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1.
MCS-51应用系统程序的运行是人工无法控制的,在调试或维护时必须借助开发系统。笔者介绍了一种简易的办法,使投入运行的应用系统在不借助专用的开发装置前提下可以进行简单的调试。 相似文献
2.
针对大型机组的对中问题和常用的对中方法及适用范围进行了全面分析,采用激光对中仪进行大型机组轴系对中,测量精度高、操作简便、适用面广。分析了国内外激光对中仪的发展近况,根据目前国内相关研究讨论其不足之处以及发展方向。 相似文献
3.
Kinematics and dynamics analyses were performed for a spatial 3-revolute joint-revolute joint-clylindric pair(3-RRC) parallel manipulator.This 3-RRC parallel manipulator is composed of a moving platform,a base platform,and three revolute joint-revolute joint-column pair chains which connect the moving platform and the base platform.Firstly,kinematics analysis for 3-RRC parallel manipulator was conducted.Next,on the basis of Lagrange formula,a simply-structured dynamic model of 3-RRC parallel manipulator was derived.Finally,through a calculation example,the variation of motorial parameters of this 3-RRC parallel manipulator,equivalent moment of inertia,driving force/torque and energy consumption was discussed.The research findings have important significance for research and engineering projects such as analyzing dynamic features,mechanism optimization design and control of 3-RRC parallel manipulator. 相似文献
4.
5.
6.
7.
为解决现实场景下无人机目标被部分遮挡,导致不易检测问题,本文提出了基于YOLOX-S改进的反无人机系统目标检测算法YOLOX-drone.首先,建立无人机图像数据集;其次,搭建YOLOX-S目标检测网络,在此基础上引入坐标注意力机制,来增强无人机的目标图像显著度,突出有用特征抑制无用特征;然后,再去除特征融合层中自下而上的路径增强结构,减少网络复杂度,并设计了自适应特征融合网络结构,增强有用特征的表达能力,抑制干扰,提升检测精度.在DUT-AntiUAV数据集上的测试结果表明:YOLOX-drone与YOLOX-S、YOLOv5-S和YOLOX-tiny相比,平均准确率(IoU=0.5)提升了3.2%、4.7%和10.1%;在自建的无人机图像数据集上的测试结果表明:YOLOX-drone与原YOLOX-S目标检测模型相比,在无遮挡、一般遮挡、严重遮挡情况下,平均准确率(IoU=0.5)分别提高了2.4%、2.1%和6.4%,验证了改进的算法具有良好的抗遮挡检测能力. 相似文献
8.
大视场长焦面光学遥感器双凸轮式焦面调焦机构 总被引:2,自引:0,他引:2
为保证焦面长度大于600mm的大视场空间光学遥感器在空间环境下的成像质量,设计了一套在±2 mm调焦范围内焦面组件倾斜小于7”、定位精度优于0.01 mm的焦面调焦机构.针对系统对调焦精度、力学环境、真空环境的要求,该调焦机构采用双凸轮驱动技术来满足调焦精度要求;采用失电制动器自锁技术,使相机经发射等力学环境冲击后像面位置仍保持稳定.此外,采用高刚度导轨和轴承使调焦机构具有较高的动态刚度.设计分析及实验证明,该套焦面调焦机构具有较高的调焦精度和可靠性,能够在复杂的空间环境下完成调焦任务,提高遥感器的成像质量. 相似文献
9.
针对无人机的无证飞行和随意飞行严重影响和威胁公共安全的问题,提出了反无人机系统。识别无人机是反无人机系统实现的关键之一,为此提出了一种基于卷积神经网络的图像识别无人机方法。运用自制光学系统采集设备采集了不同型号的无人机图片以及鸟类图片,设计了针对无人机小样本识别的卷积神经网络和支持向量机。运用设计的卷积神经网络分别对MNIST数据集、无人机图片以及鸟的图片进行了识别,同时也运用支持向量机识别无人机和鸟的图片,进行了对比实验。实验结果表明,设计的卷积神经网络在MNIST数据集上识别准确率为91.3%,识别无人机准确率为95.9%,支持向量机识别准确率为88.4%。对比实验表明,提出的方法可以识别无人机和鸟以及不同类型的无人机并且识别结果优于支持向量机,可用于反无人机系统识别无人机,给同类研究提供了借鉴。 相似文献
10.