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无尘粉料自动包装秤的改进设计与控制研究

无尘粉料自动包装秤的改进设计与控制研究

作者：邱光军南昌大学

学位级别：硕士

包装秤在日常生产中的应用非常广泛,其称量是否精准、劳动强度大小以及包装效率等都是企业生产所需要考虑的问题,而在粉料包装方面,粉尘飞扬所带来的危害更是不容小觑;课题组对无尘粉料自动包装秤进行了研究和原理样机的设计,本文在此... 详细信息

包装秤在日常生产中的应用非常广泛,其称量是否精准、劳动强度大小以及包装效率等都是企业生产所需要考虑的问题,而在粉料包装方面,粉尘飞扬所带来的危害更是不容小觑;课题组对无尘粉料自动包装秤进行了研究和原理样机的设计,本文在此基础上进行包装秤的改进设计,并对包装秤的控制系统进行研究,主要内容如下:(1)在对原有包装秤的原理与生产工艺流程进行分析基础上,对螺旋进料机构、升降机构与取袋/开袋机构进行尺度综合和结构改进设计,并通过Proe软件进行整机装配。(2)对进料螺旋进行参数优化,并通过ANSYS进行应力应变分析;为使取袋/开袋过程更加稳定,通过ADAMS软件对吸盘的路径规划得到的驱动函数,进行取袋/开袋机构的运动学仿真分析,研究位移、速度和加速度的变化。(3)选用PLC对包装秤进行控制,用辅助继电器完成硬件继电器的工作,节省包装成本;结合包装原理分配I/O口,考虑所要实现的功能,对PLC的型号进行选择,使用编程软件GX Works2完成控制程序的编写。(4)对滑块导轨机构、气缸、称重模块和吸盘进行的选型采购,对取袋/开袋机构进行加工,搭建整机硬件系统并结合软件系统进行调试,以淀粉为原料进行初步实验。

关键词：无尘粉料包装粉料包装秤自动控制改进设计 PLC

基于模糊PID的螺旋加料机构粉体进料精度控制

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包装工程 2023年第23期44卷 164-170页

作者：付海明黄兴元邱光军陈达南昌大学先进制造学院江西省轻质高强结构材料重点实验室南京330031

目的螺旋式加料机构存在传感器响应时间差,造成系统延迟,非线性等问题,采用容积式来计量填充物料的质量的填充误差大。本文提出一种基于模糊PID控制的螺旋式加料机构计量控制系统。方法利用模糊PID对螺杆式粉料加料装置进行控制,通过模... 详细信息

目的螺旋式加料机构存在传感器响应时间差,造成系统延迟,非线性等问题,采用容积式来计量填充物料的质量的填充误差大。本文提出一种基于模糊PID控制的螺旋式加料机构计量控制系统。方法利用模糊PID对螺杆式粉料加料装置进行控制,通过模糊规则对PID控制比例、积分、微分参数实现参数自调整。基于Matlab中Simulink模块下模拟该模糊PID控制系统。结果该控制系统稳定时间减少了66%,快速性提高了21%,超调量降低了10%。结论基于模糊PID控制系统的计量控制性能优于传统PID的。

关键词：螺旋式加料机构计量控制系统模糊控制 PID控制 MATLAB Simulink

贡献、问题与对策--义务教育阶段语文课标“课程性质”修订研究

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中学语文 2022年第1期 3-5页

作者：邱光军孔凡成淮阴师范学院第一附属小学淮阴师范学院

《义务教育语文课程标准(2011年版)》“课程性质”部分的相关内容,对推进语文课程改革产生了重要影响,但也存在着文不对题、语义杂糅、表述不清等问题。为更精准、科学的表达,可以在标题、段落划分、顺序以及语义表述上进一步完善。

关键词：《义务教育语文课程标准(2011年版)》 “课程性质”部分修改建议

粉料充填包装的自动取袋、开袋机构设计与运动仿真分析

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包装与食品机械 2023年第3期41卷 101-106页

作者：邱光军黄兴元柳和生李华延付海明南昌大学先进制造学院南昌330031 华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013

为解决在粉料包装中取袋、开袋过程难以实现全自动的问题,设计粉料充填包装的自动取袋、开袋机构。利用旋转气缸运转平滑的特性取代以往的直线往复的取袋形式,将取袋、开袋过程相结合,减少编织袋的输送时间;对关键性工具-真空吸盘进行... 详细信息

为解决在粉料包装中取袋、开袋过程难以实现全自动的问题,设计粉料充填包装的自动取袋、开袋机构。利用旋转气缸运转平滑的特性取代以往的直线往复的取袋形式,将取袋、开袋过程相结合,减少编织袋的输送时间;对关键性工具-真空吸盘进行选型和计算,得到吸盘型号DP-50、数量4个、直径50 mm,吸附响应时间0.056 s等参数;利用Pro/E对取袋、开袋机构进行三维建模,对右吸盘的轨迹进行规划,并在ADAMS进行仿真,得出右吸盘前3 s的运动轨迹,将规划后右吸盘的位移、速度及加速度与使用STEP函数的曲线进行对比,验证规划轨迹的合理性。研究为粉料充填包装取袋、开袋机构的设计提供思路。

