检索结果-南通市图书馆

作者：刘宇晨盐城工学院

学位级别：硕士

随着近些年交通运输的飞速发展,动车、高铁等运输工具的检修系统亟需更新换代。本系统主要面向动车段三层作业平台检修监控,主要目的是为了实现对作业平台上检修的工作人员的跟踪定位监控。根据工作需要,工程师需要在三层作业平台的翻... 详细信息

随着近些年交通运输的飞速发展,动车、高铁等运输工具的检修系统亟需更新换代。本系统主要面向动车段三层作业平台检修监控,主要目的是为了实现对作业平台上检修的工作人员的跟踪定位监控。根据工作需要,工程师需要在三层作业平台的翻板上进行动车检修工作,而三层作业平台属于高危作业场景,因此需要对工程师的人身安全提供保障。本系统应用于巡检机器人,主要对翻板上的工作人员进行识别和双目测距,并根据测量结果控制巡检机器人定轨直线移动,与工作人员保持于一定距离之内以保证能够清晰地监控工作人员的操作与安全状态,从而保证工作人员的生命安全。为了使系统能够适应现场复杂的工作环境,可靠稳定地工作,通过对多种立体匹配算法进行优缺点分析,综合考虑各种目标检测算法的效率与精确度,搭建双目立体视觉目标检测与测距系统。本文主要进行了以下工作:(1)研究并搭建双目视觉测距系统。对双目测距的各个步骤原理进行深入研究,比较分析多种相机标定算法的特点,选用MATLAB封装的张正友标定法进行相机标定,根据得到的标定参数进行立体校正以消除采集的左右图像的径向畸变和切向畸变,保证左右图像上的同名点严格行对准以满足后续立体匹配的需要。(2)优化双目视觉立体匹配算法。研究比较不同立体匹配算法各自的特点,考虑实际应用场景的环境特征,选用对光照影响比较友好的基于AD-Census变换的立体匹配算法,并对其代价计算时对遍历框中心像素点依赖度较高的问题进行针对性优化,通过使用自适应选择代价计算的参考值的方法,解决了算法易受噪声干扰的问题。算法还通过设置自适应权值来调整AD变化和Census变换代价权重以针对性地体现两种算法各自的优点,进一步提高了算法对光照影响的抗干扰能力。实验结果显示本文算法相对于其它算法对于光照影响表现效果优异,大幅提升了算法的抗噪声能力,算法的误匹配率降低约6.6%。(3)深入研究目标检测算法,针对动车段三层作业平台的实际应用需求,综合考虑算法检测效果和运算效率,选用合适的轻量化模型并进行针对性优化。设计优化YOLOv8s模型,以DSConv模块代替原卷积模块,引入FEM模块以及DPAG模块,提高了算法的提取与表达能力以及特征融合能力。以Wider Person Dataset为基础制作数据集并进行训练。m AP比YOLOv8s提高了1.5%,精度提高了2%,模型大小降低了6.4MB。(4)搭建实验测试平台,整合双目立体匹配测距和目标检测算法,使用树莓派搭载双目相机进行第一步的图像采集与传输,使用上位机进行双目立体视觉测距和目标检测,利用树莓派根据处理得到的数据控制步进电机工作,沿导轨跟踪目标保持在一定距离之内。通过实验验证双目检测测距的准确性以及稳定性,并通过对实际动车段三层作业平台图像处理以及模拟现场实验验证本系统对于实际应用场景的适用性。最终结果显示系统效果优秀,在3米之内测距误差在2%以内,且测距稳定性良好,实验连续200次测量结果误测率为0%,完全适用于动车段三层作业平台检修监控需求。

关键词：双目测距双目视觉立体匹配 AD-Census 目标检测 YOLOv8

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智能消防机器人研究与设计

智能消防机器人研究与设计

作者：姚一盐城工学院

学位级别：硕士

2023年1月至10月期间,全国范围内共记录到74.5万起火灾事件,导致1381不幸丧生,另有2063人受到不同程度的伤害,造成了直接财产损失61.5亿元。其中建构筑物火灾31万起,占火灾总数的41.6%。为最大限度减少人民生命财产损失,急需开发设计一... 详细信息

