基于线结构光视觉的轴径主动测量方法

针对轴径测量问题,提出一种通过建立与轴线垂直的虚拟平面,并利用基于最小二乘圆拟合算法快速获得被测轴直径的方法。对线结构光视觉系统进行标定,得到摄像机的内参、畸变系数、结构光平面参数;获得被测回转体轴线的方向向量和轴线与结构光平面交点坐标,利用已得到的方向向量和轴线与结构光平面的交点建立一个与轴线垂直的虚拟平面;再将结构光平面与零件表面上的交点投影到虚拟平面上,并通过所有投影点到轴线与光平面交点的距离排除数据中的噪点;最后利用有效投影点和轴线与光平面交点的距离,得到被测回转体的外表面圆柱度。通过轴径测量试验对该算法进行了验证,在复杂的测量环境下,当被测轴直径为30～50 mm时,平均测量误差为30μm,最大测量误差为50μm。因此,该算法可以应用于实际回转体零件的直径测量中。     

RV减速器扭转刚度计算

扭转刚度是影响机器人运动精度、定位精度和重复定位精度的重要参数之一,本文通过对RV减速器内部齿轮副啮合刚度和各类型轴承刚度理论计算,提出了建立两个RV减速器虚拟样机,即在齿轮传动专业软件Romax中建立虚拟样机1,计算出系统变形引起的扭转刚度K1;同时在通用仿真动力学软件中建立虚拟样机2,计算出RV减速器回滞曲线,通过回滞曲线计算出扭转刚度K2,采用弹簧串联原理,计算了RV减速器扭转刚度K并通过试验验证了此方法的正确性。     

数据资源体系在大数据中的应用

随着互联网、大数据、人工智能等先进技术的发展,信息数据呈现几何增长.这些数据已经渗透到当今社会的各行各业,为政府和企业进行科学决策、开展各类研究、规划未来发展方向等方面提供了充分的科学依据,成为政府和企业发展中不可或缺的战略资源. 随着政府和企业智能化、信息化的转型升级,存量数据形成规模,数据质量和可用性均不高等问题逐...     

基于自适应滑模控制的液压支架试验台同步控制特性分析

为提高液压支架试验台同步控制系统的同步控制性能,提出一种基于模糊理论和滑模控制的自适应滑模控制方法,对液压支架试验台的主从同步控制性能进行研究。分析液压支架试验台同步控制系统工作原理和理论模型;在AMESim-MATLAB环境下建立仿真模型,并对比分析采用模糊PID和自适应滑模控制的系统的同步动态性能。结果表明：采用自适应滑模控制的液压支架试验台同步控制系统的伺服跟踪能力和稳态性能比模糊PID控制的系统更好,验证了自适应滑模控制在液压支架试验台同步控制系统中应用的可行性。     

新工科背景下应用型机械专业培养体系改革探索与研究——以长春光华学院机械工程专业为例

在新工科的背景下,以长春光华学院机械工程专业为例,分析了民办高校学生特点,探讨了课程体系改革的基本思路,在此基础上,重新构建了新的课程体系,为快速提升机械专业人才培养的质量提供借鉴。     

共轨管磨粒流加工大涡数值模拟

以磨粒流加工共轨管为研究对象,以大涡模拟的方法对磨粒流加工共轨管进行数值分析。通过对磨粒流加工共轨管过程中磨粒流的流动形态进行数值模拟,可获得在不同温度和进出口压力条件下共轨管各个支路的静态压强、动态压强和速度分布。以此来分析温度以及进出口压力对磨粒流加工效果的影响,为磨粒流加工工艺的研究提供更加准确的依据。     

基于BP神经网络的超声振动钻削钻头磨损状态监测试验研究

搭建了超声轴向振动钻削钻头磨损状态的钻削力和声发射信号采集系统,采集不同磨损状态下钻中区域的钻削力和声发射信号进行小波分解,得到与钻头磨损状态相关的特征量作为识别钻头磨损状态的特征参数,输入到建立的6-13-3的三层BP神经网络模型中进行融合,识别钻头磨损状态。试验结果表明,通过BP神经网络技术将钻削力和声发射信号融合识别钻头磨损的准确率约88.9%,能够有效监测钻头磨损状态。     

数字乡村:深化乡村振兴战略助力农业农村现代化

当前,新一代信息技术创新空前活跃,不断催生新技术、新产品、新模式,推动全球经济格局和产业形态深度变革.其中,数字乡村伴随网络化、信息化和数字化的发展以及农民现代信息技能的提高,既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容. 数字乡村作为数字中国建设的重要方面,必须加快信息化建设,从而整体带动和提升农村现代化进程....     

绝缘纸板典型缺陷局放特征的CNN识别

及时发现变压器中局部放电从而避免故障,是提高变压器质量保障电网安全运行的重要手段。为快速识别变压器绝缘纸板缺陷类型以便排除故障,在实验室中模拟变压器绝缘纸板中常见的三种绝缘缺陷,并进行了局部放电试验,结果表明,三种试样的局部放电分别具有独特的特征。无缺陷纸板试样的局部放电多在0°～120°、180°～300°的相位上发生;气隙缺陷试样则在60°～160°、240°～330°相位上发生放电;金属颗粒缺陷试样则在80°～160°、260°～340°间呈脉冲状放电。在此基础上,针对部分局部放电实验仪只能导出图片数据需要二次提取文本数据对分析带来不便的问题,基于实验所得PRPD(phase resolved partial discharge)图构建数据集,并以其80%作为训练集、20%作为测试集采用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与K-邻近法(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量机(support vector machine, SVM)及BP神经网络的识别结果进行对比。所构建并优化的卷积神经网络,在训练集与测试集上...