关键词：取袋开袋结构设计真空吸盘 ADAMS

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语境分类及其教学价值

语文建设 2020年第16期 16-20页

作者：邱光军孔凡成淮阴师范学院第一附属小学淮阴师范学院

最近,有位老师发文,表示她同意将语文学科核心素养概念中的“真实的语言运用情境”解释为语境[1],但对语境分为上下文语境等五大类有点困惑。她说:“说语境大家都很明白,一细分可能就会糊涂。我同意‘语境’一说,但觉得把语境分成五大类... 详细信息

最近,有位老师发文,表示她同意将语文学科核心素养概念中的“真实的语言运用情境”解释为语境[1],但对语境分为上下文语境等五大类有点困惑。她说:“说语境大家都很明白,一细分可能就会糊涂。我同意‘语境’一说,但觉得把语境分成五大类,可能对广大教师来说,有点难以理解。”[2]这反映出很多语文教师缺乏语境分类知识,不熟悉相关语境类型的概念和外延,不了解语境分类的教学价值。

关键词：教学价值上下文语境语文学科核心素养语文教师运用情境

紊流效应下节流管空气阻尼弹簧动力学建模及灵敏度分析

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机械工程学报 2024年

作者：陈俊杰刘晨邱光琦江西理工大学机电工程学院燕山大学河北省特种运载装备重点实验室

以节流管空气阻尼弹簧为研究对象，基于热力学和流体力学建立了空气弹簧主、副气室模型；考虑节流管空气阻尼弹簧工作过程中节流阻尼管内压缩气流的非线性特性，建立了节流阻尼管气流紊流模型；共同构建了系统内部压缩气体交换模型。采... 详细信息

以节流管空气阻尼弹簧为研究对象，基于热力学和流体力学建立了空气弹簧主、副气室模型；考虑节流管空气阻尼弹簧工作过程中节流阻尼管内压缩气流的非线性特性，建立了节流阻尼管气流紊流模型；共同构建了系统内部压缩气体交换模型。采用Coulomb摩擦模型和分数导数Kelvin-Voigt模型描述橡胶气囊的幅频特性，结合气体交换模型，最终建立了节流管空气阻尼弹簧系统动力学模型，在系统平衡点附近进行了模型线性化并提出了系统动力学特性量化指标。在此基础上分析了节流阻尼管气流的紊流效应、橡胶气囊力学特性对系统动力学特性的影响规律，且所建模型可以较好地表述系统的幅频特性，验证了模型的有效性和准确性；并进一步研究了节流阻尼管关键设计参数对系统量化指标的影响规律。研究结果为空气阻尼弹簧在新能源汽车智能底盘中的产业化推广提供理论指导。

关键词：空气阻尼弹簧橡胶气囊紊流效应动力学特性灵敏度分析

基于无人机摄影与深度学习的边坡病害识别技术研究

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基于无人机摄影与深度学习的边坡病害识别技术研究

作者：邱光华重庆交通大学

学位级别：硕士

随着我国公路里程的持续增长,传统的人工检测方式在应对道路安全问题上已显得力不从心,难以满足公众对道路安全日益增长的实际需求。传统人工检测方式的检测效率低、受环境限制、检测结果的可靠性和稳定性受限于检测人员的主观因素影响... 详细信息

随着我国公路里程的持续增长,传统的人工检测方式在应对道路安全问题上已显得力不从心,难以满足公众对道路安全日益增长的实际需求。传统人工检测方式的检测效率低、受环境限制、检测结果的可靠性和稳定性受限于检测人员的主观因素影响。针对上述问题,本文提出了一种基于无人机摄影和深度学习算法的公路边坡病害检测方法。通过无人机采集病害图像,深度学习模型检测病害类别和位置,可以实现对公路边坡高效、及时的检测。本文的主要研究内容如下:(1)建立边坡病害数据集。使用无人机进行边坡病害图像采集,对公路边坡的影响因素进行分析,根据常见边坡病害位置分布、形状特征确定边坡病害类型。采用imgaug算法对边坡病害图像进行反转、色彩空间转换图像处理。随后手工标注病害信息,建立边坡病害数据集。(2)为了提高模型特征提取能力,降低由目标大小变化引起的误检和漏检现象,在YOLOV8目标检测算法的主干网络结构中融合动态蛇形卷积模块。融入动态蛇形卷积模块,卷积核不再以固定大小对输入图像进行特征提取,可以根据目标物大小变化动态地调整卷积大小,扩展了模型的感受野,保证了特征提取的连续性,有助于提高模型对病害目标的检测精度。(3)针对在训练过程中遇到的网络稳定性和泛化能力问题,在YOLOV8的he ad结构中加入辅助检测头机制。辅助检测头位于网络中间层,能在训练过程中起到额外的监督作用,有助于模型捕捉到不同尺度、不同层次的特征信息。辅助检测头的引入能够优化梯度传播,加速训练进程,防止梯度消失问题的发生,特别是在处理一些复杂场景时,辅助检测头能够显著提高网络的稳定性和性能。在YOLOV8目标检测算法上融合动态蛇形卷积模块和辅助检测头机制,创建了YOLOV8-snake-detectaux目标检测算法作为最终边坡病害检测算法,并在边坡病害数据集上进行训练。试验结果表明,YOLOV8-snake-detectaux算法在较少的病害样本下,展现了出色的识别能力。其识别准确率为94.2%,平均精度为94.4%,相较于原始的YOLOV8算法分别提升了0.9%和1.8%,证明了本研究的有效性。

关键词：公路边坡病害无人机摄影深度学习 YOLOV8