基于改进YOLO_v3算法的车辆轮胎紧固件检测方法优化

轮胎拆装是汽修行业修补轮胎必要步骤之一,由于重型货车轮胎过重导致工人腰椎受到严重损伤。现将EfficientNet-B4轻量型网络结构算法替换YOLO_v3算法的主干部分(DarkNet-53),从而实现各类车型轮胎紧固件的识别。替换后的网络参数大量减少,紧固件样本训练速度加快。YOLO_v3使用二分类交叉熵损失函数对正负样本分类并计算损失,现使用Focal loss分类损失函数替换二分类交叉熵损失函数,从而提出一种新的神经网络模型(YOLO_v3-Nut)。实验结果表明,YOLO_v3-Nut模型在训练与识别速度特性上都更优于YOLO_v3模型,且文中的模型结构比YOLO_v3模型储存空间减少了43.01%,算法平均准确率(MAP)为93.2%,同时检测速度为36 fps,足够完成各类车型轮胎紧固件的识别。

基于改进YOLOv5算法的瓜蒌分级方法

为解决瓜蒌检测技术存在的检测精度低且检测时间长的问题,提出一种基于改进YOLOv5算法的瓜蒌分级方法YOLOv5-GCB。在主干网络引入Ghost卷积模块替换传统卷积,在保证准确率的同时减少模型的参数量;在特征提取网络和推理层之间添加CA注意力模块,增强模型对空间和通道信息的关注,提高检测精度;在颈部网络中引入双向加权特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)替换原始结构,融合不同尺度特征提升多尺度目标的表达能力。结果表明:与原有的YOLOv5模型相比,改进的YOLOv5-GCB算法对瓜蒌等级的检测准确率提高4%,达到95.3%,检测速度达到31.5 fps。该研究提出的算法在保证瓜蒌分级检测准确率的同时拥有更高的识别速度,为实际场景中的瓜蒌分级提供理论研究和技术支持。

水药分离变量喷洒系统设计与试验

为克服传统农药喷洒方式混药不合理和喷洒控制复杂及高成本的缺点,设计一种水和药独立供给控制的变量喷洒系统。首先通过分析SK、SX和SH三种混合器的性能,确定单元数为3的SK型混合器。然后设计喷头转速、喷头高度等试验方案,测得喷头转速为11 750 r/min(占空比为75%),幅角为112.6°,喷头高度为1.0 m时,作物单位面积颗粒数达48个/cm^(2)以上,施药浓度误差不大于3%。最后以小麦返青时节纹枯病为防治对象,对人工作业区、无人机作业区、变量喷洒区以及对照区域进行喷洒试验。结果表明:在喷洒15天和30天后,变量喷洒区域的1级和2级生长情况之和占比均达到97%,小麦返青期纹枯病的防治效果较理想,高于其他区域。

基于ANSYS的电动方程式赛车动力电池耦合分析

为解决电动方程式赛车续航里程短、电池箱质量大的弊端,设计了一种方程式赛车专用电池箱并进行了耦合分析。通过对电芯的合理布置,节省箱体内部空间;利用有限元软件ANSYS对箱体进行强度和流固热耦合分析。结果显示,设计的电池箱能够满足电动赛车续航里程的要求,同时,电池箱体在轻量化的前提下满足强度要求,在高强度放电过程中,满足电池最佳的使用温度且温度分布均匀。研究结果对大学生方程式电动赛车轻量化和安全设计有一定的参考价值。

铝合金机械臂的表面改性与耐磨性能研究

文章研究了占空比、电流密度和频率对铝合金机械臂表面膜层厚度、粗糙度、物相组成、显微形貌和耐磨性能的影响,优化了表面膜层的制备工艺参数。结果表明,在其它工艺参数不变前提下,表面膜层粗糙度和厚度会随着占空比或者电流密度的增加而增大,而随着频率的增加而逐渐减小;不同电参数下膜层的物相组成都为Al、γ-Al_(2)O_(3)和ɑ-Al_(2)O_(3),且随着占空比和电流密度的增加,γ-Al_(2)O_(3)还会向ɑ-Al_(2)O_(3)发生转变,ɑ-Al_(2)O_(3)衍射峰强度会更高,而随着频率增加,ɑ-Al_(2)O_(3)衍射峰强度减弱;适宜的铝合金机械臂表面微弧氧化电参数为占空比50%、电流密度10A/dm^(2)、频率为600Hz,此时膜层平整、均匀、致密,厚度适中且粗糙度较低,具有最佳的耐磨性能。

车载激光雷达NVH特性仿真分析及优化

某电动重卡车型匹配激光雷达系统,产品开发设计阶段,通过CAE仿真分析,激光雷达安装点至副驾驶员右耳位置噪声传递函数在低频段超过70 dB,不满足工程设计要求,且在82 Hz左右产生峰值。通过激励源-路径分析,确定82 Hz共振峰值是由雷达电机(电机转速4800 r/min)激励频率与安装位置、顶盖横梁及后围局部模态耦合产生。通过对前顶盖横梁厚度进行优化及中横梁位置增加82 Hz动力吸振器,激励点至副驾驶员右耳的NTF峰值降低明显。该文对激光雷达匹配整车NVH性能开发具有重要参考价值。