静压转台导轨油膜静态性能分析与优化

为解决大型重载静压转台承载性能不足的问题,以ZT45SW型转台底座导轨油垫为研究对象,针对测试过程中油膜无法浮起的现象,设计了扇形、圆形、回形、双回形4种油腔,基于FLUENT仿真分析,研究了不同工况对4种油膜的静态性能(承载力、刚度、最大温升、平均温升)的影响规律,确定了各油垫适用的工况。综合对比,双回形腔油膜的静态性能最佳,基于响应面法对油腔结构尺寸优化后,减小了油膜压力集中的现象,提高了油膜静态性能;通过实验验证了仿真模型的准确性。

基于深度学习SuperGlue的枪弹痕迹自动识别方法

为实现枪弹痕迹自动匹配的准确性,提出了将基于深度学习的SuperPoint特征提取和SuperGlue匹配算法引入枪弹痕迹自动识别研究。通过SuperPoint网络提取弹痕图像特征点位置与描述子向量;研究了SuperGlue的匹配机制,包括注意力机制的图神经网络(GNN)及优化匹配层,将提取的弹底窝痕迹的特征点和描述子使用SuperGlue算法进行匹配。实验表明SuperPoint特征通过SuperGlue匹配,相较于机器学习算法实现了更高的匹配准确度,正确匹配数量提高,为枪支鉴定增加科学性。