非开挖顶管工艺在市政排水管线中的应用

随着城市交通建设的发展和市政排水工程项目的建设完善,城市地下管线错综复杂,排水管线的非开挖顶管施工工艺得到广泛应用。尤其在大城市以及市政排水管线的建设过程中,道路的开挖具有一定的限制,因此采用土压平衡式顶管机顶管施工方法,为相应的工程项目的开展奠定了基础。     

Topology optimization of transient problem with maximum dynamic response constraint using SOAR scheme

Frontiers of Mechanical Engineering - This paper proposes a novel method for the continuum topology optimization of transient vibration problem with maximum dynamic response constraint. An...     

采用改进遗传算法优化神经网络的双目相机标定

针对传统BP神经网络在双目相机标定过程中存在的迭代时间长、精度低等问题,提出了基于改进遗传算法优化BP神经网络的方法来完成双目相机标定。使用融合多格算法的Trajkovic算子进行角点检测,利用点对点空间映射和网格运动统计相结合的方法完成同名角点匹配,在此基础上,提取同名角点的像素值并计算其实际的三维坐标值。对遗传算法的交叉和变异概率及选择算子进行改进,利用改进后的遗传算法对BP神经网络进行优化,将像素值和三维坐标值分别作为BP神经网络的输入和输出,进而完成双目相机的标定。实验结果表明：优化前后的平均标定预测精度分别为0.66 mm和0.08 mm,其平均标定预测精度提高了88%。优化前后的标定测试迭代次数分别为736和169,优化后迭代速度提高了3.4倍。改进遗传算法优化BP网络在双目相机标定过程中取得较好的效果,满足了双目相机标定的要求。     

滚动轴承性能退化的时序多元状态估计方法

滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 （autoregressive model,简称AR）模型和多元状态估计（multivariate state estimation technique, 简称MSET）的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。     

南宁市售茶叶重金属含量及健康风险评价

采用电感耦合等离子体质谱(ICP–MS)法测定了南宁市售茶叶中Cu、Zn、Pb、Cd、As、Cr和Ni七种重金属的含量,运用内梅罗综合污染指数对重金属污染水平进行评价,运用靶标危害系数法对重金属人体健康风险进行评估。结果表明:试验方法精密度和准确度都较高,市售茶叶中重金属Cu、Zn、Pb、Cd、As、Cr和Ni的含量差异较大,其中Pb、Cd、As和Cr的含量均未超过茶叶中重金属标准限值,且均处于安全等级,综合污染指数(P_综)≤0.7;茶叶中各重金属的单一靶标危害系数(THQ)及综合危害系数的(HI)均远小于1,对人体健康风险小,表明南宁市售茶叶中的重金属不存在明显的健康风险。     

超声辅助内圆磨削40Cr15Mo2VN轴承套圈的试验研究#br#

针对传统加工方式难以获得轴承套圈较小的表面粗糙度和表面波纹度的问题,采用超声辅助内圆磨削的加工方法来改善轴承套圈的表面质量。基于超声内圆磨削单颗磨粒运动轨迹分析,建立了表面粗糙度的理论模型,通过对轴承套圈进行超声内圆磨削试验,研究了各个加工参数对轴承表面质量的影响。研究结果表明：超声内圆磨削加工方法可明显改善轴承的表面质量;增大超声振幅可减小表面粗糙度而表面波纹度会先减小后增大;随着砂轮转速的增大,表面粗糙度及表面波纹度会先减小后增大;磨削深度和进给速度的增大会使表面粗糙度及表面波纹度增大,但超声内圆磨削可减小它们的增加量。     

基于自动机器学习的不平衡故障诊断方法

为了提升故障诊断模型在数据不平衡场景下的性能,提出一种基于贝叶斯优化的自动不平衡故障诊断方法.首先,构建了一种分层多模型的参数空间,探索重采样和分类器的算法组合选择和超参数优化;然后,使用基于树形结构Parzen估计器(TPE)的贝叶斯优化器进行模型的训练与优化,得到参数空间中最优的算法组合和超参数配置;最后使用最优配置模型在测试集上进行结果评估.将所提方法应用于UCI(university of California Irvine)不平衡标准数据集和滚动轴承数据集.实验通过设置多个不平衡比,对优化后的模型分类效果进行检验,并与传统的随机搜索方法进行对比.结果表明,所提方法更好地提升了模型在不平衡故障数据上的分类能力,且优化过程更加高效.     

基于卷积神经网络的物流货物图像分类研究

基于卷积神经网络(CNN)针对物流环境下货物的图像分类问题进行了研究.首先,在实际物流环境下收集了13种货物的ROI图像,并通过每隔10°旋转的方式来扩充数据集以防止过拟合现象的发生;然后,在考虑了实际硬件条件的情况下构建了轻量级CNN,并进行了基于自建数据集的训练,训练实验发现,轻量级CNN模型具有很快的收敛速度并在验证集取得了100％的准确率;最后,研究了旋转对货物图像分类性能的影响,并进行了可视化分析,验证了CNN对旋转操作基本不具备一致性.     

火箭贮箱环缝搅拌摩擦焊外定位床身的设计与研究

针对火箭贮箱卧式搅拌摩擦焊的焊接特点,设计了集主驱动和外定位于一体的焊接机床。对底箱、环座和压环等机床床身的主要零/部件进行了强度、刚性分析,并验证其对火箭贮箱焊接质量的影响;解决了火箭贮箱焊接时扭转力矩偏大、定位精度低以及焊接扭转错缝等难题。推动了我国火箭贮箱搅拌摩擦焊的工程化应用,为后续相似装备的设计开发提供了实际应用依据和技术借鉴。     

板级电路组装生产线信息化系统设计与实施

为解决传统板级电路组装生产线存在数据采集困难、信息孤岛及管理水平低等问题,建设了基于Cobweb平台的板级电路组装生产线信息化系统.配置了物流、设备、产品及人员等采集管理模块,优化了作业流程,具备了多源异构数据采集和分析关键设备的采集信息的功能.通过实施实现了物料、设备状态的实时监控和生产数据的采集、分析和追溯,提高了生产线作业管理效率和质量.