机械零件检测分析论文
随着中国经济的不断发展,各行各业都迎来了发展的高速时期。而重工业对于一个国家来说也是相当重要的，机械工程专业,随着国家的重视,也迎来了发展的高速时期。下文是我为大家搜集整理的机械毕业论文10000字的内容，欢迎大家阅读参考!
浅谈机械设计及自动化教学思维
摘要:机械设计及自动化是机械类专业的基础学科，其概念理论抽象，教学内容复杂，采用传统的教学方式难以激发学生的学习兴趣。通过转换教学模式，创新教育理念，才能有效促进学生的学习效率，培养他们的思维能力。本文从优化教学内容、创新教学模式的角度探究了培养学生思维能力的几个方法。
关键词:机械设计及自动化;思维能力;培养;教学
机械设计能力和生产制造水平体现着国家现代化的强弱状况，是国家实现现代化的基础。一台机器的制造过程中，零件是它的组成部分，其相互联结、相互作用，才能使整台机器发挥出功能和作用。《机械设计及自动化》作为一门实践能力极强的基础学科是工程院校中的重要课程，学好这门课程才能掌握基本的机械理论知识，懂得常用机械设备的结构、使用方法，懂得零件的设计原理，开展深入的学习和研究。学生在课程学习中不仅需要掌握基本的通用零件设计知识，还需要在实践环节中进行相应的技能训练，积累一定的理论知识，培养出正确的思维，能力，为今后的专业课程、产品设计打下扎实的基础。
1优化教学内容，启发学生思维能力
传统的教学实践中，教师采取“满堂灌”的形式，不考虑学生的感受，课堂效率低下。采取启发式教学模式，关注学生的接受程度、学习兴趣，能够大大改变这一局面。教师通过选取生动的实践案例进行分析，开展多方向的分析讨论，引导学生去积极参与，积极思考，主动探究，主动实践，有助于学生综合能力的全面提高。教师通过正面的引导，让学生在讨论中形成“存疑、求异”的问题思维，引发他们的求知兴趣，进而产生创新、求索的欲望。教育的最终目标并不仅仅是让学生学到知识，更主要的是让学生掌握获取知识的能力、方法，“授人以鱼，不如授人以渔”，教师应注重学生的能力培养，结合机械工程科目的特点改变教育模式，开启学生的思维能力。在讲解章节知识中有意地进行归纳、比较，将知识点链接成一个整体，便于学生掌握。同时立足机械产品的生产过程，紧跟现代科学技术的发展趋势，关注行业的焦点、热点，进行补充和充实，让学生产生出对新观念、新事物的探究兴趣，开发出他们的机械创新思路。
2课程改进设计，滋养学生思维能力
改进教学模式就必须寻找便捷、准确的方法，提高教学效率。《机械设计及自动化》专业课程中有大量复杂的机械结构动态、静态模拟，以及专业机械运动知识，缺乏空间想象能力和工程实践知识学习起来比较吃力，采用计算机辅助教学软件可以很好地化解这些问题，通过画面的播放可以给学生展示出机器零件的制作过程，齿轮的咬合过程，甚至带传动过程中的应力分布等，彻底改变了传统教学方式的僵化凝固状况，让学生看到真实、形象、生动的场面，增强了课堂教学的趣味性、生动感，让学生的认知、理解和认识更加深刻，拓宽了学生的思维空间和想象力，学生的知识容量进一步扩大，教学的感染力得到提高，课堂学习效果显著增长。设置问题可以激发学生的好奇，造成问题悬念，促进学生对事物现象的观察、分析，进而寻找方法进行探究。机械设计课程需要让学生掌握理论联系实际的原理对通用设备、通用零部件进行分析，熟悉其工作原理和结构特点，培养出机械设计的能力。教师通过设问方式让学生开动脑筋:这些机构是如何运转的?如何确定机构的运动模式是唯一的?现代机器人是如何设计的?这些问题的提出给学生带来很大的刺激，让他们在思考中加入讨论，积极主动学习，不仅改变了课堂教学的沉闷气氛，而且有力地促进了教学内容的深化，取得了良好的教学效果。
3开发实验教学，创新学生思维能力
实验教学有助于培养学生的创新能力、创新意识，让学生养成动手动脑的操作能力，提高学生的综合能力。《机械设计及自动化》中有许多验证性的实验，不利于调动起学生的积极参与性，更无法滋生出创新能力。因此，需要开拓多重类型的实验，如基本型、综合设计型、创新型。针对普通学生，着重培养他们的动手能力、学习能力、探究问题的能力;针对学有余力的学生可以进一步开启他们的解决问题的能力、创新能力。将实验教学形成开放的、多层次的教学阵地，适应不同学生的需求。
学生在不同层次的实验操作中可以体验到技术创新的乐趣和科学发现的方法，产生出积极探究的兴趣。教师要鼓励学生自己设计实验内容，动手实践，使用各类机电一体化的电器元件根据学到的知识，结合机械结构设计方法，创造性地设计实验目标，进行有创意的发明和改造，试制出有新意的机电小产品、小型电机结构，增强他们求知、探究的信心。实验室里可以让学生仔细观察研究实验对象，做出评价和分析，通过建模和设计进行仿造和再现，是学生进行认知实践的最佳环境。建立开发的机械设计创新实验基地，将实验和模型进行主题分区、系统化、合理化，有助于学生主动设计各类创意实验，熟悉实验室环境，动手制作各种创新实验模型。
4结语
《机械设计及自动化》是重要的技术型学科，必须从教学内容、教学方式上不断探索和改进，培养学生的探索思维、创新意识，增强学生的学习兴趣和动手实践的主动性，让学生养成独立思考的能力，为他们在今后的机械设计工作中打下扎实的基础，不断提升他们的创新意识和机械设计能力。
参考文献:
[1]叶航.探析机械设计及自动化教学中关于学生思维能力的培养[J].才智，2015(07):103.
