摘要：为了更好地实现消防机器人对于火源的自主识别,结合YOLOv5s提出一种改进的火焰检测方法。在YOLOv5s的主干网络和检测头中添加CBAM注意力模块,能够自适应地对特征图进行调整,使得网络能够更好地关注重要的特征,从而降低火焰检测的小目标漏检率。使用C3-DBB模块替换卷积层,C3-DBB模块采用了密集的连接和多尺度的感受野,从而能够更好地捕捉目标的细节信息,减少信息损失。使用ConvNeXt V2模块替换主干网络模块,从而获得更大的感受野和更好的特征提取能力,提高目标检测的精度。实验结果表明,与YOLOv5s原始模型相比,改进后的模型平均精度提升5.8%,同时降低了模型大小。

摘要：导管桨结构与飞机薄壁结构类似,而国内不具备成熟的导管桨设计标准。针对某中型气垫船导管桨结构,分析传力路线,建立导管桨有限元模型,采用有限元方法开展了8种工况下的静力特性和稳定性分析,并且研究了不同蒙皮压力对部件应力水平的影响。结果表明:导管桨在各工况下应力集中区域均位于前拉杆及其接头的连接区域,不同蒙皮压力对该结构重要部件的应力影响较小;最大位移变形位于航左上舵承区域,可达7.123 mm;并且结构不会发生屈曲失稳。该研究结果得到了结构薄弱区域,可为后续结构优化提供参考。

摘要：针对直线超声电机很强的非线性和时变特性,提出了模糊神经网络控制。为了更好地将PID控制的经验融入模糊神经网络,对离散型PID表达式的各项进行了划分,将轨迹跟踪误差信号、轨迹跟踪误差信号的变化和轨迹跟踪误差信号的变化率等三项作为模糊神经网络的输入。采用自适应律并结合了反向传播算法和梯度下降法进行学习优化。试验结果表明,所设计的模糊神经网络控制器不仅明显优于PID和自组织神经网络控制器,而且具有很好的抗干扰能力。

摘要：一流本科课程建设中“高阶性、创新性与挑战度”的“两性一度”要求,既是课程建设水平的检测器,也是课程建设方向的指示器。对照这一要求,对“数字信号处理”课程在课程目标、课程内容、教学方法、教学评价及课程资源等方面存在的问题进行深入思考,将五星教学法引入课堂教学中,并设计基于口袋实验室的微实验项目,以改善课堂教学生态,提高学生的实验创新能力,同时在课程教学实践中对所提出的教学策略进行验证和反思。

摘要：抓持规划是灵巧手主从抓持的核心问题。到目前为止,对于如何评价主从映射的好坏还缺乏相应的理论根据。本文利用灵巧手特征点集的概念,对仿人五指灵巧手的主从映射关系进行了详细的讨论,求得了主从运动过程中关节角的最优映射系数。为了满足实时控制的要求,利用黄金分割算法完成了程序的开发。结果表明,该方法完全满足实际控制的要求。

摘要：介绍了鱼糜加工生产线中漂洗槽温度和水位控制系统的研制过程,给出了该系统的硬件结构及软件设计。

摘要：为满足电网对高压断路器高效诊断要求,提出一种谱峭度分析和粒子群K均值算法(PSO-Kmeans)相结合的故障诊断方法。该方法首先对正常状态和故障状态振动信号进行快速Kurtogram谱峭度分析,得到谱峭度指标最大中心频率和相应频率分辨率,据此设计带通滤波器对信号进行去噪;对去噪后的信号进行小波分解,提取小波包能量熵作为特征量;进一步采用PSO-Kmeans对特征量进行聚类分析。实验结果表明:改进谱峭度分析法弥补了传统带通滤波器参数确定的不足,提升去噪效果;去噪与PSO-Kmeans算法相结合的诊断方法克服了传统Kmeans易受初始聚类中心影响的缺点,聚类效果良好且精度高于传统算法,证实该方法适用于高精度高压断路器机械故障诊断。

摘要：突破传统的零部件设计方法,将基于变密度法的连续体结构拓扑优化方法应用到发动机支架结构设计中,以结构刚度作为约束条件,重量最小化为目标函数,对三种工况载荷下的发动机支架进行了拓扑优化设计,在保证结构强度的前提下,获得优化模型中材料分布的最佳形式,结合工程实践设计出刚度高重量轻的发动机支架合理结构,避免了设计过程中的盲目性和主观性,提高了设计效率。

摘要：气垫船优越的两栖性和快速性使其在军事和民用领域均有不可替代的优势,但是气垫船严酷的振动问题一直没有得到很好的解决,振动故障频发。本文以某型气垫船空气导管后支撑为研究对象,首先基于频域功率谱密度法计算某工况下导管后支撑外接头振动疲劳寿命;然后从降低振动响应和提高疲劳性能2个方向,分别研究激励、模态阻尼比、固有频率、材料的疲劳性能对振动疲劳寿命的影响。结果表明:低阶模态对振动疲劳寿命影响显著,降低振动激励、提高阻尼比和提升疲劳性能均可以有效提升振动疲劳寿命,而调整固有频率不适用于平直功率谱加载方式;最后提出薄壁结构可通过局部加强来提高振动疲劳寿命的方法,并以一种加强手段验证其可行性。

摘要：对七氟丙烷气体灭火系统在通信机房中的应用进行了设计计算,并从管道直径的选择、管网的布置、喷头的选择和布置、系统的操作与控制、泄压口的面积和设置5个方面提出了系统设计应注意的问题。