2023年1月至10月期间,全国范围内共记录到74.5万起火灾事件,导致1381不幸丧生,另有2063人受到不同程度的伤害,造成了直接财产损失61.5亿元。其中建构筑物火灾31万起,占火灾总数的41.6%。为最大限度减少人民生命财产损失,急需开发设计一款能够完成巡查、灭火、排烟、火情实时传输和救援工作的智能消防机器人,在消防救援的同时,帮助消防人员了解事故现场情况,及时采取合理的消防救援策略。针对室内环境特点,设计了一种可自主导航灭火的智能消防机器人,设计了消防机器人整体结构,搭建了控制系统,对自主导航和火焰识别算法进行了深入研究。具体内容以下:对消防机器人设计要求进行了分析,完成了消防机器人的功能设计和工作流程设计。完成了消防机器人机械结构的设计,采用Fusion建模软件完成了整体建模,分析了现有消防机器人常用底盘结构的优缺点,采用履带式差分底盘,完成了履带底盘的参数设计,使用动力学软件RecurDyn对模型进行了仿真实验,验证了底盘参数设计的合理性。确定了消防机器人控制系统硬件设计方案和软件设计方案。完成了消防机器人硬件设备的选型,确定了各个硬件设备之间的连接关系。针对消防机器人所要具备的软件功能,完成了消防机器人软件系统节点设计和交互系统设计。完成了机器人导航定位研究,分析确定了适用于室内环境的Cartographer算法,分析了全局路径规划中的Dijkstra算法、A*算法和改进A*算法,并在Py Charm平台中进行了仿真实验,验证了改进之后的A*算法各项性能指标均优于其他算法,证明了改进措施的有效性。研究了DWA算法在局部路径规划中的应用原理和工作流程,并在包含障碍物的场景下使用Py Charm平台进行了仿真实验,证明了DWA算法拥有较好地避障能力。完成了火焰识别算法研究,分析了消防机器人火焰识别中YOLOv5s算法的整体网络结构,并使用Conv Ne Xt V2模块、CBAM模块和C3-DBB模块对原有的YOLOv5s网络进行改进,通过Py Charm平台对改进后的算法进行仿真,验证了改进后的算法可以准确地识别出陌生火焰图像中的火焰目标,具有较高的准确性和鲁棒性,最后使用Py Qt设计了一个用户界面,用于用户输入和交互。开发了消防机器人实验样机,在模拟环形走廊和室内空间环境中对消防机器人SLAM建图、路径规划和火焰识别方法进行实验,实验结果表明在不同环境下内消防机器人均可准确完成火焰识别、SLAM建图和路径规划,实现自主导航,验证了本文所设计控制系统和算法的有效性和实用性。

关键词：消防机器人履带底盘设计 SLAM 路径规划火焰识别

基于改进FxLMS算法的汽车驾驶位噪声控制方法研究

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基于改进FxLMS算法的汽车驾驶位噪声控制方法研究

作者：刘崇亮盐城工学院

学位级别：硕士

在驾驶过程中车内会产生大量噪声,长期暴露于噪声环境中对身体和心理健康都会造成危害。车内噪声会对驾驶员的注意力和反应能力产生负面影响。持续的噪声干扰会分散驾驶员的注意力,从而增加出现驾驶事故的风险。此外,噪声还可能干扰驾... 详细信息

