基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法

针对目前传统车道线识别算法在复杂道路环境中识别困难的问题,提出了一种基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法。为消除噪声干扰以及提高特征检测效率,设计了一种自适应道路感兴趣区域(ROI)计算方法,针对不同情况的车道可自适应地将车道区域与非车道区域分离。对待检测目标采用改进划分角度的检测算子进行车道线特征检测,同时对车道图像有针对性地采用多色域阈值处理,以提高算法的环境适应性。对转换视角后的车道线采用DBSCAN聚类及NURBS曲线进行拟合,并利用随机抽样一致法优化车道线模型以滤除误匹配。实验结果表明,该算法可有效识别出各种道路工况下的车道线。     

可有效降低表面残留高度的新型环形刀具设计

针对工厂实际加工编程时用环形刀进行大切深加工造成的加工后表面残留高度过大且不均,在初次荒加工后需要建立残留模型进行二次荒加工的情况,对环形刀的R角刃形进行优化设计,设计出一种有效降低被加工工件表面残高的大切深高效铣削刀具。以D20R1.5的环形刀为例,理论上该新型刀具比原环形刀加工后的表面残高降低了2.54倍。     

基于曲率特性的柔性加减速NURBS插补器

为降低非均匀有理B样条段间转接时对机床的机械冲击,提出了一种基于曲率特性的柔性加减速控制方法。研究了满足插补误差要求的非均匀有理B样条梯形加减速的算法,推导了满足S型加减速要求的简化算法。用两种算法进行的基于弓高误差的非均匀有理B样条仿真加工实验表明,在曲率突变处加速度和加加速度均出现突变,对机床造成较大冲击。而基于曲率变化进行的柔性加减速的仿真试验表明,相关特性参数符合加减速的规划要求。将算法集成至自行开发的开放式控制器中,加工实验表明,该算法使数控机床的速度变化更加平稳,并具有良好的实时性。     

基于案例教学的工程管理类硕士教学模式创新——以重庆大学为例

基于案例教学的工程管理类硕士教学模式对学生学习和理解工程管理的理论和方法,提高实践工作能力,最终培养社会需要的高级工程管理类人才具有重要的作用。在重庆大学工程管理类培养目标和课程体系基础上,构建了基于建设工程全寿命周期的案例库,并探讨了基于案例教学模式的课堂教学实践与考核机制,为提高教学水平和改善教学效果提供了理论基础。     

切削加工颤振智能监控技术

切削加工颤振智能监控技术是智能机床中不可或缺的一部分，是智能加工的一个重要发展方向。它对于提高零件的加工精度与效率，增加企业的运营绩效具有重要的意义。以传感器的选择、特征提取、颤振识别和颤振抑制为主线，系统的综述了切削加工过程中颤振智能监控的研究进展。分析颤振信号的选择和时域、频域、时频域以及特征自适应智能提取的特征提取方法；分析神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、混合模型和在线智能进化模型在颤振识别中的应用；着重分析基于主轴转速调整的颤振智能控制方法。在此基础上，对切削加工颤振智能监控的研究难点进行了分析，并总结了目前存在的问题。最后，对切削加工颤振智能监控技术今后的发展趋势进行了展望。     

考虑结合面和轴向力的主轴系统动力学特性

汽车覆盖件淬硬钢模具由于硬度高,在铣削过程中动态铣削力大,易发生颤振,而主轴系统动力学特性直接影响铣削稳定性。为了准确建立主轴系统动力学模型,考虑主轴系统铣削状态下产生的轴向铣削力和离心力对主轴结合面接触刚度的影响。通过分析得到,轴向铣削力对主轴结合面接触刚度有强化作用,使主轴系统固有频率有微小的增加;而离心力对结合面接触刚度有软化作用,随着主轴转速升高,系统的固有频率减小,尤其高转速时主轴系统的动力学特性偏差较大,对比而言离心力的软化作用多于轴向铣削力的强化作用,故主轴系统在铣削过程中动力学特性相比静止无载状态下仍是软化现象;分析结合面预紧力、刀具参数等因素对主轴系统动力学特性的影响规律,为准确分析主轴系统动力学特性和预测铣削稳定性提供理论参考。     

汽油机过量空气系数的参数特性试验研究

为了充分发挥发动机的动力性和经济性,研究了定负荷和定转速下汽油机过量空气系数的进气和燃油消耗特性.研究发现,大中负荷及中高转速下过量空气系数与进气量、燃油消耗量间均呈抛物线关系;小负荷下过量空气系数与进气量、燃油消耗量间呈反比例关系.定转速时过量空气系数达到最大(小)值对应的进气管真空度远远高于定负荷下过量空气系数达到最大(小)值对应的进气管真空度.     

机床智能控制系统体系架构及关键技术研究进展

机床智能控制系统是未来智能机床领域的重要组成部分,对提高制造业核心竞争力具有重要意义.相比传统数控系统,机床智能控制系统具有更高效、稳定地加工质量,以及可代替人工经验智能判断等优点.针对现有机床智能控制系统方面的综述性讨论较少的情况,通过分析机床控制系统发展历程中四个阶段的特点,提出机床控制系统的智能化体系和架构.然后,从先进技术角度,详细阐述了人工智能技术、数字孪生技术以及云服务等关键技术,在机床智能控制系统中的应用.最后,通过分析智能机床面临的几大严峻挑战与应对之策,展望了未来机床智能化控制系统的发展趋势.     

恒力铣削智能控制算法研究与仿真(英文)

针对数控加工,建立了 2 种以切削力恒定为控制目标的在线智能控制系统。首先,利用 BP 神经网络对铣削过程进行了建模; 然后,基于 BP 神经网络和模糊控制理论,提出了 2 种以切削力恒定为控制目标的在线铣削控制算法; 最后,在变轴向切削深度条件下开展了仿真实验。相对于传统恒速切削,基于 BP 神经网络和模糊控制的在线智能控制系统分别节省了 13.9% 和 13.7% 的切削时间。     

薄壁件铣削加工颤振的图像特征提取与识别

目前,针对薄壁件铣削加工过程中的颤振识别问题,普遍采用传感器信号进行判别与预测,而没有建立颤振特征与加工表面的相关联系.本文利用图像处理与模式识别技术,通过铣削表面图像实现薄壁件加工状态的精确辨识与预测.首先,设计了混合滤波方案,实现了采集图像的预处理;然后,通过改进的局部二值模式和灰度共生矩阵提取图像的颤振纹理特征,...