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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。 相似文献
2.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
3.
角接触球轴承在运行过程中的润滑状况至关重要,润滑油直接影响滚动轴承的接触状态。为分析角接触球轴承的润滑状况以及考虑润滑时轴承的机械特性,基于有限元和晶格玻尔兹曼方法,建立了双向流固耦合轴承仿真模型,对角接触球轴承进行动力学有限元仿真和润滑流体仿真,并与轴承拟静力学理论计算结果进行对比,验证模型的准确性。分析结果表明,保持架与滚珠接触并撞击,在轴承腔内油膜压力最大,滚珠与内圈、外圈滚道接触区分别为第二、第三大油膜压力区。润滑油受滚珠公转影响,沿着滚珠转动方向流动,实现对滚珠与内圈、外圈和保持架之间的润滑。滚珠运动和最大接触应力仿真结果与轴承拟静力学理论求解结果一致,即流固耦合仿真模型计算轴承机械特性具有较高的准确性。 相似文献
4.
为了解决新型铰接式弯管的变形问题,利用ANSYS软件对铰接式弯管进行建模和流固耦合分析,发现原始弯管两侧中部内凹、弯径增大、最大应力超过许用应力,据此提出了导流器错位排布方案.结果 表明:采用方案三错位排布导流器方案、将导流器间距设为70 mm时得到最优方案,优化后的弯管4最大应力由178.12 MPa降低到92.4 MPa、降低了52%,弯管12最大应力由289.52 MPa降低到135.4 MPa、降低了47%,取得了较好的优化效果,为180°弯管导流器设计提供了一种新方案. 相似文献
5.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。 相似文献
6.
为了精确诊断出滚动轴承的故障,提出基于高斯函数的小波基构造方法.该方法采用叠加的高斯函数作为构造小波基函数的初始模型,使用该初始模型和滚动轴承振动信号进行数据拟合来确定小波基函数的各项系数.通过对6205滚动轴承的外圈、内圈、滚动体故障信号分析的结果表明:新构造的小波基能有效的抑制信号中的噪声成分,提取故障特征,实现精确的诊断滚动轴承的故障.在同样的分解条件下,新构造的小波基比高斯小波能更精确的诊断出滚动轴承的运行状态,具有较高的使用价值. 相似文献
7.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
8.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
9.
10.