在驾驶过程中车内会产生大量噪声,长期暴露于噪声环境中对身体和心理健康都会造成危害。车内噪声会对驾驶员的注意力和反应能力产生负面影响。持续的噪声干扰会分散驾驶员的注意力,从而增加出现驾驶事故的风险。此外,噪声还可能干扰驾驶员对周围环境的感知,例如警笛声、喇叭声等重要声音信号,从而延误采取必要的反应。本文针对减少汽车驾驶位噪声方法进行研究,采取主动噪声控制技术以降低噪声水平。为了确定汽车车身的共振频率,通过研究车身模型的结构和声学模态,模拟在中低速行驶场景下车身和车内声腔的共振现象来实现。这些频率会导致车内噪声增加。通过模拟车辆共振频率下的声压场,分析了车内声压的分布情况,并确定了驾驶位噪声较高的区域。这些结果可以为车辆驾驶位降噪策略的设计和优化提供一定指导。自适应滤波算法在主动噪声控制中起着重要的作用,它能够根据噪声的实时变化自动调整滤波参数的算法。为了选取合适的滤波算法,对LMS算法、RLS算法及FxLMS算法的性能使用收敛速度和稳态误差两个重要的算法评价指标进行比较,最终选取FxLMS算法作为控制滤波器的基础算法。为了加快FxLMS算法的收敛速度,通过分析滤波器的更新过程,选取更合理的误差信号对滤波器进行更新。由于传统ANC系统的次级通路辨识方法为离线辨识,只能应用在次级通路相对稳定的情况下,故在控制系统中使用在线辨识方法,采用归一化最小均方算法对次级通路的滤波器进行更新,增加系统在次级通路时变场景下的应用。基于MATLAB/SIMULINK仿真平台搭建主动噪声控制系统,对不同情况下的噪声信号进行降噪处理。结果显示所提出的改进算法对驾驶位处的多种不同类型的噪声有比较明显的抑制效果。其中,对发动机转速为3000 r/min的工况可实现9-12 d B的降噪量,对发动机转速为2000 r/min的工况可实现10-13 d B的降噪量,对汽车加速行驶工况可实现11-14d B的降噪量,对模拟随机风噪声可实现12-17d B的降噪量,对汽车怠速工况可实现10-15 dB的降噪量,对模拟随机路噪声可实现9-13dB的降噪量。

关键词：主动噪声控制次级通路辨识声场分析自适应滤波算法

基于条纹投影结构光物体表面三维重建系统研究

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基于条纹投影结构光物体表面三维重建系统研究

作者：郑晓美盐城工学院

学位级别：硕士

光固化3D打印全瓷牙冠的浆料设计及其性能研究

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光固化3D打印全瓷牙冠的浆料设计及其性能研究

作者：缪新宇盐城工学院

学位级别：硕士