[2]解瑞瑞.机械设计及自动化教学中思维能力的培养[J].传奇.传记文学选刊(理论研究)，2011(02):130～132.
浅析机械加工技术中数控加工的应用
1机械加工中数控加工技术特征和应用重要性
机械加工中数控加工特征
机械加工当中对数控加工技术的应用，是机械加工现代化发展的体现，数控加工技术的应用在当前比较广泛，这是在传统机械加工技术的基础上进一步发展而来的。在对数字控制技术的应用下，对机械加工的质量水平得到了提高，数控技术应用对工艺参数能进行改变，从而在制造新的产品的时候就提供了很大的方便[1]。在数控加工技术的应用下，能将普通机床难以完成的加工要求高效的完成。数控加工技术在对模块化的标准工具应用下，就能节约时间，并实现标准化的生产等。
应用重要性
数控加工技术的应用对机床的控制能力可有效提高，数控加工技术在近些年得到了广泛应用，尤其是在机械加工当中是主要的应用行业，在数控加工技术的应用下，提高了机床的控制力，对机械加工的整体效率得到了显著提高。数控加工技术的应用对机床设备的功能发挥起到了促进作用，使得机床设备的操作比较简单化，在数控器上编制好程序之后，按照程序进行自动化的操作，对机械加工的质量提高起到了保障作用，也对机床设备操作人员的工作效率有了提高。
2机械加工技术中数控加工应用和发展前景
机械加工加工技术中数控加工应用
机械加工中数控加工技术在多个环节得到了应用，如在机床设备的加工当中应用，起到了积极作用。数控加工技术在机床设备加工当中应用，对加工的精度得到了保障，使得操作向着规范化的方向迈进，也提高了机械加工的速度[2]。在数控加工技术的应用下，对机床的刀具以及工作的位置进行预先设置，正确的排列主轴以及冷却泵和变速等操作的顺序，将这些相关的数据信息输入到数控加工控制系统当中，在计算机技术的支持下，就能对机床设备的工作进行指挥。机床所需要的零部件也能按照程序完整的进行加工，大大提高零部件的加工质量和效率。
机械加工中数控加工技术在实际生产当中的应用中，机械化操作也愈来愈普遍化，传统依靠人工操作的方法已经很难满足当前的生产要求。在数控加工技术的应用下，对工程生产的技术支持力度得到了显著加强。数控加工技术作为依托的情况下，对机械生产操作的环境进行优化，有效保证机械加工的安全生产。在编制好相应的加工程序后，数控系统的科学化控制下，就能按照相应的程序进行自动化的作业。数控加工技术在汽车加工领域当中的应用，也能起到积极促进作用，对汽车的零部件加工的质量水平提高就发挥着积极作用。汽车的零部件加工中，零部件加工复杂程度较大，加工难度比较高，传统的机械加工方式已经很难满足加工精度的需求。而在数控加工技术的应用下，能对零部件的高速加工的作用充分发挥，以及在加工当中的质量也能有效保证。
这样就满足了实际零件加工的实际需要。在汽车零部件的更新换代下，零部件的加工难度也有了进一步的提升，这就对数控加工技术的应用需求进一步扩大，数控加工技术的升级也显得比较重要，只有在数控加工技术的支持下，才能真正有助于满足汽车零部件加工的要求。除此之外，数控加工技术在零件的质量检测当中应用也比较重要。数控技术对零部件能进行全面性的检测，并且检测的过程也是自动化的，这就对检测的效率得到了有效提高，对检测的质量也得到了有效提高。
机械加工技术中数控加工发展前景
随着科学技术的进一步升级，机械加工技术当中的数控加工技术应用要求也会进一步的提高。我国在对数控加工技术的应用已经有了很长一段时间，在数控加工技术的应用发展中也积累了丰富的经验。尤其是在面对当前的经济发展形势下，注重数控加工技术水平的提高，才能保障机械加工领域的良好发展，对机械制造产业的发展才能起到积极促进作用。数控加工技术在未来会向着智能化以及网络化的方向发展，对数控加工技术的有效性会加强，在网络技术的支持下，对提高机械加工的整体效率也打下了坚实基础。在未来的发展中，机械加工中数控加工技术的应用就更为重要，要注重从多方面对生产力水平提高，将数控技术的应用作用充分发挥，为我国的经济发展提供基础支持。
3结束语
总而言之，数控加工技术对机械加工产业的进一步发展有着积极促进作用，只有从多方面充分重视，注重数控加工技术的科学化应用，才能有助于机械加工的整体水平提高。通过此次对数控加工技术的应用研究，从理论上进行促进机械加工的发展。
参考文献：
[1]李士东.高职机械数控加工课堂教学策略研究[J].成才之路,2016(17).
