质量控制图在铸件质量分析中的应用

为更好的控制铸件质量,通过机床床身铸造过程中碳当量的多次测定,建立X-R质量控制图,并进行分析和判断。结果发现,床身中的碳当量检测过程失控。分析失控原因后,将碳含量控制在2.8%~3.05%后结果受控。所建立的床身碳当量质量控制图在铸件质量控制中有很好的控制和预防作用。     

探讨农业机械自动化技术发展及其应用

在现在社会和经济不断进步和发展的态势下，追求经济稳重、发展平衡的目的已经成为现代社会积极倡导和必须贯彻落实的。农业作为支撑现代经济成长、进步、增强和完善的重要基础，将农业机械自动化技术落实和应用到农业内部的生产和发展，体现的不仅仅是给予当代以农业生存发展的农业劳作人们良好的生活状态和水平，其中还有经济的高效、迅速发展。本文在分析农业自身发展规划和农业自身所带来的影响的同时，亦在探讨农业机械自动化技术带给农业的不一样的发展和进步。     

浅析电动多旋翼飞行器的设计及其在农业领域中的应用

本文概述了电动多旋翼飞行器的功能组成及其优缺点,简单分析了电动多旋翼飞行器的设计以及在农业领域中的应用。     

一种新型智能仓库的研究

针对目前智能仓库空间利用率低、货物运输时损坏率高等问题,设计了一种新型智能仓库,运用物联网RFID作为仓库内的识别系统,仓库的布局与结构为主要研究对象。为了减少仓库的占地面积,提高仓库空间利用率和物料输送效率,对仓库的整体结构,货架的摆放形式,运输设备的选择进行了分析计算。研究出仓库设在生产车间上方并与生产车间相连的结构布局,货架设计成立方体堆叠形式,中间有运输通道,仓库内部不设人工通道。通过对比普通的仓库布置后,得出这种布局提高了仓库的空间利用率,提升了运输及生产效率,降低了物品损坏率,极大的节约了成本,同时仓库系统的容错率很高,即使一两个运输机器人发生故障需要进行维护,其余的机器人也可以正常的完成所有的工作。     

某食品加工企业腌泡池智能清洗车设计的方案探讨

针对某食品加工企业上百个大型腌泡池的经常性清洗任务需求,基于现代机电控制技术,提出智能清洗车的解决方案,重点探讨这种清洗车的型式及结构、液压系统与电气控制部分的设计.     

双重认证门禁系统的设计与实现

利用Arduino单片机作为控制单元、密码判断和射频识别相结合开发了一款双重认证门禁系统,该系统由射频识别模块、矩阵键盘密码输入模块、LCD1602显示模块、声光报警模块、时钟模块、开锁控制模块、断电定时开锁模块组成。通过在Proteus平台上的仿真和对原型系统的测试,验证了所开发的双重认证门禁系统能够稳定实现设计的各项功能,具有一定的实际应用价值。     

钢板弹簧下料工序优化及经济性分析

论文结合某板簧有限公司实际生产情况,运用线性规划对钢板弹簧的下料工序进行分析,以节省材料为目标,建立数学优化模型,利用软件win QSB求解,得出最优下料方案。同时对采用优化后的下料方案进行经济性分析,明显降低了企业生产成本。该方法的使用对企业降低生产成本和提高市场竞争力具有广泛的实用价值。     

烟秆和木屑生物质颗粒燃料成型工艺参数优化

文章以烟秆和木屑为研究对象,首先研究了当生物质成型颗粒的成型特性最佳时,烟秆和木屑的混合比,并在此基础上进行了单因素试验和多因素正交试验,得到了关于生物质成型颗粒径向抗压力和密度的回归方程。研究结果表明:当烟秆含量为50%时,生物质成型颗粒的成型特性最佳;成型温度、原料含水率和成型压力对生物质成型颗粒密度和径向抗压力影响的大小顺序均为成型压力﹥成型温度﹥原料含水率;当成型压力为6.5 kN,成型温度为101℃,原料含水率为13.5%时,生物质成型颗粒的径向抗压力取得最大值1.73 kN,颗粒密度取得最大值1 334.56 kg/m~3。     

基于YOLOv5的咖啡瑕疵豆检测方法

目的:实现咖啡豆瑕疵检测。方法:提出一种基于改进YOLOv5s网络,以YOLOv5s为基线网络嵌入并优选不同的注意力机制模块与激活函数。结果:使用CBAM模块与激活函数Hardswish的平均精度均值相比基线网络分别提高了5.3%和2.9%。经过200次迭代训练,模型准确率为99.5%,平均精度均值为97.6%,召回率为0.98,识别速率为64幅/s,模型大小为15 M。结论:相比于Faster RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s,试验算法识别准确率更高,模型更加轻量化,对咖啡瑕疵豆的识别效果更好。     

基于 MPDE-EEMD 及自适应共振解调的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性和非高斯性,并且故障特征往往淹没于系统噪声之中而难于识别的问题, 提出了以多种群差分进化(multiple population differential evolution, MPDE) 算法来改进集合经验模式分解( ensemble empirical mode decomposition, EEMD) 的 MPDE-EEMD 消噪方法,并与自适应共振解调技术( adaptive resonance demodulation technique, ARDT)相结合实现故障特征提取。 首先,为了解决 EEMD 中加入参数依靠人工选择且难以准确获取的问题,建立极值点分布 特性评价函数,利用 MPDE 来寻优获取最佳白噪声幅值,实现 EEMD 自适应分解。 然后,采用峭度与相关性相结合的准则对分 解后的 IMF 分量进行自动筛选,将满足条件的有效信号进行重构,实现对原始振动信号的降噪处理。 最后,采用 ARDT 自动确 定对消噪信号进行带通滤波的带宽和中心频率,再通过包络解调提取出滤波信号的特征频率。 将轴承仿真故障信号与实际故 障信号用于算法的验证,结果表明 MPDE-EEMD+ARDT 能有效提取出轴承故障特征。