随着生活质量提升,口腔健康变得尤为重要,更多人选择种植牙齿。现有的全瓷牙齿通常通过铸造方法制作,但标准尺寸不能满足所有患者需求。3D打印技术提供了一种快速精确制作定制牙齿的方案,并已被广泛应用。本文采用光固化3D打印成型技术... 详细信息

随着生活质量提升,口腔健康变得尤为重要,更多人选择种植牙齿。现有的全瓷牙齿通常通过铸造方法制作,但标准尺寸不能满足所有患者需求。3D打印技术提供了一种快速精确制作定制牙齿的方案,并已被广泛应用。本文采用光固化3D打印成型技术,制备了高固相含量且低黏度的氧化铝基复合陶瓷浆料。通过硅烷偶联剂表面改性AlO陶瓷粉末,解决了光敏树脂与AlO陶瓷粉末亲疏水性质不同而引起高固相含量浆料黏度过大的问题,揭示了硅烷偶联剂作为AlO陶瓷粉末的表面改性剂的改性机理。基于AlO陶瓷本身的脆硬性,采用TiO和YbO作为二元烧结助剂,来提高AlO陶瓷牙冠的抗弯强度。通过SEM和XRD分析,揭示了二元烧结助剂对AlO陶瓷的增韧机理。基于本文所制备的AlO陶瓷浆料,确定树脂基氧化铝浆料光固化成型打印参数,建立不同冠数的牙冠模型,打印出牙冠模型坯体;通过热重分析设计了不同气氛下陶瓷坯体的脱脂温度曲线,以防止陶瓷高温下出现开裂和变形等缺陷,保证最终陶瓷牙冠的精度和质量。具体结果如下:（1）光固化陶瓷浆料的制备与优化:对比目前几种常用的光敏树脂和分散剂,确定树脂和分散剂的最佳种类和用量。实验结果表明,选用不同官能度的光固化树脂单体,通过流变性能和固化性能测试,得出最佳树脂选择为HDDA与PPTTA混合树脂单体,最佳配比为m（HDDA:PPTTA）=8:2。对比几种常用的分散剂,通过沉降实验确定稳定性最佳的分散剂。然后以最佳树脂配比配制高固相含量的AlO陶瓷浆料,以确定该分散剂的最佳用量。（2）光固化AlO陶瓷颗粒的表面改性研究:对AlO陶瓷粉体进行表面改性处理,使AlO陶瓷粉体的表面由亲水性向疏水性转变,能更均匀地溶解在光敏树脂之中。本文确定了KH550作为AlO颗粒的表面改性剂时,表现出最低的浆料黏度。在30 s剪切速率下,制备了分散于光固化单体中氧化铝含量为75wt%（45.5 vol%）的浆料,其黏度为2540 m Pa·s。通过FTIR分析,揭示了硅烷偶联剂将AlO颗粒由亲水性向疏水性转变的改性机理。（3）氧化铝陶瓷的增韧研究:以TiO和YbO作为二元烧结助剂加入AlO陶瓷浆料中。在1600℃高温无压烧结工艺下制备了掺杂和未掺杂烧结助剂的AlO陶瓷模型。空气下在烧结助剂含量为0.6wt%TiO和0.8wt%YbO时,陶瓷样件平均抗弯性能高达329 MPa。通过SEM和XRD分析,AlO陶瓷晶粒间生成固溶体新相,增大了晶粒尺寸,最终提高了AlO陶瓷的抗弯强度。（4）打印工艺与脱脂烧结工艺的研究:以浆料固化性能为基准,确定与浆料性能相匹配的打印工艺。通过热重分析,确定以脱脂-烧结两步法工艺,在失重严重的节点对陶瓷进行保温,以防止陶瓷开裂,最终得到最佳性能的陶瓷牙冠。