基于OSA-CBM标准的机械故障诊断系统研究
作者：姜广伟
摘要：一、OSA-CBM标准概述OSA-CBM继承了已被全球很多国家认可的ISO-13374标准,并做出了更大的完善。该标准定义了状态检测系统的六大功能模块,并进一步规范了各个模块的输入和输出模式、接口方式和数据结构等。这六个模块分别是数据获取模块、数据处理模块、状态检测模块、状态评估模块、预测模块和生成建议模块,以上顺序是由低到高排列的。除了处理数据类型、显示结果和
关键词：标准定义 故障诊断系统 状态检测系统 功能模块 机械 数据处理模块 CBM OSA
DOI： CNKI:SUN:
年份： 2012
范文来源：学术堂
引言机械零部件的磨损是机械设备发生的故障中最常见、最主要的故障形式，是影响机械设备正常运行的主要障碍之一。据统计，磨损故障占机械设备故障的80%〔1〕，而且磨损还可诱发其它形式的故障。随着现代工业的发展，对生产的连续性和运转机械设备的可靠性要求不断提高，因而对机械设备进行磨损工况监测和故障诊断具有重要意义。 机械零部件发生磨损时，磨损颗粒便进入润滑系统并悬浮在润滑油中。这些微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息。为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息，常采用“油液监测技术”，其中包括磁塞法、光谱法、铁谱法、放射性示踪法、过滤法、颗粒计数法[2,3]。实践证明，在上述这些方法中，铁谱分析技术是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法，在设备日常管理、预测性维修、可靠性分析和寿命预测方面起到了重要作用。然而，在铁谱诊断技术应用的近20年中，诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。由于磨损现象的复杂性、研究的对象不同以及铁谱分析者间缺乏充分交流，导致使用磨粒术语和描述磨损故障的混乱，尽管在磨粒分类与磨粒术语标准化方面还有一些基础工作要做，但经过一些研究者的努力，已有比较一致的观点。相比之下，对磨损故障分类与磨损故障描述规范化的研究则较少。在人工诊断时，重点在磨粒识别，磨损故障描述方面的混乱对故障诊断的影响并不突出。随着现场监测对智能化诊断的迫切要求以及计算机图像处理技术和智能(人工智能和神经网络)技术在铁谱诊断中的应用，对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。本文系统分板到几械设备磨损故障和铁谱诊断过程，舞在综合分析铁谱诊断方法的基础上，提出了一个智能化铁请诊断模型。1机械设备磨损故障分析机械设备磨损故障的原因机械设备磨损故障(以下简称磨损故障)是指由于相对运动的两个表面之间的摩擦磨损致使设备的功能低于规定水平的状态。概括地讲，引起磨损故障有两种情况：①由设备设计时预计之中的常规磨损引起的故障。在一般机械零件摩擦副中，正常的零件磨损过程大致分为磨合磨损、稳定磨损和剧烈磨损三个阶段川。在稳定磨损达到一定时期时，设备的磨损率随时间而迅速增大，超出设备设计时规定的磨损量水平，使工作条件急剧恶化，进而使设备出现故障甚至完全失效；②设备安装与使用过程中的异常磨损导致的故障。机械零件在安装过程中由于安装不良或(和)清洗不干净会导致设备在运转过程中的异常磨损，或者在使用过程中由于偶然的外来因素(磨料进入、载荷条件变化、a划伤：由于犁沟作用，在滑动方向上产生宽而深的划痕。b点蚀：在接触应力反复作用下使金属咬死等)和内部因素(润滑不良、摩擦发热等)影响而出现异常磨损。异常磨损弓!发的故障具有偶然性和突发性，对此类故障的诊断具有重要意义。磨损故障的分类分类的目的是为了将人们常用而又实际存在的各式各样的磨损故障按一定的标准归纳为几个基本类型。合理的分类能够使诊断工作简化，有利于故障诊断的状态识别过程的进行，提高故障诊断的有效性。由于铁谱技术在诊断磨损类故障方面具有独特的优越性，因而本文的分类主要是针对铁谱诊断方法的。根据不同的应用目的，磨损故障从以下几个方面进行分类比较合适。 按磨损机理划分不同的磨损机理产生的磨粒各异，因而可通过磨粒分析来识别引起磨损故障的磨损机理，以便为设备的设计、制造服务。与润滑油分析有关的磨损机理可分为以下几类：a粘着磨损：接触表面作相对运动时，由于固相焊涪作用使材料从一个表面转移到另一个表面而造成的一种磨损。 b 磨料磨损：由于硬颗粒或硬突起物使材料产生迁移而造成的一种磨损。 c疲劳磨损：由于循环交变应力引起疲劳而使材料脱落的一种磨损。微动磨损应归入此类。d腐蚀磨损：由于与周围介质发生化学反应而产生的一种磨损。其中包括氧化磨损、氢致磨拐、介质腐蚀磨损。 按磨损形式划分磨粒的产生与磨损表面有着密切的联系，因而可从磨损表面的破坏形式来分类。按磨损形式来分，磨损故障可分为：疲劳破坏而形成的表面凹坑。c剥落：金属表面由于变形强化而变脆，在载荷作用下产生微裂纹随后剥落。 d胶合：由粘着效应形成的表面结点具有较高的连接强度，使剪切破坏发生在表面层内一定深度，因而导致严重磨损。 e腐蚀：由于润滑油中含水和润滑油膜破裂而使金属与周围介质发生化学反应而产生的表面损伤。上述的划伤、点蚀、剥落和胶合有宏观与微观之分，对于铁谱诊断而言，主要是针对微观形式的。 按磨损类型划分对于磨损故障的描述，铁谱分析者针对铁谱分析的特点采用一套适用的分类方法，归纳起来可以说是按磨损类型来分： a正常磨损和磨合期磨损：滑动表面经常发生的正常磨损。b切削磨损：由于滑动表面的相互穿入引起的非正常磨料磨损。c滚动疲劳磨损：滚动接触表面的疲劳磨损。了滚滑复合磨损：与齿轮系相关的疲劳磨损和粘着磨损。e严重滑动磨损：滑动表面的过载和高速造成的磨损。 按磨损原因划分按磨损原因来分，磨损故障可分为由磨料进入、润滑不良、油中含水、安装不良或有裂纹、过载、高速、过热和疲劳等引起的故障。