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1.
2.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
3.
目的:鉴定中国白酒发酵过程中的微生物种类,研究关键酶的特征与作用机制有利于提高白酒的优质品率。方法:本研究用形态学和生理学、16S rRNA、gyr B基因和antiSMASH分析的方法对酒曲中的一株微生物进行了验证;对该菌株的特性进行了研究,采用分子建模的方法获得了羧酸酯酶的3D模型,用分子对接的方法探讨了该菌株的羧酸酯酶的机理。结果:该菌株为产羧酸酯酶的革兰氏阴性菌Pb1(MW580690);该菌株呈现典型的S型生长曲线,产物曲线为S型,羧酸酯酶活化最优pH范围为5.0~9.0。分子对接结果显示Phe21A为该酶具有催化活性的主要氨基酸,水解三丁酸甘油酯为丁酸和甘油。分子对接结果显示三丁酸甘油酯经过构象变化被转移到催化中心后,进一步被加工;酶的亲水性和疏水性的相互作用表面有利于配体向下转移,进而从疏水性通道释放产物到的酶表面。结论:产羧酸酯酶的菌株为贝莱斯芽胞杆菌,并为羧酸酯酶水解三丁酸甘油酯类物质的底物识别、转移和催化机理提供了新的见解。 相似文献
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5.
针对不同重力环境下仿壁虎机器人的运动稳定性、运动高效协调性等问题,基于四足机器人的步态规划现状和仿壁虎机器人自身特定的机械结构,设计了仿壁虎机器人在g、0、-g 3种环境下的足端轨迹和运动步态。在ADAMS仿真软件中研究了机器人的运动学和动力学特性,得到了仿壁虎机器人稳定爬行与脚掌黏附力、足端轨迹和运动步态的关系。探讨了仿真结果的合理性和局限性,为仿壁虎机器人在实际环境中的稳定运动奠定了理论基础。 相似文献
6.
面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究,尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起,面部运动单元检测技术发展迅速。首先,阐述了面部运动单元的基本概念,介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库,概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法;然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析;最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。 相似文献
7.
面向草莓抓取的气动四叶片软体抓手研制 总被引:1,自引:0,他引:1
农林业中果蔬的自动化采摘需求日趋强烈,末端抓手是实现无损采摘的关键。传统的末端抓手以刚性结构居多,现有的各种柔性抓手也存在抓取力不足、包覆性不佳等缺点。本文以草莓的无损采摘为研究对象,提出将草莓外部轮廓曲线作为设计曲线,设计了一种新型气动四叶片软体抓手。首先,对软体抓手的结构做仿真优化,提出一种安全地附着在目标物表面的设想。然后,在进行草莓表面的最小破坏应力试验的基础上,测试了软体抓手的末端力,验证了其实现无损抓取的可行性。再次,利用动态捕捉技术,研究了软体抓手叶面的弯曲变形规律。最后,选择使用弧线型气体通道的软体抓手进行了草莓抓取测试,结果证明了气动四叶片软体抓手可以实现草莓的无损抓取,抓取成功率达90%,破损率为2%,表明所研制的四叶片软体抓手用于草莓抓取时具有良好的稳定性和实用性,可用于草莓采摘的末端执行器。本研究也可为其他易损果蔬的采摘技术提供理论基础和技术支撑。 相似文献
8.
中央美院青岛创业中心项目为角部重叠的回字形山地建筑,采用了框架-剪力墙结构体系.主体建筑结构总高度为54m,坐落在三个台地上,每两个相邻台地高差10m左右.掉层处采用"掉层脱开式且有拉梁"的方式进行结构布置.结合山地建筑结构的基本概念和受力特点,介绍了本项目的结构处理方式和设计难点,采用PKPM,MIDAS Building,SAUSAGE软件对结构进行了弹性反应谱法分析、弹性时程分析、动力弹塑性时程分析和抗震性能设计,同时针对各种不利因素采取了相应的加强措施,确保了结构安全. 相似文献
9.
近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
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