关键词：光固化技术全瓷牙冠表面改性技术烧结助剂脱脂烧结

基于减振器横向振动的压电能量回收电路的研究

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基于减振器横向振动的压电能量回收电路的研究

作者：张凌枫盐城工学院

学位级别：硕士

随着全球能源危机和环境污染问题的日益严峻,各行各业都在寻求节能减排的新方法。在汽车工业中,减振器作为关键的车辆部件之一,不仅保证了行车的平稳性和舒适性,也是车辆能量消耗的主要来源之一。传统的减振器在吸收和消散车辆运行过程... 详细信息

随着全球能源危机和环境污染问题的日益严峻,各行各业都在寻求节能减排的新方法。在汽车工业中,减振器作为关键的车辆部件之一,不仅保证了行车的平稳性和舒适性,也是车辆能量消耗的主要来源之一。传统的减振器在吸收和消散车辆运行过程中产生的振动能量时,这部分能量大多以热能的形式散失,造成了能源的浪费。因此,开发高效的减振器能量回收技术,对于提高车辆的能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。本文针对车辆悬架系统中减振器产生的横向振动能量进行了深入的研究,并提出了一种创新的能量回收电路设计,旨在有效回收和转换这部分通常被忽视的能量。通过对悬架系统在自由振动状态下的横向振动特性进行分析,本研究不仅揭示了减振器横向振动的动力学机制,还展示了如何通过电路设计来回收振动能量。首先,本文对减振器的横向振动特性进行了详细的探讨。通过将减振器抽象为一个等效的悬臂梁模型,本研究分析了在不同工况下减振器的振动响应。通过建立数学模型并运用Matlab/Simulink软件进行仿真,本文详细描述了减振器在侧向受力时的动态行为,为后续的能量回收电路设计提供了理论基础。接下来,本文对现有的能量回收接口电路进行了评估,并提出了一种新型的带磁性整流器的双中间电容能量回收接口电路(DICH-MR)。通过对标准能量回收接口电路、串联式双中间电容能量回收接口电路以及新提出的DICH-MR的工作原理进行分析,本文详细推导了这三种电路的输出功率表达式,并通过Multisim软件进行仿真,验证了新型电路的有效性。最后,本文通过实验验证了理论和仿真的结果。通过搭建实验平台,测量了减振器在实际工况下的横向振动加速度和响应,进一步证实了新型能量回收电路的性能。实验结果表明,DICH-MR电路不仅能够有效回收振动能量,而且其性能优于传统电路,具有更好的适应性和稳定性。本研究的创新之处在于,它不仅提高了减振器能量回收的效率,还扩展了能量回收技术的应用范围。通过对横向振动能量的有效回收,本研究为汽车工业提供了一种新的节能减排解决方案,有助于推动可持续发展和绿色出行的实现。

