RV精密减速器的传动误差分析及应用

本文以RV精密减速器为研究对象,使用RV减速器综合性能测试仪进行试验,获得在空载条件下RV精密减速器的传动误差曲线图。通过傅里叶变换观察RV精密减速器传动误差频谱的各个频率分量,结合RV精密减速器内部结构,确定传动误差分量来源,以达到传动误差溯源的目的。改变转速以及载荷进行试验,基于实验数据拟合出转速、载荷和传动误差之间的函数,分析转速、载荷对于传动误差的影响,在RV精密减速器运转时适当调整转速和载荷可以减小传动误差。本文对于提高RV精密减速器传动精度以及误差修正有重要意义。     

基于深度学习的界面设计美学评价研究

目的美感已经成为人机交互(HCI)的核心结构之一,对用户的感知和态度具有明显的有益影响。然而界面美观性评价方法仍是设计师及其团队所面临的重要问题。引入深度学习技术来探讨其评价界面设计美感的可能性。方法分别使用基于深度卷积神经网络的闪屏美学分类方法和Google提出的基于深度学习NIMA神经网络,来预测闪屏图像的美学评价分布。结果通过研究发现,使用基于深度学习NIMA神经网络可以得到比传统方法更具体的评价结果,帮助设计师有效而客观地评价界面设计。结论将计算机图像美学评价的研究领域拓展到界面设计领域,验证了深度卷积神经网络在界面设计美学评价领域使用的可行性。未来图像美学评价还可以介入更多的设计相关领域,辅助设计师做出更有效的设计和商业决策。