一种自助磨刀机的设计

基于菜刀打磨原理,设计了一款操作简单、安全的磨刀机。在磨刀机的结构设计上,设计了一种夹具,使对刀机构实现菜刀刀刃精准定位、夹紧装置实现对菜刀刀背固定的目的;选择双螺旋圆柱凸轮传动机构,实现磨刀块和抛光块的直线往复运动;采用Wio Terminal开发板对光传感器反馈的信号进行处理,然后对显示屏的运行状态和电机转动进行控制。该设计可以对不同尺寸的菜刀进行打磨,实用性强,且符合共享理念。

基于重力势能环形驱动车的结构设计

根据第七届全国大学生工程训练综合能力竞赛要求,设计了一种以重力势能为唯一能量、具有连续避障功能的重力势能环形驱动车。在设计过程中,采用点集拟合方式,利用SolidWorks生成凸轮,再基于SolidWorks Motion仿真形成的轨迹来优化凸轮,由凸轮推杆机构控制小车转向行驶;通过齿轮机构放大传动比,增大势能驱动车行程;最后制作出样车,调试验证行驶轨迹。该设计获得了湖北省一等奖,响应了国家科技发展战略,实现了真正意义上的无碳。

双偏心曲柄轴磨床夹具设计

双偏心曲柄轴在机械领域中应用非常广泛,不仅传递自传,而且传递公转,能够有效的提高机械设备的工作效率。偏心轴的加工方法主要采用微调三爪、四爪卡盘,这几种方法加工困难且精度不易保证,互换性差,为保证加工精度,需车削之后采用磨床磨削,但偏心类工件不能直接安排磨削,故需要设计一种加工精度高、效率高的方法—专用夹具。

基于语音交互功能的智能分类垃圾箱

随着城市的发展、人口的增加,产生了大量的垃圾,国内的垃圾分类工作尚处于起步阶段,垃圾分类普及性不强,现在使用的普通垃圾箱需要人工打包和套袋,费时费力还不卫生。市场上的智能垃圾分类装置存在很多问题。因此,该文设计了一款基于语音交互功能的OneNET云平台智能分类垃圾桶,运用语音交互技术并结合ESP8266物联网模块实现了人机交互功能,并配有语音识别播报系统。同时,实现了垃圾箱的开合、倾倒和自动打包套装等动作。该设计不仅可以通过人机语音交互功能,实现垃圾智能分类,而且具有很强的市场应用和推广前景。

基于Arduino的小型水上清洁机器人的控制

本文介绍了一种基于Arduino的清洁机器人控制系统,利用Arduino作为主控系统,结合传感器技术、电机控制技术和无线通讯技术等实现对水上机器人的控制。该系统不但可以实现清洁机器人水上自动巡航、收集和传送漂浮垃圾及自动调节吃水深度的功能,而且该系统具有操作简便、成本低廉的特点,适合大量推广使用。

“双创”背景下高校创客文化的工程实践培育路径

随着“双创”国家战略的提出,高校打造创客文化,积极培养学生的创新创业能力,不但是国家赋予高校的使命,更是学校顺应时代要求良性发展的正确选择。解读了双创背景下创客文化的内涵、特性和培育创客文化的必要性,分析了国内高校创客文化培育和发展中存在的问题。从高校工程实践素质培养的视域,提出通过工程实践的方法培育高校创客文化的五项举措,阐述了高校工程实践在创客教育、创客文化培养中的平台作用,展望了二者的进一步融合和协同发展趋势。

声音定位仿生机器人针对持续声源心理声学修正的实验研究

机器人研究领域一直关注如何在未知环境中利用传感器反馈信息对目标进行检测、识别与定位。由于机器人视觉感知的局限性,机器人听觉感知的研究已经成为机器人研究领域的重要分支。在该课题实验研究中,以心理声学模型为基础,实现了仿生机器人声源定位功能、听觉的正常行为功能,特别是使机器人具有了基于心理声学的声源识别功能。从听觉生理学、听觉心理学、人工智能等专业实现跨学科领域综合研究方面做了有效的探索研究。论文研究成果为机器人仿人生物体特性研究提供了一定的借鉴。

学科竞赛与学生创新能力的培养——基于“8字型”无碳小车的比赛实践

通过指导学生参加第六届全国大学生工程训练综合能力竞赛,双八字无碳小车常规赛道组,获得全国三等奖的成绩,针对比赛从准备到实施至完成整个过程,就学生项目实践能力及其重要性进行相关总结。

基于“双8”字型的无碳小车创新设计

根据第六届全国大学生工程训练综合能力竞赛的要求,参赛学生需要按照比赛要求设计制造一种具有绿色环保特色的“无碳小车”。这种小车完全依靠重物的重力势能为动力源,并具有在平面内周期性的自动避障功能。文章结合UG和MATLAB等工具,多方面介绍了“双8”字型无碳小车的设计过程。

普通铣床加工立式轴承座浅析

轴承座在机械领域中得到广泛应用,能够起到固定轴承外圈的作用。将立式轴承座采用平口钳装夹X5032铣削加工,研究其加工工艺和加工难点并给出解决方案。

新型椭圆规的设计

基于椭圆的定义,利用椭圆绘制中的焦点法,设计一款操作简单,便于携带的椭圆规。在椭圆规的结构设计上,选择棘轮棘爪单向间歇性传动结构,实现单向放线,固定绳长的目的;采用涡卷弹簧实现绳线自动收回工作,使椭圆规在使用上更加便利。本设计整体可调,可绘制出不同规格大小的椭圆,有良好的实用性。除此之外,还可以作为圆规或者直尺使用,达到一尺多用的目的。

基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断仿真

提出基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断方法,并对该方法进行了仿真测试。通过构建DAFDC-RNN模型(Dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network,时间序列预测模型),引入注意力、全维度卷积和时间注意力机制,生成运行状态过程中主轴间的相关性,模型输出即主轴运行故障预测值,同时去除预测数据内噪声,利用EMD-AR分析方法(Empirical mode decomposition-auto regressive,检验模态分解和谱分析结合法)分解时域信号中一阶分,并排除生成全新的信号,直至不再分解为止结束,在预测值范围内以及L-D算法帮助下对分解后信号计算求解,得出故障诊断结果。实验结果表明:本文方法的故障预测精度可达0.95~1.0,耗时可控制在10 ms以内,研究方法下主轴运行信号分解得到的正常信号分解幅值波动情况与实际结果基本吻合。