关键词：横向振动压电能量回收接口电路

石墨相氮化碳及其复合材料的电磁参数调控及仿真研究

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石墨相氮化碳及其复合材料的电磁参数调控及仿真研究

作者：束鹏程盐城工学院

学位级别：硕士

随着先进电子设备和无线通信技术的快速发展,人们的生活得到了极大的改善。但是,这也产生了日益严重的电磁污染问题,不仅影响了高新精密仪器的使用,同时也威胁着人们的身体健康。电磁波（EMW）吸收（EMWA）材料可以将入射的EMW尽可能的... 详细信息

随着先进电子设备和无线通信技术的快速发展,人们的生活得到了极大的改善。但是,这也产生了日益严重的电磁污染问题,不仅影响了高新精密仪器的使用,同时也威胁着人们的身体健康。电磁波（EMW）吸收（EMWA）材料可以将入射的EMW尽可能的留在材料内部,通过一系列耗散机制将其转化为其他形式的能来解决电磁污染问题。然而传统EMWA材料虽有一定的EMWA性能,但是仍然存在匹配厚度过高,吸收带宽较窄和重量过重等问题。因此,迫切需要开发具有“薄”、“轻”、“宽”和“强”特性的EMWA材料。石墨相氮化碳（g-CN）作为一种半导体碳基材料,因其具有丰富缺陷、重量轻、易形成π-π共轭结构等优点,在EMWA领域已展现出巨大的应用前景。然而,g-CN较差的电导率和阻抗匹配、损耗机制单一以及较低的介电常数不利于其发挥自身的吸波性能,从而限制了其在EMWA领域的应用。针对上述问题,本研究通过引入高电导率材料,调节复合材料中介电-介电或磁性-介电材料的比例和设计特殊的结构等方法调控g-CN复合吸波材料的电磁参数,制备了一系列高性能的EMWA材料,并探讨了其吸波机理。最后,g-CN复合材料对散射和反射信号的衰减能力通过雷达散射截面（RCS）模拟仿真来表达,该仿真结果通过三维结构电磁场仿真软件（CST Studio Suite 2020）来模拟。主要研究内容和结果如下:（1）以三聚氰胺（CHN）、三聚氰酸（CHNO）和蔗糖(CHO)为原料,通过超分子自组装和水热法制备出前驱体,并在N氛围下500℃煅烧6 h,制备出碳球/g-CN（CCN）复合材料。制备的碳球直径在400-900 nm,而片状g-CN的直径约为2μm。随后,以水合肼为还原剂,通过水浴法引入还原氧化石墨烯（RGO）,制备出CCN/RGO复合材料。碳球和g-CN通过π-π共轭作用分散在RGO片上。通过调控RGO的添加量,优化g-CN较差的电导率。经过实验数据的分析得出,RGO的添加改善了复合材料的EMWA性能。值得注意的是,当RGO为CCN质量的20%时,CCN/RGO复合材料在频率为13.44 GHz,匹配厚度为2.19 mm时,最小反射损耗(RL)值达到-45.40 dB,对应的有效吸收带宽（EAB）值为6.32 GHz（11.52-17.84 GHz）,几乎覆盖整个Ku波段以及部分X波段。根据密度泛函理论（Density functional theory,DFT）计算,CCN/RGO存在丰富的异质结构,可以有效地提高了电子迁移率,促进了电子重分布,从而提高电导损耗和极化损耗。最后,通过CST模拟出涂覆复合材料的RCS仿真结果,其结果与矩形超薄理想导体（PEC板）仿真结果的差值,即为该样品的折减值。根据仿真结果,CCN/RGO复合材料在θ为0°时,RCS值由27.90 dB m下降到7.00dB m,折减值达到20.90 dB m。（2）CCN/RGO复合材料的损耗机制较为单一,难以满足复杂的电磁污染环境。因此,需要通过引入磁性材料丰富损耗机制,提高其EMWA性能。以六水合氯化镍（Ni Cl·6HO）、六水合氯化铁（Fe Cl·6HO）和CCN/RGO为原料,水和乙醇为反应溶液,并加入一定量的氢氧化钠水溶液提供反应所需要的碱性环境。采用溶剂热法制备出具有不同Ni FeO含量的Ni FeO/CCN/RGO复合材料。纳米级Ni FeO受原料浓度的影响,直径在30 nm左右。磁性材料的引入,丰富了复合材料的损耗机制,且Ni FeO、g-CN、碳球与RGO之间的协同效应改善了吸波材料的性能。当Ni FeO占Ni FeO/CCN/RGO总质量的2.5%,匹配厚度为2.17mm,频率为14.16 GHz时,RL值为-68.58 dB,EAB值为6.24 GHz（11.76-18.00GHz）。EAB的范围覆盖整个Ku波段和部分X波段。合理的磁性-介电材料的比例,使复合材料的损耗机制达成电磁协同状态,这也是Ni FeO/CCN/RGO复合材料具有优异的EMWA性能的主要原因。RCS的仿真结果表明,Ni FeO/CCN/RGO复合材料在θ为0°时的RCS值由28.48 dB m下降到-3.04 dB m,折减值达到31.52dB m。（3）以片状的g-CN为基底改性的复合材料成分较多,工艺较为复杂。通过调研发现管状g-CN（TCN）具有更小的带隙,有利于优化电导率,促进电子的迁移和跳跃,从而提高电导损耗。因此,以CHN为原料,通过水浴法将CHN部分转化为CHNO并自行氢键自组装。随后,通过水热法制备前驱体CAM,并将前驱体CAM在N氛围下煅烧,得到TCN。随后,以Fe Cl·6HO为氧化剂,十二烷基磺酸钠为表面活性剂和对甲苯磺酸作为溶剂,采用油浴法,在TCN上氧化原位聚合高电导率的聚3,4-乙烯二

