T815汽车供气系统优化

笔者就T815汽车供气系统在实际应用中出现的故障进行统计分析，并针对性地提出解决方案，使其平均故障减少，故障率降低，创造良好的经济效益。     

基于Welch法功率谱和广义回归神经网络的禽蛋裂纹辨识

为建立一种快速无损检测禽蛋裂纹的方法,构建了基于磁致伸缩振子扫频式振动的禽蛋裂纹检测系统。系统以声学特性为基础,通过利用Welch法功率谱分析禽蛋振动音频信号,利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）的禽蛋裂纹检测模型。实验对290 枚鸡蛋进行检测（训练集200 枚,测试集90 枚）。结果表明,测试集中无损蛋与裂纹蛋的判别率分别达到96.7%和98.3%。研究表明,利用磁致伸缩振子扫频和Welch法功率谱分析,通过主成分分析法提取特征向量中的有用信息并结合GRNN模型检测禽蛋裂纹是可行的。     

基于多尺度小波变换的鸡蛋散黄检测方法研究

为建立一种快速有效的无损检测鸡蛋散黄的方法,构建了基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统,通过对采集的鸡蛋振动音频信号进行多尺度小波变换分析,找到新鲜蛋与散黄蛋的音频信号差异性,基于此提取合适的特征值,并分别构建基于BP神经网络、RBF神经网络和Hopfield神经网络的鸡蛋散黄检测模型加以比较。实验中,对300枚鸡蛋进行检测(训练集200枚,测试集100枚),结果表明,Hopfield神经网络对新鲜蛋和散黄蛋的识别效果最好,测试集中新鲜蛋和散黄蛋的识别率均达到98%,且检测每枚鸡蛋的时间为31.6 ms。研究表明,利用磁致伸缩振子扫频振动未知品质鸡蛋,再通过小波变换分析,并结合Hopfield鸡蛋散黄检测模型检测鸡蛋散黄是可行的。     

基于蝙蝠算法的多无人机协同侦察任务规划

多无人机协同侦察规划问题是指多架无人机对多目标进行侦察,以最小化无人机数量和总行驶路径最短为目标构建数学模型进行求解的问题。蝙蝠算法是新兴的群体智能算法,前景广阔,在多领域应用具有显著的效果。针对多无人机协同侦察规划问题,对场景进行编码,利用蝙蝠算法进行求解,并将所得结果与遗传算法和粒子群算法求得的结果进行对比。实验结果表明,在求解多无人机协同侦察任务规划问题时,蝙蝠算法相比遗传算法、粒子群算法,具有更好的稳定性和更快的处理速度。     

35-15型柱塞泵泵头早期损坏原因分析及解决方案

就35—15型柱塞泵泵头早期损坏的原因从实际工况的几个方面进行了较为详细的分析，并根据损坏原因提出了针对性的解决办法。     

基于磁致伸缩器扫频振动的禽蛋检测流水线系统

针对禽蛋运输及储存过程中造成裂纹、散黄等品质问题,设计一种基于磁致伸缩器扫频振动的禽蛋品质检测流水线系统,主要包括机械结构、传感与控制电路以及上位机软件系统.其中驱动电路控制流水线运行,到位检测传感器检测到禽蛋后控制磁致伸缩器对禽蛋进行扫频激振,同时通过麦克风采集禽蛋振动声音,并对采集的音频信号进行Yule-Walker功率谱分析和广义回归神经网络(GRNN,generalized regression neural network)建模,基于LabWindows/CVI开发的上位机软件系统实现禽蛋检测流水线的测控及禽蛋品质辨识和分类.实验表明,所设计的基于磁致伸缩器扫频振动的禽蛋检测流水线系统能够在线高效检测正常蛋、裂纹蛋和散黄蛋,检测速度约1枚/s.     

400#水泥车柱塞泵凡尔体损坏原因分析及改进设计

重点介绍了一种柱塞泵凡尔体的设计改进。通过对400#水泥车柱塞泵凡尔体损坏原因的分析,对其结构及其配合组件进行了改进设计,以期实现提高凡尔体使用寿命的目的。