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自动存取系统路径规划及动力学仿真分析: 2023年; 现有医疗器械自动售卖机存在储物量不高、储存商品单一的问题,设计了一种储物量高、可存储多种规格医疗物资的医疗器械自动售卖机。针对售卖机的设计要求,采用模块化设计思想,分别设计了医疗器械置物架和自动存取系统;对售卖机的X、Y方向运动进行梯形速度运动规划,得到规划后的位移、速度和加速度控制曲线;为分析正常工作和电机紧急停车两种工况下Y驱动臂的振动情况,对Y驱动臂进行瞬态动力学仿真分析。结果表明,自动存取系统在极限工况下工作可靠,符合实际需求。; 马飞王潇孙巍伟郭中原; 关键词：瞬态动力学分析

开盒机的优化设计与运动学分析: 2022年; 目的为了解决现有的纸盒包装生产线上开盒机存在的开盒不可靠、工作稳定性不好的问题,设计一种工作可靠、稳定性较高的纸盒开盒机。方法分析研究机构的功能要求,采用机构设计方法设计多连杆机构来实现对纸盒的取盒、放盒、开盒工作。采用多刚体动力学约束方程对所设计的开盒机构进行运动学分析。采用ADAMS优化设计模块对开盒机构的各个杆件尺寸进行优化。用SolidWorks软件对所设计的开盒机进行样机设计。结果用SolidWorks的motion插件对开盒机构进行运动仿真,仿真结果表明,该机构能满足自动开盒功能,运动轨迹与用Matlab求解出的运动方程的轨迹相匹配,验证了数学模型的准确性。用Matlab对优化后的开盒机构运动方程求解,与优化前相比,机构的速度峰值减小了约34%,加速度峰值减小了约75%,机构运行平稳性得到极大改善。结论所设计的高速开盒机构不仅满足自动开盒功能,而且运行平稳、工作可靠,为纸盒开盒自动化提供了一种适应性更强的开盒方案。; 王潇高铭洋张志强; 关键词：运动学分析连杆机构优化设计虚拟样机

基于MC9S12DG128的寻线智能车系统设计被引量：5: 2010年; 以飞思卡尔单片机MC9S12DG128为控制器,分别采用激光二极管和旋转编码器进行路径和车速检测,设计了一种智能车系统,主要由路径检测模块、电源模块、电机驱动模块和速度检测模块组成。采用PID控制算法,它可以自动调节PWM波的占空比,从而控制小车的转向和速度。试验结果表明,系统运行稳定可靠。; 祁志生李启光王潇; 关键词：智能车激光二极管寻线 PID

纸盒封装机结构设计及分析被引量：1: 2023年; 文中设计了一种适用于多规格的普通矩形纸盒自动封装机,以实现多规格的纸盒自动封装。基于纸盒的折叠工艺流程,将纸盒各个耳朵折起的过程等效为纸板沿折痕转动的运动模型,采用仿生学原理,设计出能模拟人手进行纸盒自动折耳的封装机。设计了双工位纸盒输送机构,有效提高了纸盒的输送效率。封装机有效工作空间为1 030 mm×710 mm×1 190 mm,能够对尺寸规格在111 mm×98 mm×90 mm到210 mm×115 mm×148 mm的方形纸盒进行自动折耳工作,纸盒完成折耳需要8.7 s。所设计的纸盒封装机可以完成多种规格纸盒折耳工作,实现了纸盒自动化封装,封装机结构简单、体积小,生产加工柔性化程度高,加工效率高。; 王潇高铭洋汤一凡张志强

数控机床大推力永磁同步直线电机控制方法被引量：5: 2011年; 以大推力直线电机及数控机床性能测试为背景,对双边型大推力永磁同步直线电机进行测试,测试中使用Turbo Pm ac C lipper作为运动控制器,对直线电机进行速度测试。运用前馈+PID算法调节,尽可能得到设计的响应曲线,并且减小直线电机跟随误差。结果表明,使用该控制方法能使直线电机的进给系统得到良好的动态及静态性能。; 王潇; 关键词：直线电机 PMAC

纸箱封装机折页机构的设计与研究: 2022年; 目的为解决现有的纸箱自动化包装生产线上纸箱封装机的折页机构折侧页不可靠、无法对多规格的纸箱进行折页的问题,设计一种可靠、适用于多规格的纸箱折页机构以提高纸箱包装质量和包装效率。方法通过对折页功能、纸箱状态和封装机整体进行分析研究,设计2组纸箱折页机构;用机构的动态静力分析方法对2组折页机构进行运动学分析和动力学分析,用Matlab对运动学方程和动力学方程求解;用SolidWorks软件对2组折页机构进行结构设计和三维建模;将所设计的2组折页机构实物组装在封装机上进行现场试验。结果运动学分析结果表明,2组折页机构带动纸箱页旋转的最终角位移能够准确地使纸箱页完成折叠工作;动力学分析结果表明,2组折页机构所需的驱动力矩和驱动力符合动力元件的力矩和力的使用范围。现场试验结果表明,所设计的折页机构能够对多种规格的纸箱实现可靠的折页工作。结论该纸箱折页机构能够可靠地完成不同规格的纸箱折页工作,实现了纸箱折页的自动化与柔性化,可在一定程度上提高纸箱包装生产线的包装效率。; 王潇高铭洋汤一凡张志强; 关键词：折页机构运动学分析动力学分析

基于YOLOv5s模型的轧钢表面缺陷检测被引量：23: 2021年; 针对轧钢表面缺陷的智能识别与精准定位的技术难题,提出基于机器视觉和深度神经网络的目标检测方法。采用YOLOv5s作为表面缺陷检测的模型,以YOLOv5s在COCO数据集上训练好的权值作为初始权值,对YOLOv5s模型进行进一步训练,利用训练好的YOLOv5s模型实现轧钢表面缺陷类别的识别与定位。并与另两个YOLOv5模型的性能做对比。试验结果表明,基于YOLOv5s的轧钢表面缺陷检测模型可以有效检测6种不同形态的表面缺陷,测试精度P、召回率R、检测mAP分别达到0.722、0.773和0.776,从而有助于生产人员准确地把握轧钢的情况。; 李一鸣王潇

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王潇