关键词： g-C3N4 电磁波吸收电导率阻抗匹配雷达散射截面

银基氧还原催化剂的制备及其在氯碱电解中的应用

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银基氧还原催化剂的制备及其在氯碱电解中的应用

作者：张燕盐城工学院

学位级别：硕士

氯碱电解在化学工业中占据举足轻重的地位,其生产的氯气和氢氧化钠是全球十大化学品之一,影响各行各业及人们的日常生活。然而,当前氯碱工艺在能源消耗和环境污染方面存在严重问题,实现绿色、环保的氯碱生产仍是一个巨大的挑战。为了应... 详细信息

氯碱电解在化学工业中占据举足轻重的地位,其生产的氯气和氢氧化钠是全球十大化学品之一,影响各行各业及人们的日常生活。然而,当前氯碱工艺在能源消耗和环境污染方面存在严重问题,实现绿色、环保的氯碱生产仍是一个巨大的挑战。为了应对这一挑战,深入研究了氯碱电解的新技术路线。通过在传统的离子膜电解槽中引入氧去极化阴极的方法,即氧还原反应技术,展现出了巨大的潜力。这不仅能够有效降低氯碱电解过程的成本,还使得这一技术在经济上更具竞争力。同时,考虑到电沉积法在环保、高效率、精确控制、广泛适用性、可定制性强、节约成本、高效利用材料和连续生产等方面的优势,本文采用电沉积法制备了碳载锰银气体扩散电极。将制备好的气体扩散电极应用于氯碱电解中,以期达到更好的效果。围绕上述内容开展了以下工作。***/VXC72R气体扩散电极的制备及条件优化采用浸渍法制备了碳载锰催化剂,通过物理表征手段对催化剂的晶型结构、形貌尺寸进行分析。表征结果证实,MnO已成功负载于VXC72R碳载体之上。同时,探究了碳载体材料、扩散层浆液中PTFE质量、催化层浆液中PTFE质量、扩散层热压温度以及热处理温度对电极性能的影响。得出的最优条件为:以VXC72R为碳载体材料,扩散层浆液PTFE为0.6 g,催化层浆液PTFE为0.08 g,热压温度为150°C,热处理温度为325°C。在此条件下制备的气体扩散电极的扩散层疏水性为148°,透气性为123 mm·s,氧还原反应的电流密度为193m A·cm,峰电位为0.36 V（vs RHE）,这种制备条件能有效改善电极的导电性能,提高氧还原催化活性。进一步研究了MnO/VXC72R气体扩散电极与碱性溶液之间的径向分布函数。研究结果表明,成键和非成键作用共同促进了O分子在碱性溶液中的扩散,说明了溶液中O分子或整体溶液能在电极表面发生相互作用。2.电沉积法制备银基气体扩散电极及其条件优化本章主要是在MnO/VXC72R气体扩散电极的基础上,用电沉积法制备Ag/MnO/VXC72R气体扩散电极。对其晶型、形貌和元素价态采用SEM、XRD等手段进行表征。表征结果表明Ag成功沉积在了MnO/VXC72R气体扩散电极催化层上。通过对电流密度,镀液银浓度,银载量,碳载四氧化三锰载量,脉冲通断比等条件的优化,得出的最优条件为:电流密度为0.25 m A·cm,镀液银浓度为1.134 mol·L,银载量为2 mg·cm,碳载四氧化三锰载量为5.25 mg·cm,脉冲通断比为0.1 s:0.9 s,在这些条件下制备的气体扩散电极展现出卓越的氧还原性能,峰电流密度可以达385 m A·cm。3.气体扩散电极在氯碱电解中的应用及条件优化本章以Ag/MnO/VXC72R气体扩散电极作为阴极应用于氯碱电解中。在300 m A·cm下,析氢电极槽内电压约2.6 V,氧阴极槽内电压约1.7 V,降低了约0.9 V,显著减少了电能消耗。通过对氯碱电解时的电流密度、氧气流速、电解液反应温度条件进行探究。结果表明,最佳工艺条件为:采用Ag/MnO/VXC72R气体扩散电极为阴极,电流密度为300 m A·cm,氧气流速为2 m L·min,电解液反应温度为90°C。这些优化条件有助于进一步提高氯碱电解的效率。

关键词：电沉积 Ag/Mn3O4/VXC72R 气体扩散电极氧还原反应氯碱电解

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数控机床铣刀磨损状态监测方法研究

数控机床铣刀磨损状态监测方法研究

作者：倪志强盐城工学院

学位级别：硕士

随着制造业向智能化转型的不断深入,数控机床刀具的状态监测成为提升生产效率的关键技术。本研究搭建了基于多传感器数据和深度学习算法的刀具状态监测系统,研究了基于注意力机制的一维卷积神经网络铣刀磨损状态分类方法和遗传算法优化... 详细信息

随着制造业向智能化转型的不断深入,数控机床刀具的状态监测成为提升生产效率的关键技术。本研究搭建了基于多传感器数据和深度学习算法的刀具状态监测系统,研究了基于注意力机制的一维卷积神经网络铣刀磨损状态分类方法和遗传算法优化的BP神经网络铣刀剩余寿命预测模型,实现了对数控机床铣刀磨损状态的精准评估。本文首先数据预处理方面,通过数据清洗和特征工程技术,有效地从原始数据中提取具有代表性的特征,为后续的数据分析和模型构建提供准确的输入。针对时域、频域和时频域特征提取,提出一种结合皮尔曼相关系数的特征综合选择方法,确保了选取的特征与刀具磨损状态高度相关。在模型构建方面,研究了深度学习算法,如一维卷积神经网络,且将注意力机制引入一维卷积神经网络,大幅提升了一维卷积神经网络的分类准确性。通过与传统机器学习方法进行比较,证明了所提出模型在分类上的准确性和可靠性方面的优势;针对数控机床刀具的寿命预测提供了一种新的解决方案,基于遗传算法优化BP神经网络和支持向量回归机,实现了对刀具剩余寿命的精准预测。在系统开发方面,搭建了集成多传感器的刀具加工信息采集平台,该平台能够实时采集刀具加工过程中的多种关键参数,如切削力、振动、声发射等;并将本研究提出的算法模型集成至刀具状态监测系统中,实现了对刀具磨损状态和剩余使用寿命的实时监测功能在实现生产智能化管理方面具有潜在价值。