这可为设备设计、保养和维修提供有用信息。按磨损程度划分按磨损程度来分，磨损故障可分为正常磨损和严重磨损。正常磨损与严重磨损间并无明确的定量界限。根据设备的重要性和诊断的灵敏性，磨损程度可分为3级：正常、b从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息(征兆)：磨粒识别与统计，注意、极高(报警)；也可分成4级：正常、较正常、异常、严重异常磨损。 ‘按磨损材料划分按磨损材料来分，磨损故障可分为黑色金属磨损故障、有色金属磨损故障和非金属磨损故障。按诊断对象划分有的磨损故障在实际应用中采用俗称，比如在柴油机中有“拉缸”、“拉瓦”、“烧瓦”和“抱轴”等叫法。因而磨损故障也可按诊断的特定设备来分类，并制定出相应的诊断标准。在故障诊断时，根据不同的诊断目的和任务要求，尽量采用某一分类方法并逐层推进，不要出现交叉使用的现象。2铁谱诊断过程铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态，无需将正在运转的机械设备打开或关闭，就可确定其磨损状态。.由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中，通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来，特定的工况条件和冤同的金属零件产生的磨粒具有不同的特性。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布，可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。根据机械设备诊断学的观点[4]，故障诊断过程有3个主要步骤：信号测取(检测设备状态的特征信号)，征兆提取(从所检测的特征信号中提取征兆)和状态识别(根据这些征兆和其它诊断信息来识别设备状态)。 具体来讲，铁谱诊断过程可分为以下几个步骤：a取油样，制谱片，得到设备磨损状态的特征信纂一磨损颗粒；磨损参数测量；c根据上述征兆，识别设备的磨损状态(状态诊断)，包括识别设备的磨损状态将有无异常(故障早期诊断)与是否已有异常(故障诊断)；d根据设备的征兆与状态，进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势(状态分析)，包括当设备有故障时，分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等；e根据设备的状态与趋势，作出决策，干预设备及其运行过程。3磨损故障铁谱诊断方法与智能化铁谱诊断模型铁谱诊断方法自铁谱技术问世以来，其发展重点主要是在诊断过程的前两步，对磨损故障识别理论与方法的研究较少，这可从众多有关铁谱技术用于磨损工况监测与故障诊断的资料中看出。目前铁谱技术用于故障诊断所采用的方法归纳起来有3种：定性铁谱诊断法、定量铁谱诊断法(严格地说是准定量铁谱诊断法)、定性与定量相结合的铁谱诊断法。定性铁谱诊断能够在铁谱片上获取大量有关磨损状态的信息，但在很大程度上受操作者的经验和其它主观因素的影响，状态识别过程由领域专家或分析者来完成。诊断是依据谱片上磨粒的形态、数量、颜色、尺寸及尺寸分布等信息来推断机器的磨损状态。目前普遍得到应用的铁谱分析报告单就是定性铁谱诊断的总结。将模糊数学方法应用到定性铁谱诊断，可让计算机模拟专家的识别方法进行磨损状态诊断，这种方法具有一定的智能性，但这并不是铁谱诊断技术发展的关键所在。目前的定量铁谱诊断是根据铁谱片上磨粒的浓度和磨粒的尺寸分布来对设备的磨损状态作出诊断。诊断主要采用函数分析法、趋势分析法和灰色理论等方法，有些方法已能在一定程度上反映出智能性。定量铁谱诊断具有较大的客观性，但所提供的数据只反映出少量的磨损状态信息，而且不能应用在脂样分析中。定量与定性相结合铁谱诊断是目前实际应用的最多的一种方法，一般是先用定量参数进行故障可能性和趋势判断，再辅之以铁谱片上磨粒特征分析来确诊。为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性，必须进一步发展定量铁谱诊断方法。该方法应能综合定量分析磨粒的形态、尺寸、数量、颜色和尺寸分布等特征并应角人工智能和神经网络的方法加以诊断。随着计算机图像分析技术以波人工智能特别是神经网络技术不断发展，为实现综合定量铁谱诊断及其智能化创造了有力的条件。将智能化技术应用到铁谱诊断，其诊断过程的第三步不仅变得同前二步一样重要，而且将会成为智能诊断技术的关键，因而对磨损故障识别理论与方法的研究很有必要。由于磨损现象的复杂性和磨粒分析的困难性，铁谱诊断智能化的发展一直较缓慢。1989年美国的Carborundum公司开发出一套被称之为FAST的铁谱分析专家系统[5]，并在最近将其发展成FASTPLUS系统。据报道，利用这一专家系统可以对铁谱片进行分析并以人机对话的方式进行决策。但从原理上看，该系统主要是将谱片上的特征磨粒与存储在系统的光盘中的磨粒图谱的照片进行比较而得出结论，因而具有较大的局限性。在国内，文献[6]困将计算机图像分析技术和人工智能理论与方法引人到铁谱分析技术中，建立了基于黑板的铁谱图像解释系统的模型，并进行了部分研究，取得一些很有意义的研究成果。由于追求铁谱诊断的完全智能化使得该技术离实用还有较远的距离。磨损故障铁谱诊断水平根据铁谱诊断的目的和实际应用的需要，将磨损故障铁谱诊断水平划分成3个级别：第一级诊断水平三对设备状态进行监测、确定磨损状态是否正常；第二级诊断水平：在第一级诊断的基础上，判别引起磨损状态异常的磨损原因、类型、形式乃至趋势分析，以便采取维修措施或改进设计。不同原因导致的故障具有不同的表现形式，从而反映出不同的故障状态。