1000 kg、刚度大于2077 N/μm、轴向跳动小于1μm,表明设计的节流器是合理可行的。

摘要：为实现复杂环境下辣椒病害的精准识别和分类,设计了一种适用于辣椒病害识别分类的方法。以辣椒在生长过程中常见的6种病害为分类研究的对象,使用数据增强的方法扩充数据集,提出一种基于MaxViT改进的MaxViT-DF模型,将MaxViT模型中的普通卷积替换为可变形卷积,使模型在提取特征时能更贴近复杂环境下的识别目标;同时在MaxViT模型施加注意力时引入特征融合模块,提高模型的全局感知能力。结果显示,改进的MaxViT-DF模型识别分类准确率达到98.10%,对6种辣椒病害的分类精度均高于95%。与ResNet-34、EfficientNetv2和VGG-16等模型相比,改进模型在收敛速度和分类精度上具有明显优势。以上结果表明,MaxViT-DF模型能够对不同种类的辣椒常见病害进行有效的分类识别。

摘要：现有端到端的立体匹配算法为了减轻显存消耗和计算量而预设固定视差范围,在匹配精度和运行效率上难以平衡。提出一种基于轻量化Transformer的自适应窗口立体匹配算法。利用具有线性复杂度的坐标注意力层对低分辨率特征图进行位置编码,减轻计算量并增强相似特征的辨别力;设计轻量化Transformer特征描述模块,转换上下文相关的特征,并引入可分离多头自注意力层对Transformer进行轻量化改进,降低Transformer的延迟性;用可微匹配层对特征进行匹配,设计自适应窗口匹配细化模块进行亚像素级的匹配细化,在提高匹配精度的同时减少显存消耗;经视差回归后生成无视差范围的视差图。在KITTI2015、KITTI2012和SceneFlow数据集上的对比实验表明,该算法比基于标准Transformer的STTR在匹配效率上快了近4.7倍,具有更快的运行速度和更友好的存储性能;比基于3D卷积的PSMNet误匹配率降低了18%,运行时间快了5倍,实现了更好的速度和精度的平衡。

摘要：针对摩擦片性能试验台架测量精度低、人工操作复杂的问题,开发了一种基于LabVIEW的摩擦片性能试验台测控系统,对系统关键信号采集并进行了信号处理,基于队列状态机设计了压力和转速的自动化调节方法。台架试验结果表明:该测控系统在监控采集和控制方面均满足实际需求,提高了试验台的自动化程度,具有一定的应用价值。

摘要：针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。

摘要：针对食品灌装机上轴承滚珠人工测量时间长、精度低的问题,采用模块化方法设计一套非接触式滚珠直径测量装置。装置由滚珠上料机构、直径测量机构和下料机构组成,采用投影测量的方法对滚珠直径进行测量。结果显示,装置每次能够检测10组数据,测量准确率达到97%以上,工作效率为16~18 s/颗,符合实际生产的需求。研究为食品灌装机轴承精度的提升提供参考。

摘要：为改善外卖电动车缺乏专有设计和用户满意度低的现状,提出一种综合扎根理论和结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)的外卖电动车设计方法,以提升用户满意度。通过半结构化访谈的方式搜集用户原始资料,引入扎根理论的3级译码方法进行用户满意度影响因素的指标构建;采用问卷调查法结合结构方程模型,得到用户满意度影响因素模型中各维度的影响权重,根据影响权重确定设计要素,改进外卖电动车设计方案,确定外卖电动车改进与创新方向。采用系统可用性量表(System Usability Scale,SUS)验证设计方案的可行性。该方法突出了设计要素与产品满意度的关系,能为该类产品的系统设计与改进提供新思路,为外卖电动车设计提供参考。

摘要：采用离散元法对蚕豆与收获机具间的相互作用进行数值仿真研究,实现对蚕豆收获机具关键部件相关参数的设计与优化,以提高研究效率、减少研究成本。为此,通过物理试验对蚕豆基本物性参数、接触力学参数和休止角进行测定,参考物理试验测定结果选取仿真试验参数取值范围。以仿真试验休止角为响应值,由Plackette-Burman(PB)试验得到显著影响休止角的试验参数(蚕豆-蚕豆静摩擦因数、蚕豆-钢板静摩擦因数、蚕豆-钢板滚动摩擦因数),并利用最陡爬坡试验在PB试验基础上得到显著参数的取值范围。采用Box-Behnken(BB)试验在休止角与显著参数之间建立二阶回归模型,以休止角物理试验测定值为目标值,对显著参数进行寻优,获得最优参数组合,即蚕豆-蚕豆静摩擦因数0.25、蚕豆-钢板静摩擦因数0.47、蚕豆-钢板滚动摩擦因数0.35。最后,通过T检验得到P>0.05,表明采用最优参数组合得到的休止角仿真值与实测值相差无几,验证了最优参数组合的可靠性。

摘要：针对制造企业内车辆物流水平低、效率低、成本高等问题,考虑多车型、多品种货物以及车辆排队等待、车辆数量受限等因素,建立以总物流完成时间、总行驶里程、总物流成本为目标的车辆配置与路径协同优化模型。针对问题特征,提出一种混合离散麻雀搜索算法进行求解。在算法中,设计基于Tent混沌序列的反向学习初始化策略,以提高种群的多样性;针对不同麻雀种群,设计离散化策略以适应问题的离散特征;结合车型与路径特征,构造多种局部搜索策略,以提高算法的局部搜索能力;引入模拟退火Metropolis准则,并设计多目标解的保留策略,以避免算法陷入局部最优。通过对某水泥企业的实际车辆物流案例分析,验证所提策略的有效性以及所提算法的优越性。所得物流方案可以有效降低11%的物流成本,提高19.8%的物流效率,并减少29.1%的车辆行驶里程。

摘要：在轨道车辆车顶螺栓松动检测中,由于维护厂棚内列车的上方架设有高压供电线路,导致对车顶器件的螺栓松动情况进行扫描式视觉检测的组件需要架设在更高的位置,使得相机采集的螺栓图像像素数量不多,螺栓图像质量较低,给螺栓松动的判断带来困难的问题。提出了一种针对低像质轨道车辆车顶螺栓松动检测方法,实现了车顶区域螺栓松动的智能检测。检测时首先对线阵相机采集后的轨道车辆车顶图像进行拼接,并定位车顶螺栓的安装区域;其次将该区域细分为出风口、盖板和风机等几个子区域并导入基于深度学习的目标检测方法,从而确定分区内的螺栓位置;然后通过定位后的螺栓中心点坐标绘制等距半径圆,提取螺栓上的防松线并进行骨架提取与直线拟合;最后,通过计算两条直线之间的角度判断螺栓是否松动。实验结果表明,此方法的轨道车辆车顶螺栓松动的旋转角度,最大相对误差为5.8%,并且螺栓松动检出率达到80%以上,具有一定的工程实用价值。