磁场诱导下的等规聚丙烯薄膜显微结构分析

研究了聚丙烯在磁场作用下的熔融结晶过程．结果表明：聚合物在熔融状态下易受外磁场的作用而产生诱导偶极,结晶时与未经磁场作用的分子链有不同的构象．静磁场使聚合物球晶沿磁场方向被拉长,趋于定向结晶。同时在外磁场的“牵引”下,结晶区前沿形成“须状”附加结晶区,磁化作用使辐射状片晶由扭曲生长变为伸直生长,静磁场对聚合物形核有抑制作用,使其形核率降低而球晶尺寸增大,交变磁场对球晶形貌无显著影响,辐射状片晶由扭曲生长变为伸直生长,交变磁场对聚合物的结晶过程有电磁搅拌作用,使形核率增高而球晶尺寸减小．     

自适应滤波在不锈钢超声检测上的应用

介绍了奥氏体不锈钢在超声检测中具有检测难度大,信噪比低的缺点,给出了超声检测系统的软硬件总体构成,包括以计算机为核心,利用FPGA强大逻辑处理能力,实现超声检测信号的发射接收,采集处理,数据存储、显示和输出等。为了有效解决在强噪声背景下提取微弱超声信号的问题,设计了一种易于软硬件实现的基于LMS自适应算法的改进型滤波器。实验结果表明,该滤波器能更有效抑制强噪声,提取有效弱信号,并能进一步提高自适应滤波器的鲁棒性、收敛速度和检测精度。     

基于神经网络PID的送料车控制系统设计

本文根据BP神经网络结构及其算法,给出了一种数控系统送料车基于神经网络的自整定PID算法,并设计了基于BP神经网络自整定PID的控制器的结构。仿真结果表明使用该控制方法减小了系统的调节时间,获得了较高的稳定精度和良好的动静态特性。     

高精度送料装置控制系统的设计

送料装置是工业自动化生产线的重要组成部分,为克服效率低、速度慢和精度难以保证的问题,设计了基于PC机和运动控制卡的伺服控制系统。采用了以PC机作为运动控制的核心处理部分、运动控制卡处理所有运动控制细节的控制策略。通过调用运动控制卡中的运动函数库,开发了准确性、通用性和灵活性好的系统控制软件平台。经实际使用,该送料装置具有高精度、高性能和通用性好的特点。     

基于EEMD-FastICA的单通道超声回波信号去噪研究

针对单通道超声检测回波信号易受到噪声信号的影响导致缺陷诊断精度低的问题,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立成分分析(FastICA)的单通道超声回波信号盲源分离方法(EEMD-FastICA).首先应用EEMD算法对回波信号进行自适应分解,得到多个不同尺度的固有模态函数(IMF)分量,利用主成分分析(PCA...     

基于神经网络的工作台位置伺服控制的研究

针对工作台在快速进给过程中存在的超调现象,考虑负载对位置伺服系统的影响,提出了工作台神经网络控制策略。设计了工作台的机械结构并建立了数学模型,对位置伺服系统设计了神经网络控制器,并且采用了摩擦补偿。进行了神经网络的MATLAB仿真研究,结果表明该方法有效地抑制了工作台在快速进给过程中的超调现象,实现了位置的精确控制,验证了控制策略具有较好的鲁棒性。     

基于工控机的石材铣削力测量系统

目的研究金刚石圆柱铣刀铣削石材的铣削力,建立基于工控机的石材铣削力测量系统．方法通过对金刚石圆柱铣刀铣削石材的受力分析,建立了金刚石铣刀铣削力的数学模型．结合测力指标构建了石材铣削力自动测量系统的硬件实验装置,给出了软件开发过程中数据采集关键环节的解决方法．结果利用该系统对石材铣削力3个分力进行了实际测量,获得了可靠的铣削力数据,实现了测量数据的实时采集、曲线绘制和数据管理．结论石材铣削力自动测量的实现,为进一步研究金刚石刀具的磨损特性、石材的切削性和加工工艺参数的优化等提供了理论依据．     

铝轴自动化探伤与分拣控制系统的设计

为了克服铝轴手动探伤与分拣效率低、可靠性不高和劳动强度大的不足,设计了铝轴自动化探伤与分拣控制系统,对该系统的机械结构、硬件组成和软件流程进行了详细地描述。该系统是基于工控机和PLC相结合的方式,工控机作为上位机完成包括人机交互和数据采集与分析等工作,PLC实现探伤过程的自动控制。待检铝轴经辊道传送至探伤区,被逐个探伤并根据是否有缺陷在出料区进行分拣,所设计的系统可以提高铝轴探伤与分拣的可靠性和效率并大大减轻劳动强度。     

基于神经网络的铝合金裂纹缺陷识别

将人工神经网络方法应用于铝合金工件裂纹缺陷识别,以克服传统人工识别的局限性,从而提高裂纹缺陷识别的准确率。通过设计并搭建水浸超声检测系统,获得超声检测缺陷的波形数据,并对收集到的缺陷波形数据进行特征提取,从中筛选出有用的特征信息,经过小波去噪处理后作为特征信号输入概率神经网络,并进行网络训练,实现对不同裂纹尺寸的智能识别。实验结果表明:该方法可提高对裂纹缺陷尺寸识别的准确率和检测效率,具有较好的应用前景。     

基于Ansys Workbench分拣机械手爪的仿真与优化

以棒料分拣机械手的机械爪为研究对象,实现机械爪轻量化要求。利用Workbench对单只机械爪进行静力学特性分析,验证机械爪可靠性;然后利用响应面法对机械爪进行多目标优化,得出最优候选点,即为优化后机械爪的各个参数值;最后对机械爪进行拓扑优化,优化机械爪的形状,从而减少其质量,将优化后的模型进行静力学分析验证其可靠性,结果表明优化后机械爪仍满足正常工作要求。优化前单只机械爪1.619 kg,优化后质量为0.910 kg,总质量减少了43.8%,节约了生产成本。