通过磨粒的形态、尺寸、数量、分布等特征可对磨损原因进行识别；第三级诊断水平：用以判断发生故障的部位或部件，同时也为第二级诊断提供补充信息。不同的材料产生的磨粒经谱片加热或湿化学处理在铁谱显微镜下可以区分出来，从而将故障隔离到不同零件上。由于设备结构的复杂性、同台设备使用摩擦副材料相同性以及鉴别材料手段的局限性，使得故障隔离与定位并不能总是有效。但为了提高磨损故障诊断的有效性和全面性，此级诊断无疑是必要的。在人工诊断时，上述3级诊断常常是同步完成的，但随着现场监测对智能化诊断的需要，在人工智能或神经网络技术引入到铁谱诊断后，就需要对磨损故障诊断水平进行分级。智能化铁谱诊断模型本文从实际应用的需要出发，提出一种智能化铁谱诊断系统模型，如图1所示。其中的些主要工作已经完成。该系统包括3大模块：磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块：在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统 [7]能够提取定量的磨粒特征参数。这包括形态数字特征和光密度特征，提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块，并采用神经网络技术识别磨粒[8]，经统计后，将结果送入磨粒信息库；一部分直接送入磨粒信息库。模拟人工分析子系统，采用人一机协作的方法，人工提取定性的磨粒特征参数，应用神经网络专家系统进行磨粒识别[9]，识别结果经统计后送入磨粒信息库；定量钳普参数采用光密度计测量，测量结果直接送入磨粒信息库。根据不同的需要，磨粒信息库中的数据可按不同的方式组织，形成不同的数据文件，以备故障诊断与监测取用。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断，三者的实现均采用神经网络模型[l0转自深圳培训吧]。在铁谱诊断时，除了利用磨粒信息库的数据文件作为输入向量外，还应充分利用被监测设备知识库的知识。该系统还可以直接从磨粒信息库中提取数据，采用神经网络技术进行磨损趋势预测
关于起重机械检验中存在的问题及对策分析论文
起重机械的检验工作十分重要，检验人员要严格按照检验要求和检验流程对起重机械进行检验，杜绝漏检、误检等情况的出现，在保障相关人员生命安全的同时，能够提高起重机械工作环境的安全性，使其更好的为城市建设服务。
1 起重机械概况及检验技术要求
1. 1 起重机械概况
用于垂直升降或者垂直升降并水平移动重物的机电设备被称为起重机械，包括电动机、联轴器等11 个组成部分，升降机的额定起重量至少为范围规定为额定起重量大于或者等于0. 5t 的升降机; 额定起重量不低于1t，且提升高度大于或者等于2m 的起重机和承重形式固定的电动葫芦等。
由于起重机械对材料搬运时的影响范围非常大，安全问题和质量问题是起重机械检验重要的内容，如果这两项工作没有做到位，轻则导致起重机械出现故障，影响施工进度，重则可能造成重大的特种设备安全事故，造成生命和财产损失。除此之外，起重机械主要的工作任务就是对货物材料进行起升、装卸、运输等，而且在实际的操作过程中，没有固定的方向和路径，起重机械装载的货物材料性质和形状也都各不相同，甚至包括易燃易爆等危险物品，再加上外界条件等不确定因素，如崎岖不平的作业场地，极端恶劣的气候条件、高强度的生产负荷，起重机械的安全面临着严峻的考验，导致安全事故频发。值得注意的是，如果操作人员直接接触外露运动部件，还会给人体带来严重伤害，因此，必须定期对起重机械进行全方面的检验，发现问题及时解决，做到安全生产、安全使用设备。
1. 2 起重机械检验技术要求
根据功能的不同，起重机械的型号也是多种多样，每一种型号的起重机械设备都有与其对应的检验技术要求，但在检验过程中都是按照以下原则进行的: 首先，在对起重机械进行检验前，需要熟读理解对应的.检验技术规范，利用符合检验技术的方法对其进行检验，其次，需要对起重机械不同位置的零部件进行全方位检查，检查不同种类的零部件是否存在损坏、功能是否有效等。起重机械设备的零部件多而复杂，大致包括电磁铁、挂钩、吸盘、集装箱吊装用具、高强螺丝、吊链、钢丝绳套管、滑轮、卷筒、制动设备、齿轮、锚链、车轮以及安全钩等。其次起重机械主要受力构件的焊接缝隙也是检查的重点，拿焊接缝隙来说，尤其对于主梁盖板、腹板以及翼缘板等拼接的地方焊接情况进行仔细全面的检查，避免出现开裂等问题，一旦出现问题，要与相关技术人员进行告知，及时解决。对于长期在摩擦作用下使用的零部件，如钢丝绳、吊装工具、滑轮、齿轮、等的磨损消耗情况也要按照严格的标准进行检验;对于零配件的焊接缝隙、专用的零配件都要根据对应的检验标准和方法进行检验。
2 起重机械检验中存在的问题
2. 2 缓冲器与止挡装置的不搭配
一般情况下，起重机械生产厂家在生产环节就已经在起重机端梁的适当位置安装了缓冲器，使用单位在收到货时只需焊接安装上止挡，但是目前大部分生产厂家为了追求经济收益，仅在轨道的端部轨面焊接一块普通的铁板来代替止挡装置，这种没有经过规范设计强度校核的止挡装置，不仅不能实现撞板与缓冲器的紧密配合，而且，及其容易与车轮相碰撞，当撞幅较大时会对车轮产生巨大冲击，导致车轮变形，缩短使用寿命，在实际的运行作业中出现啃轨，长期啃轨可能导致严重的跑偏脱轨事故。
2. 2 限位器失灵
限位器有行程限位器和上升限位器两种，是起重机械十分重要的安全装置，随着起重机械工作时间的逐渐增加，刹车片的磨损程度也会越来越严重，伴随着老化和抱闸间隙过大等问题，其中任何一个问题都会给运行机构制动器带来影响，导致其松动，最终导致制停距离变大，会对行程限位器产生冲击，导致行程限位器失效，酿成越程事故。另外，人为因素的操作疏忽导致撞击上限位时速度过大，操作不正当出现斜吊问题，致使钢丝绳的运动路径发生改变，受到倾斜方向的拉力，钢丝容易出现缠绕导致动作缓慢、跳脱，最终导致起重机械限位器失灵。最后，起重机械的大车制动过紧，会导致钢丝绳、限位螺杆等出现问题，也容易造成起重机械安全事故。在实际的检验过程中，检验人员往往容易忽视限位器的检查，为事故的发生埋下了隐患。
