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地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动,利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置,对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明:试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势,当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小,当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现,3D打印砂性材料具有明显的率效应,当应变率为139.65 s-1时,3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程,并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时,3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性,所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性,为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。 相似文献
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针对传统气动扳手冲击大、拧紧力矩不稳定、手动操作劳动强度大以及活塞部件装配过程中弹簧与活塞易剐蹭的问题,研制一种汽车制动主缸活塞部件拧紧工装设备。设备结构为双工位形式,左工位使用伺服电机搭配转矩传感器实现活塞部件的装配拧紧及拧紧力矩检测,与此同时,右工位应用位移传感器技术对活塞总成的半高尺寸进行检测,并实时把拧紧力矩和半高尺寸值显示在操作屏上。该活塞部件拧紧机具有拧紧力矩可观测、效率高、模块化、安全可靠、操作方便等特点,具有较高的应用价值。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献