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题名汽车电动尾门撑杆受力分析及其优化设计
被引量：4
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作者
张荣芸
宋仁才
朱顺褔
王焰飞
洪壮壮
汪光岩
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机构
安徽工程大学机械与汽车工程学院
浙江德昱汽车零部件有限公司
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出处
《新乡学院学报》
2018年第12期66-72,共7页
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基金
安徽工程大学引进人才科研启动基金项目(2016YQQ002)
安徽工程大学大学生创新创业训练项目
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文摘
电动尾门的应用方便了乘客开关尾门,提高了用车的舒适度。分析了汽车电动尾门撑杆铰链处的受力情况,运用ADAMS软件简化了电动尾门的力学模型,并进行了运动仿真,得出了铰链位置处的受力曲线。结合力学模型和仿真结果,设计了撑杆内置电机的输出力、助力弹簧的弹力和弹簧的弹性系数,得出了尾门铰链在尾门不同开合位置时的受力情况。运用ANSYS软件分析和优化了电动撑杆运动到危险位置时所受应力和变形情况,使电动支撑杆在运动过程中受力更加合理和可靠。
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关键词
电动尾门
运动仿真
电动撑杆
弹性系数设计
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Keywords
electric tailgate
motion simulation
electric brace rod
elastic coefficient design
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分类号
U463.834
[机械工程—车辆工程]
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题名基于Mask R-CNN的玉米苗与株芯检测方法
被引量：3
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作者
张伟荣
温浩军
谯超凡
汪光岩
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机构
石河子大学机械电气工程学院
农业农村部西北农业装备重点实验室
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出处
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1918-1928,共11页
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基金
国家重点研发计划“研发自走式高秆作物施药技术及智能化装备”(2016YFD0200705)
国家棉花产业技术体系项目(CARS15-25)。
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文摘
【目的】研究基于改进Mask R-CNN的玉米苗冠层分割算法,满足精准作业中对靶施肥的识别要求,提高化肥的使用效率,减少环境污染。【方法】采集田间玉米苗图片并增强数据,生成田间数据集;使用ResNeXt50/101-FPN作为特征提取网络对分割算法进行训练,并与原始ResNet50/101-FPN的训练精度结果作对比;采用不同光照强度及有伴生杂草的玉米苗图片对比验证冠层识别算法效果。【结果】在不同光照强度下,无伴生杂草的目标平均识别精度高于95.5%,分割精度达98.1%;在有伴生杂草与玉米苗有交叉重合情况下,目标平均识别精度高于94.7%,分割精度达97.9%。检测一帧图像的平均时间为0.11 s。【结论】Mask R-CNN的玉米苗及株芯检测算法有更高的准确率和分割精度,更能适应不同光照强度及有伴生杂草的苗草交叉重合情况的目标检测。
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关键词
玉米苗
精准施肥
残差网络
苗期
目标识别
图像分割
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Keywords
maize seedling
precise fertilization
Residual Network
seedling stage
target recognition
image segmentation
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分类号
S513
[农业科学—作物学]
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