2. 3 电气线路问题
一般情况下，起重机械想要完成作业，必须由多个线路进行共同控制才能完成，所以对电气线路质量的检验也是重中之重。然而，由于现场条件错综复杂。对于电气线路是否达到国家规定、电气线路是否出现老化等问题很难被发现。
3 解决起重机械问题的措施
首先，在我国现存的管理制度及相关制度条件下，逐渐改变起重机械检验的垄断地位，引入竞争机制，大力支持起重机械检验市场的开放，在竞争机制的作用下，会增加起重机械检验的市场竞争，检验机构为了寻找出路，必然提升检验质量; 其次，要严格建立完善起重机械检验市场准入制度，对于不符合标准的机构、公司坚决不允许其进入市场，质监部门也要转变传统的思想观念，提高服务意识，便民利民，促进质监部门的服务力度和服务水平，并且要积极接受上级部门的监督，配合相关部门的管理工作。检验机构在检验过程中，一旦发现不合格的起重机械设备，一定要将结果及时上报给有关部门，不合格报告的项目一定要全面准确。其次，监督部门要做好监督工作: 使安装单位能严格按照安装规范要求自己，对起重机械进行规范安装，及时到相关部门办理告知手续，在起重机械安装工作完成之后，及时到检验机构办理检验手续。检验机构接到安装单位的申请后，应该根据实际情况尽快对起重机械进行检验，检验结束后，要及时出具检验报告，向相关监察部门汇报检验结果与存在的问题。如果起重机械存在问题，相关监察部门要及时督促有关单位进行整改。第三，提高检验人员的检验水平，保证每一台起重机械设备的检验都能有效规范进行。第四，建立相关的制度，鼓励企业进行安装报检，施工单位在进行安装的时候要严格按照安装规范进行安装，检验环节不仅要做到对每一台起重机械进行规范检验，而且对于各个零部件都要进行全面细致的检验，避免由于出现检验疏忽而造成的安全事故。通过对起重机械进行检验，及时发现存在的问题，避免起重机械安全事故的发生，对提升起重机械的安全使用有着指导性作用。
4 结语
在现代化进程中，起重机械在促进经济建设中扮演着举足轻重的角色，伴随其发挥作用的同时，也潜伏着诸多安全隐患。只有安装企业增强安全意识，起重机械检验机构规范检验工作，提高检验能力和水平，监察机构加强监督管理，才能从根本上发现隐患消除隐患，保证经济发展的同时，更重要的是尊重每一个人的生命，为维护社会稳定尽微薄之力。
轴零件的精度分析与检测论文
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建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。
滚动轴承故障振动检测实验台的机械结构设计论文编号:JX473 有设计图，论文字数:24694,页数:65 摘 要 本文利用传感器检测滚动轴承的振动信号进行故障检测与诊断，可以研究不同的滚动轴承的不同的故障所表现的出来的不同的振动信号。本文主要以外圈直径是50㎜、60㎜的深沟球轴承为例设计了滚动轴承故障振动检测实验台的机械结构部分，该实验台由动力源、减速装置、传动装置、装卡装置几部分组成。其工作原理是通过传感器采集轴承运转时被检测点的振动信号，对每个监测点画出频谱图,与开始建立的参考频谱图数据库比较,分析在哪些频率点振动级值增加,从而判断其故障所在。该实验台可以让学生通过实验对故障诊断这门新兴学科建立更深刻的认识，特别是对滚动轴承故障的振动诊断技术有深刻的认识和了解，进一步认识到故障诊断技术的重要性。 关键词 滚动轴承 故障检测与诊断 振动诊断技术 传感器 Abstract This paper use sensor to diagnose antifriction bearings’ vibration signal for failure examination and diagnosis. It can study different kinds of vibration signals of different bearings which expressed out. This text mainly take the diameter of antifriction bearings are 50mm and 60mm for example to design the experiment pedestal. It contains motive source, gearbox, transfer device and charge equipments. Its’ work principle is to gather vibration signals of the examined points by sensor when antifriction bearing is wheeling, and then draw a frequency chart, then compare with the already built database. Analyze where the vibration value is increased, then judge the failure places and kinds. The pedestal can show more about the discipline of failure diagnosis, especially about the subject of antifriction bearings’ failure diagnosis. And acquaintance the importance of failure diagnosis subject. Key words