基于三联齿轮泵的采煤机调高液压系统设计

针对单泵和双泵调高液压系统存在高压和低压互相影响的不足，提出了一种基于三联齿轮泵的新型采煤机调高液压系统，左、右摇臂升降、电磁阀和制动器三路采取独立供液，互不影响。实际应用表明该系统工作稳定性好，且采用片阀组合的结构，既方便查找故障点，又方便维修更换。     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

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。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

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。     

带式输送机阀控调速型液力偶合器低速状态的模糊控制系统设计

针对带式输送机中应用的阀控型偶合器在20%~30%低速验带状态下发热量较大,不适合长时间运行的问题,结合模糊控制的原理设计了模糊控制器,优化设备的运行。通过模糊控制的仿真试验,可实现阀控型偶合器在低速状态下运行时间延长。     

基于SoC的多轴驱控一体化平台设计

随着FPGA技术和电力电机技术的发展,FPGA+ARM的集成方式已经成为FPGA的发展方向.针对一体化多轴运动控制与驱动的特点,选用了集成双核ARM CPU与FPGA结合的Xilinx Zynq-7020全可编程System-on-chip(SoC)作为硬件平台,一个ARM CPU完成多轴的位置环、速度环和电流环的算法以及多轴轨迹生成,能同时完成伺服高级算法如谐振等,另一个ARM CPU完成交互功能,发挥FPGA高速运算的功能,完成6轴电流环流水线控制以及双采样双更新电流环算法.提高了系统整体带宽,实现多轴ns级同步精度以实现更精确的位置轨迹,驱控一体内部数据通过共享内存以及高速内部总线的方式进行交换,其传输速度更快、传输信息更加丰富.     

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