海量激光超声数据采集与处理系统设计

当前激光数据采集处理系统信噪比较低、系统响应延迟长,提出并设计基于DSP的海量激光超声数据采集与处理系统。首先指出激光超声数据采集处理结构框架,主要由检测和激光探测模块组成,其中还包含若干子模块。然后设计硬件电路,以DSP最小系统、通信模块为主进行分析,软件设计中,数据采集的初始化节点主要是对采集设备的编号、所用通道、通道名称和采样频率及主要模式方面进行相应配置。在数据采集与处理中,通过脉冲激光器所发出的信号当作触发源。对于采集得到的数据,利用在某点邻域范围内对所有点至局部拟合面之间的距离均值进行计算,来代替该点,实现噪声滤除。利用采集并经滤波处理过的数据构建激光超声数据库,DSP软件等待状态发生器进行相应设置。最后基于DSP的海量激光超声数据采集与处理系统整体性能进行实验分析,研究结果表明,该系统下数据信噪比高,响应速度快,可靠性强。     

刀片智能识别与分拣机器人的设计

针对数控刀片表面质量检测主要依靠人工肉眼判断、检测效率低和漏检等问题,开展了缺陷刀片智能识别与分拣机器人技术研究。以三菱iQ-F可编程逻辑控制器(PLC)为控制核心,进行了机器人系统总体设计和控制系统设计;采用Halcon视觉开发平台,实现工件的精准分拣;采用伺服控制系统,实现工件精准摆放;采用三菱CC-Link现场总线,完成CPU和各伺服模块之间的通讯;通过GX Works 3软件编写,完成系统各功能模块之间的通讯及输入和输出的逻辑控制;对涂层后的数控刀片进行检测和分拣,整体运行速度达到使用要求,但误判率偏高,需加强对刀片表面前期洁净度的处理和系统参数优化。     

基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究

伴随高速飞行器的不断发展,目标检测识别作为精确制导的关键一环,需要更高实时性、高准确性地进行目标定位和识别。当前,针对装甲车辆、车辆阵地等时间敏感目标精确检测识别的需求日益迫切,深度学习算法在特征提取及分类器设计上具备优势。文中以特定复杂背景下的小尺寸红外车辆目标为研究对象,针对样本数据少、平台资源受限、实时性要求高、检测精度高等需求,开展基于红外弱小车辆目标检测识别的轻量化深度学习算法研究。项目基于YOLOv5算法进行轻量化剪裁,减小模型的结构,提高实时性;提出了混合域注意力机制模块EPA,该模块通过不降维的局部跨信道交互策略使算法更快速有效地关注重要通道,抑制无效通道,并将通道注意力机制与空间注意力机制结合,使得算法更关注与目标相关的像素信息。提出了残差密集注意模块（RDAB）,该模块由密集残差块与注意力机制EPA构成,通过密集卷积层来提取充分的局部特征,通过注意力机制获取更有效的通道与像素信息,可以使得算法以较小的模型结构获得较好的检测效果。运用设计的网络对数据增广后的小尺寸红外车辆目标数据进行检测识别,并与多种典型算法进行对比实验。由实验结果可知,文中提出的JH-YOLOv5-RDAB网络检测识别效果优于其他网络,权重大小仅为6.6 MB,仅为YOLOv5s算法模型权重的一半,但算法检测效果更优,与93.7 MB的YOLOv5l算法的检测效果接近,mAP50达到95.1%。实验结果表明:该网络在红外弱小车辆目标检测上的优越性和可行性。     

收敛流道内聚合物熔体流动的有限元模拟

利用Polyflow软件包,对收敛流道内聚合物熔体的三维流动进行了模拟,得出了压力、速度、剪切速率和延伸应变速率的分布.在此基础上,对熔体在收敛流道内的流动规律及特点进行了分析.这为流场参数的控制和机头结构的优化设计和改进提供了理论依据.     

基于深度学习的散射光场成像研究进展

散射介质会改变光子的传播方向和传输路径,导致成像质量下降甚至形成散斑。理论上,散射介质的传输矩阵可以被用来恢复目标信息,但是求解传输矩阵的过程十分复杂,而且精度也受较多因素的影响。近年来,迅速发展的深度学习技术为解决散射光场成像问题提供了新思路,其作为一种求解逆问题的常用方法可以准确恢复目标信息、提高成像质量,在散射光场成像领域发挥着重要作用并涌现出了一系列突出的科研成果。基于深度学习算法中的监督学习和无监督学习,总结了现阶段基于深度学习算法的散射光场成像技术的研究进展,并从深度学习技术的网络结构、成像质量、泛化性等方面分析比较了各类智能算法成像技术性能。最后,分析了基于深度学习算法的散射光场成像技术的优势及面临的挑战,并展望了该领域未来可能的发展趋势。     

基于PLC控制器的柔性自动化流水线制造系统

该文为提高制造系统的生产制造效率,引进PLC控制器,对柔性自动化流水线制造系统的设计与开发进行研究。设计系统工位布置方式与系统总体架构,从供料单元、装配单元2个方面设计系统硬件。为满足系统在运行中的紧急情况处理需求、手动控制操作需求、联动主动控制需求与单机自动化控制需求,在硬件的支撑下优化系统软件程序。对比试验结果证明：该系统的生产效率、制造工件的质检合格率更高,可以达到99%以上。     

数控刀片成检工序自动移栽设备的研究

生产自动化是数控刀片生产发展的方向,而国内数控刀片成检工序中转移、包装装盒都是靠手工移栽。本文设计了一款自动化生产设备——移栽设备,使数控刀片成检工序中刀片转移和包装装盒生产自动化。移栽设备采用了可控励磁直线同步电机驱动机械手直线运动的基本结构,设计了具有拾取放置刀片功能的吸头结构,使用机器视觉给数控刀片定位,PLC和单片机联合控制的控制系统。设备运行结果表明,在成检工序中,移栽设备可以稳定快速精准移栽刀片,实现数控刀片生产转移自动化,生产效率提高了约300%,生产周期缩短了约80%。     

装配式住宅楼低温灌浆料后灌浆工艺研究

某职工周转房项目冬期施工中,通过低温灌浆料试验数据分析,结合现场条件,形成一套楼层预制构件先行施工,室内封闭加热的后灌浆施工工艺。     

遗传算法的研究及应用

遗传算法是一种典型的优化搜索算法,它的构造是使用人工的方式,并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿,是一种典型的数学仿真,而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的,它是进化计算的一种非常重要的形式,它可以应用与生活中的很多领域。     

面向对象建模在毕业设计中的应用

面向对象建模,是为了理解课题而对课题做出的一种抽象,是对课题的一种无歧义的书面描述。本文从对象模型、功能模型和动态模型三种不同建模的角度,不同建模的侧面反映课题的实质性内容,综合起来则全面地反映目标课题的建模方法和过程。通过对象模型、功能模型和动态模型的建模,很好地解决了毕业设计中课题的抽象和描述问题,将面向对象的建模方法应用在毕业设计中起到了很好的作用。