antifriction bearings failure examination and diagnosis vibrate diagnosis technique sensor目 录摘要 ⅠAbstract Ⅱ第1章 绪论 1 课题背景 课题来源及研究的目的和意义 故障诊断技术的发展现状 滚动轴承故障诊断技术 2 本文研究的内容 3 本章小结 3第2章 滚动轴承故障检测实验台总体设计 4 实验台的功能需求分析 4 振动检测实验台方案提出及评价 基本参数的确定 设计方案的确定与评价 4 本章小结 5第3章 检测实验台传动部件设计 6 电动机的选择 选择电动机的类型和结构型式 确定电动机的容量 6 减速器的设计 齿轮的设计 减速器的润滑、密封以及附件的选择 16 联轴器的选择与法兰盘的设计 17 联轴器类型的选择 17 联轴器尺寸型号的选择 17 法兰盘的设计 17 本章小结 18第4章 检测实验台的装卡机构结构设计 19 轴承箱的结构设计 支承部分的刚性和同心度 被检测滚动轴承的轴向紧固 被检测轴承游隙的调整 被检测滚动轴承的预紧. 被检测滚动轴承的润滑 被检测滚动轴承的密封装置 被检测滚动轴承安装轴的加载装置设计 被检测滚动轴承安装轴的设计与校核 导轨的设计 24 卡盘的设计 25 本章小结 26第5章 传感器的选用与安装 27 传感器的选用 27 传感器安装 29 本章小结 34第6章 检测实验台的经济技术性分析 35 系统结构设计的合理性 35 系统设计的经济性 选材方面 动力源方面 使用、保养、与维护方面 36 本章小结 36结论 37致谢 38参考文献 49附录1 40附录2 49以上回答来自:
设备的精度，工人的技术，工人的态度，性格，检查设备的选用，善于发现问题，和避免问题。
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在学习和工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的机械论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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零件检测论文
广东工业大学 硕士学位论文提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究 姓名:刘长红 申请学位级别:硕士 专业:信号与信息处理 指导教师:徐杜 20090601 摘要 摘要 据不完全统计，我国年产轴类零件的总量在,,亿件左右，需要测量尺寸的约占,,,。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言，其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段【,】。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法，不仅可以避免人工检测的缺点，而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测，而目前基于,,,对轴类零件检测的研究工作中，还存在着检测精度不高、检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求，在参考大量文献和剖析工业领域的,,,数据采集系统的基础上，着眼于提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究，本文主要进行以下几个方面的工作: (,)研究几种检测用照明光源，例如平行光和,,,面光和环境干扰光对检测精度的影响，选择出稳定的、有利于检测精度要求的、简便易行的和廉价的光源。 (,)研究几种镜头对检测精度的影响，研究镜头在有限范围内离焦对检测精度的影响及镜头景深的测量。 (,)提出一种简便易行的有利于高精度检测的标定方法。 (,)研究镜头二维成像误差补偿方法和镜头与线阵、面阵像元综合效果的感光补偿方法，为提出提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法提供依据， ‟并开发其信息获取系统。 (,)针对线阵,,,在高精度检测的过程中，因镜头畸变等原因产生误差的问题，提出用已知的多尺寸标准件为参照物，建立畸变校正模型。并对检测值进行畸变校正，检验校正效果，以实现高精度检测。 (,)开展轴套类零件尺寸检测装置的实验研究，获取实验数据，通过大量实验数据，对检测精度进行分离和分析，找出产生误差的因素，提出了优化方法和改进方案，设计更高精度的轴套类零件尺寸检测图像信息获取系统。实验验证，检测其性能指标和可靠性，特别是精度指标及其稳定性，为后续的尺寸检测提供可靠的依据。关键词:尺寸检测;精度;光源;镜头;畸变校正 广东工业大学硕士学位论文 ,
建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。
设备的精度，工人的技术，工人的态度，性格，检查设备的选用，善于发现问题，和避免问题。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
零件的精度分析与检测论文怎么写
可以用高精密精度千分尺测量
由于在加工过程中有很多因素影响加工精度，所以同一种加工方法在不同的工作条件下所能达到的精度是不同的。任何一种加工方法，只要精心操作，细心调整，并选用合适的切削参数进行加工，都能使加工精度得到较大的提高，但这样会降低生产率，增加加工成本。加工误差δ与加工成本C成反比关系。某种加工方法的加工经济精度不应理解为某一个确定值，而应理解为一个范围，在这个范围内都可以说是经济的。
数控车床精度加工论文
