木材单磨粒砂带磨削机理研究

基于多线性弹塑性材料本构模型和Shear Damage损伤准则,建立椴木单颗粒砂带磨削的有限元仿真模型;通过有限元模型,研究了单磨粒切削的成屑机理、切削力以及切削深度和弹性支撑对切削力的影响。结果表明:从成屑机理角度,可将单颗磨粒切削过程分为滑擦、耕犁和切削3个过程。在稳定切削阶段,切削深度对切削力的影响较大,随着切削深度的增加,平均切向切削力及其标准差均增大,但其变异系数略微减小。理想条件下,弹性支撑切向切削力的标准差比刚性支撑大44.74%,考虑外界扰动后弹性支撑切向切削力的标准差比刚性支撑小8.54%。     

碳纤维增强聚合物 重组竹复合材的弯曲力学性能

重组竹已广泛应用于室内高档装饰、园林景观、室外防腐地板等领域,但重组竹的弹性模量比较小,为钢材的1/7~1/5,应用于建筑领域时难以充分发挥其自身高强度的特性。针对重组竹刚度较小的问题,提出一种重组竹板和碳纤维增强聚合物(CFRP)厚板嵌合粘接的新型重组竹复合材料,采用三点弯曲试验和有限元仿真方法,对CFRP 重组竹复合试件的失效模式、荷载 位移关系、应变曲线、胶层界面剥离影响等进行了研究。结果表明:重组竹试件失效模式是跨中位置处拉伸区域竹纤维断裂,且出现若干水平分层破坏,CFRP 重组竹复合试件的失效模式是CFRP与重组竹层间胶层出现大面积剥离;CFRP 重组竹复合试件的变形过程分为线弹性阶段和界面破坏阶段;CFRP可以明显提高重组竹梁的弹性模量和静曲强度,复合试件弹性模量是重组竹试件的2.33~2.94倍,静曲强度是重组竹试件的1.49~1.58倍;胶层界面剥离是CFRP 重组竹复合试件失效的重要因素,胶层界面剥离对复合试件的应变分布和挠度都有较大影响,完全剥离后试件的挠度是未剥离时的3.09倍。     

基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6％.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.     

基于迁移学习和数据增强的小样本柑橘缺陷检测研究

小样本目标检测旨在通过少量样本实现对图像中目标的识别和定位。目前针对柑橘缺陷的小样本数据集进行的检测较少,本文提出了使用数据增强和迁移学习来对小样本柑橘的缺陷类型进行检测的方法,采用旋转、裁剪和高斯模糊进行数据增强来扩充数据集,与使用迁移学习方法进行对比。实验表明：迁移学习方法中最优算法是FRCN ft-full,基于该算法的20-shot任务的mAP值为67.823%;在基于数据增强的方法中使用Faster R-CNN算法的mAP值达到了84.7%,使用YOLOv8算法的mAP是85.3%,YOLOv8算法略优于Faster R-CNN算法。迁移学习方法增强了检测模型的泛化能力,加快了模型的收敛速度;数据增强方法有效扩充了数据集,提升了小样本柑橘缺陷检测模型的准确性。     

基于卷积神经网络的竹片颜色分类

竹片颜色分类是提高竹产品表面美观的重要工艺。提出了基于ResNet神经网络模型与AlexNet神经网络模型的竹片颜色分类方法，分别采用ResNet和AlexNet 2种神经网络进行竹片颜色分类，对比ResNet与AlexNet 2种神经网络的颜色分类准确率，并对改进后的ResNet神经网络模型进行了颜色分类验证。结果表明，AlexNet模型的颜色分类准确率为89.7%,优化后ResNet模型的颜色分类准确率为99.9%,颜色分类效果比AlexNet模型好。     

气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的磨削力与表面粗糙度

【目的】探究气鼓轮砂带砂光参数对磨削力的影响以及磨削力与砂光表面粗糙度的关系,为更好控制气鼓轮砂带砂光木(板)材的表面粗糙度提供理论参考。【方法】开展气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的单因素试验,运用流体腔理论建立气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的有限元模型,基于有限元模型和单因素试验,探究气鼓轮气压、进给量、轴平行度误差对磨削力和砂光表面粗糙度的影响,并分析磨削力与砂光表面粗糙度的关系。【结果】随着气鼓轮气压、进给量、轴平行度误差增加,试件总磨削力增大,但其引起总磨削力增大的原因不同;试件接触中心节点法向应力大小主要与气鼓轮气压有关;对应同一试件的中间区域(6～59 mm),气鼓轮气压组和进给量组试件的局部磨削力近似相等,轴平行度误差组试件的局部磨削力与位置近似线性相关;气鼓轮气压对试件磨削力和表面粗糙度影响较小,进给量可较明显改善试件表面粗糙度;试件表面粗糙度与局部磨削力的线性拟合相关系数R²为0.975,与总磨削力的线性拟合相关系数R²为0.871,表面粗糙度与局部磨削力的线性相关性更好。【结论】气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的有限元模型可...     

重组竹顺纹力学性能的代表性体积单位模型

重组竹的宏观力学性能与其微观组成材料性能息息相关，重组竹微观力学仿真模型是研究重组竹宏观力学性能的重要手段。通过重组竹顺纹拉压试验，得到重组竹的力学性能；利用电子显微镜拍摄单个纤维的微观形貌，计算出单个纤维的底面积；使用体式显微镜观察试件中纤维个数，从而计算纤维所占重组竹的体积比；根据混合定律计算纤维与基体的材料参数。采用微观力学理论建立纤维均匀分布和随机分布的重组竹代表性体积单位(RVE)模型，并探究不同纤维与基体组分材料参数、纤维体积比对代表性体积单元力学性能的影响。研究结果表明：重组竹RVE模型顺纹抗拉应力-应变曲线与试验结果比较吻合，顺纹抗压应力-应变曲线与试验结果有些差异，纤维体积分数、纤维弹性模量对顺纹弹性模量影响较大，纤维排列方式、基体弹性模量对顺纹弹性模量影响较小。