关键词：刀具状态监控卷积神经网络注意力机制遗传算法

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基于深度学习的带钢表面缺陷检测算法研究

基于深度学习的带钢表面缺陷检测算法研究

作者：沈思洁盐城工学院

学位级别：硕士

钢铁产业是我国的经济支柱,作为其主要产品形式的带钢广泛应用于我国国防和民生的方方面面。然而,由于原材料以及生产工艺的问题,生产出来的带钢不可避免地会存在一些类似于凹坑、划痕、麻点、夹杂、油污、黑点等等缺陷,存在瑕疵的带钢... 详细信息

钢铁产业是我国的经济支柱,作为其主要产品形式的带钢广泛应用于我国国防和民生的方方面面。然而,由于原材料以及生产工艺的问题,生产出来的带钢不可避免地会存在一些类似于凹坑、划痕、麻点、夹杂、油污、黑点等等缺陷,存在瑕疵的带钢投入市场会导致不可挽回的经济损失。因此,加强对带钢表面缺陷检测技术的研究和开发具有重要意义。近年来,人工智能技术的兴起以及快速发展,推动了深度学习在目标检测领域的发展。在此背景下,本文采用基于深度学习的带钢表面检测方法,通过对比和分析主流的目标检测算法,选用YOLOv5和YOLOv8为基础模型,对其算法原理和模型结构以及对缺陷检测任务进行了深入的研究。本文的主要研究内容和成果如下:1.针对深度学习网络模型中计算耗时、精度与速度不平衡的问题,提出了基于YOLOv5的轻量化带钢表面缺陷检测算法YOLOv5-GSS,综合考虑各种因素并寻找合适的权衡,从而提高了模型的整体表现。首先,引入了高效的轻量级卷积模块GSConv,在其基础上设计的Slim Neck替代了原算法中的特征融合模块,有效减少网络参数量和提高检测速度。其次,在改进后的颈部中引入无参注意力机制Sim AM,以提升检测精度。最后,采用SIo U函数替代原来的CIo U进行回归预测损失,解决网络收敛速度慢以至于算法效率低下的问题。实验证明,通过这些改进,使得算法在维持精度的同时显著提升检测速度,有效应对平衡准确度和速度的挑战,在NEU-DET数据集上达到83.8%检测精度和100的检测速度。2.为解决公开带钢表面缺陷数据集中灰度图像导致的低对比度、单一通道信息、颜色信息丧失、复杂背景和图像噪声等问题,对YOLOv8网络模型进行改进。首先,利用SRGAN对图像数据进行预处理,以提高图像分辨率,这有助于增加图像中目标的细节,从而提高检测模型的性能,并有助于更精确地确定目标位置。随后,引入可变形卷积以改进YOLOv8模型的残差结构块,并将改进的残差结构应用于特征提取模块中,以更好地捕捉灰度图像中边缘和纹理上的丰富亮度变化,从而提高检测的准确性。这一系列的改进旨在有效应对灰度图像目标检测中的挑战,使得模型更适用于带钢表面缺陷检测任务。实验结果表明,改进的算法在牺牲少量检测速度的情况下在三种数据集上的检测精度分别达到了84.3%、73.7%和81.7%。3.针对带钢表面缺陷检测中检测目标尺度跨度大、特征不明显的问题,基于YOLOv8提出了改进的带钢表面缺陷检测算法YOLO-SRS,着重提升模型的特征提取和表征能力。首先,引入自校准卷积以改进特征提取网络,旨在使特征提取网络更有效地提取和表征输入图像的特征。这有助于增强模型对不同尺度和位置的特征的感受能力,从而提高检测性能。接着,设计了一个基于Sim AM混合注意力机制模块SBHA,并将其与RFB模块结合,以替代SPPF模块,从而扩大特征提取网络的感受野。这一改进进一步提高了模型的特征表征能力和检测性能。通过这些创新性的设计,改进后的算法能够更好地适应带钢表面缺陷的复杂特征,有效提高了检测的准确性和鲁棒性。并在两种带钢表面缺陷数据集上达到了85.4%和75.13%的检测精度。

关键词：带钢表面缺陷检测目标检测 YOLOv5 YOLOv8 特征提取特征融合注意力机制