[摘要]在数控机床生产加工中，精度控制对产品质量具有重要影响。
加工精度则由机床的精度、编程精度、伺服精度以及插补精度决定。
为提高机床精度，在其设计环节通过CAD设计和计算机模拟技术可以有效提高机床加工精度。
在使用过程中通过加强对机台的保养，保持良好状态，保持数控机床的高精度要求。
[关键词]几何精度 精度补偿 误差分析
1、数控机精度分析
目前对数控数控机床的分类主要包括集合精度、位置精度以及加工精度。
数控机床材质的刚度和工作时的温度，对机床的精度都会造成不同程度的影响。
将数控车床的几何精度继续细分有可以分成主轴几何精度和直线运动精度。
在数控机床加工运作的过程中主动轴与回转轴之间的相对位置应该是保持相对固定的，在实际生产的过程中与设计的情况是不完全相同的，两轴之间的相对空间位置也并非固定不变的，因为构成主轴的轴承零部件在其制造的环节中会出现不同程度的误差，在使用过程中又会受到温度、工作强度、润滑等条件的影响。
主动轴的轴承精度、主轴箱在装配是的质量都会造成主轴和其回转部件在运行是发生不平衡，另外主动轴的支承轴颈在制造过程中会存在圆度误差，其前后同轴度也会存在一定程度的误差，再加之主轴在运转的过程中都会受热发生形变，这些因素都对数控机床的主轴几何精度造成影响。
在数控机床除主动轴造成的几何精度之外，导轨因为摩擦力以及机床所用的伺服电机可能会存在惯量匹配问题会对机床的位置精度造成影响。
在数控机床中有部分需要不间断工作的部件如油缸油泵、电动机、液压机等，都需要长时间连续工作。
在它们运转的过程中因为摩擦会产生一定的热量，其内部零件会受热膨胀发生形变，造成构件的实际尺寸与设计尺寸有出入，零件的结构也会因内部热应的作用变的不对称，发生构件的形变，因此数控机床运转部件受热发生形变会对机床的位置精度带来重要影响。
数控机床的加工精度与上述两种精度不同，它是整台机床在各种因素综合影响下的结果，与机床的几何精度和位置精度是密切相关的，与机床的传动系统误差、检查校正系统误差、零件固定部件无擦、刀具位置的误差等都有关联。
而且数控机床的程序编辑是否正确、生产工艺是否合理对机床的加工生产的稳定型造成影响。
因此在实际生产中，为提高数控机床的加工精度就需要提高机床的几何精度和位置精度。
2、检测数控机床精度
数控机床与所有其他电器、机械设备相同，在使用一段时间后，都会面临电子元件老化、零部件生锈、机械部件磨损等情况。
因此为保持机床能够保持较好的状态，应定期对机床进行周期性的保养，对数控机床的精度进行检测和补偿。
检测几何精度
通常在加工中心机床的几何精度检测项目中，对直线运动轴的直线度检测项目所选用的工具是平尺和千分表，一般是测试运动部件在垂直于其运动轴的其他两个坐标轴上的线性偏差。
在一台常见的普通立式数控加工中心为例，对其集合精度的检测内容主要包括对机床工作台面的平面度，运动轴在空间坐标各方向移动的相互垂直度。
主轴在中心孔径向的跳动，主轴、回转轴轴心线与机床工作台面的垂直度。
机床运动轴在X、Y坐标方向移动时工作台面的平行度;X坐标方向移动时工作台面T形槽侧面的平行度;主轴箱在延z轴的坐标方向移动时的直线度以及与主轴的轴心线的平行度，主轴的轴向窜动等。
检测位置精度
数控机床所需要的定位精度可以分为定位精度、反向偏差精度和重复定位精度三项。
定位精度主要的内容指的是数控机床的工作台面或者机床的其他运动部件，在生产中实际的运动位置与程序指令位置相一致的程度;其不一致程度的差量就是定位误差。
在机床各系统中，伺服系统、检测系统、进给系统等的误差，以及运动部件导轨的几何误差都是造成定位误差的'重要因素，定位误差是会对机床加工零件的尺寸精度产生直接影响。
3、提高机床精度的措施
提高设计水平
目前我们大量使用的数控机床是以国产机床为主，机床的生产企业基本上的都具有部分的自主研发能力，可以自行设计、制造、改进产品的主体部分，机床的功能件部分人需外购。
闭眼机床局部因受力过大而造成较大变形，影响加工精度。
机床主动轴在使用过程中要受到耐磨性和温度升高的影响，因此对其温度特性进行优化设计可以有效的保持机床的加工精度。
通常在对主轴系统设计的是有，会将对机床加工精度造成较大影响的构件安装到一个与主动轴中心相交，而且与机床底座想垂直的安装面上，然后在主轴箱的两侧对称的安装其他构件，这样可以有效的改善机床因受热对加工精度。
提高机床几何精度
数控机床的几何精度能够对机床的生产精度起到决定性作用，因此在机床生产企业的设计中要能够合理的设定机床的工作精度，选择适合的加工负荷。
在机床加工零件的过程中，主轴轴颈与轴承发生的摩擦会使其温度升高，它与主轴箱的箱体孔的空间位置如果存在较大误差，会造成轴承滚到的变形，严重影响到轴承的旋转精度。
所以要严格控制主轴轴承的选配间隙。
数控机床在加工零件时长时间处于高负荷运转状态，通常机床制造企业会采用镶钢滑动导轨副结构来提高机床的刚性和精度。
该结构可以使数控机床具有最好的几何精度。
综合提高加工精度
数控机床从设计到制造、装配、使用值一个复杂的过程，对其加工精度的控制也是一个综合性的系统问题，不能仅仅依靠对某个或某几个量的控制来获取较高加工精度。
在生产制造环境，应充分考虑到制造工艺中会对机床精度造成影响的因素，消除铸造加工、机械加工对机床个构件引起的几何精度的改变。
然后通过对数控机床的数控系统进行补偿值的设定，可有效的提升机床的加工精度。
4、结束语
目前我们国内采用数控机床虽然比传统的加工机床有更高的加工精度，但是与世界先最先进的数控设备还有这很大的差距。
在现有的条件加，为提高机床的加工质量，保持更高的加工精度，需要对生产工艺精益求精，不断提高设计制作能力。
参考文献
[1]中华人民共和国国家标准GB/T16462-2007，数控车床和车削中心检验条件[S]
建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。