电控无碳小车的设计与转向控制

本文根据第五届全国大学生工程训练综合能力竞赛命题要求,设计了一辆以重力势能驱动的具有方向控制功能的自行小车,对小车的结构和控制系统进行详细设计,重点对小车转向控制系统进行了分析,经过试验和竞赛检验了小车的性能.

ART及Vitapex根管充填材料治疗乳磨牙窦道型尖周炎疗效观察

目的 :实验组采用非创伤性充填术 (ART)及Vitapex根管充填材料与对照组常规开髓根管预备 ,用氧化锌丁香油糊剂根充 ,治疗乳磨牙窦道型尖周炎观察疗效。方法 :实验组 15 3个牙用ART及Vitapex根管充填材料根充 ;对照组 12 5个牙常规开髓根管预备 ,用氧化锌丁香油糊剂根充。 3个月复查到 2 4 3个牙 ,12个月复查到 189个牙。结果 :术后 3个月两组有效率分别 95 .7%及 92 .2 %。经卡方检验 χ2 =3 88,P <0 0 5 ,差异有显著性。术后 12个月两组有效率分别为 89 2 %及 81 4 %。经卡方检验 χ2 =4 .97,P <0 0 5 ,差异有显著性。说明实验组疗效明显优于对照组。结论 :说明ART及Vitapex在乳磨牙窦道型尖周炎的治疗中是可行的 ,由于不磨牙较易取得患儿的配合 ,使用Vitapex充填简便 ,操作时间短 ,疗效满意 。

奥硝唑治疗口腔颌面部炎症21例疗效观察

目的 评价奥硝唑的临床疗效和安全性。方法 实验组用奥硝唑氯化钠注射液治疗口腔颌面部炎症 2 1例 ,对照组用甲硝唑注射液治疗 30例 ,分别于治疗前后进行厌氧性细菌培养 ,观察临床疗效 ,统计厌氧菌清除率和不良反应发生率 ,并进行比较。结果 实验组临床有效率与对照组对比有非常显著性差异 (P <0 0 1) ,厌氧菌清除率有显著性差异 (P <0 0 5 ) ,不良反应有非常显著性差异 (P <0 0 1)。结论 奥硝唑治疗口腔颌面部炎症疗效高 ,不良反应少 ,可作为临床首选药。

对燃气锅炉的优越性和应用前景分析

在天然气没有广泛普及和使用之前,燃煤锅炉一直是锅炉市场的主流,但是燃煤锅炉在使用时,需要使用大量的煤油作为燃料,非但不利于可持续发展,还会对环境造成一定的破坏。随着国家加大了对环境的重视,意识到可持续发展的重要性,天然气作为一种洁净燃气被大力推广应用,燃气锅炉也逐渐取代了燃煤锅炉。论文通过阐述燃煤锅炉和燃气锅炉之间的区别,探讨燃气锅炉的优越性和经济性,并对燃气锅炉的应用前景展开分析。

燃气锅炉改造和设计有关问题分析

现今锅炉应用于我国的全国各地,但是普遍以燃煤锅炉为主,污染严重,对生态环境破坏性极大,已经不再适合现在的社会,所以燃气锅炉应运而生。燃气锅炉具有节约资源,对环境的破坏性小;降低劳动强度,节省人工费用;节约用地,降低噪音的优点,所以燃气式锅炉深受人们的欢迎。但是在实际运用中,燃气式锅炉存在着许多问题和缺点,如:气体不完全燃烧、排烟和排污时,热量损失严重。因此,杭州杭富锅炉成套设备有限公司针对燃气锅炉的缺点提出了改造和设计的建议,从而保证公司的经济效益,促进燃气锅炉技术的发展。

基于TSL1401线性CCD的抢道越野机器人的设计

根据2018年中国机器人大赛机器人抢道越野比赛命题要求,设计了一种基于TSL1401线性CCD进行图像采集和处理的抢道越野机器人.当TSL1401线性CCD检测到白线后,把信号传送给K60微控制器,K60对检测信号进行一系列处理后控制各电机差速,进而实现了机器人自主巡线前进.通过对机器人稳定性和速度的测试实验表明,该机器人使用TSL1401线性CCD具有扰动小、速度快和稳定性高等优点.竞赛实践证明了该处理思路的可行性,且效果良好.

基于深度学习的双目测距系统分析

针对无人驾驶视觉系统的研究需求,提出一种基于深度学习的双目测距系统,对室外环境中的目标物进行检测并测距.通过双目摄像头进行图像采集,利用MobileNetv3-SSDlite深度学习网络识别目标物,并使用NCNN框架对网络模型进行优化,降低模型对硬件系统的要求,采用差异值哈希算法(dHash)获取左右目中的同一物体,在改进的特征匹配算法ORB基础上引入一种基于网格的运动统计匹配法进行误匹配点剔除,通过双目相机三角测量原理计算得出目标障碍物的深度信息.结果表明,系统能够在树莓派4B上实现目标物的距离测量,具有一定的实时性和稳定性,可为无人驾驶视觉系统的需求提供保障.

基于Matlab的电控无碳小车的速度分析与控制

本文针对第五届全国大学生工程训练综合能力竞赛设计了一种带有控速装置的无碳小车,运用Matlab对小车运动速度进行详细的分析,设计并制作了速度控制机构和方案,通过实验和竞赛验证了方案的稳定性和可靠性.

基于线性CCD的稳定循线机器人设计

为解决现有循线机器人循线不稳定的问题,设计了一种能稳定循线的机器人.该循线机器人利用CCD传感器采集路况信息,利用舵机差速进行转弯,利用线性CCD与灰度传感器配合进行路径识别.在算法上采用了PID算法解决循线不稳定的问题,同时利用循环判断解决CCD容易误判的问题.结果表明:该循线机器人循线速度快,且能在有障碍物的情况下稳定循线.