零件模板论文

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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。

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基于UG的模块化机械设计方法研究摘 要]本文采用模块化设计思想和UG二次开发技术,解决了用UG软件进行机械设计时,许多常用件需要多次重新设计的问题。常用件模块以菜单的方式结合在UG软件中,这具有良好的可扩充性和可移植性。[关键词]模块化设计 机械设计 UG二次开发Unigraphics(简称UG)是美国EDS公司推出的CAD/CAM/CAE一体化软件。它的内容涉及到平面工程制图、三维造型、装配、制造加工、逆向工程、工业造型设计、注塑模具设计、钣金设计、机构运动分析、数控模拟、渲染和动化仿真、工业标准交互传输、有限元分析等十几个模块。近年来UG发展迅速,已广泛应用于多个领域,更是进行机械设计的常用软件。虽然UG功能非常强大,但在进行机械产品设计的时候经常会遇到一些标准件以外的常用件,若每次对它们均从头开始设计,则要做大量的重复性工作。为了提高劳动生产率,降低设计成本,将已经广泛应用于电子、计算机、建筑等领域的模块化设计思想引用到机械设计中,形成基于UG的模块化机械设计。1模块化机械设计模块及模块化的概念模块是一组具有同一功能和结合要素(指联接部位的形状、尺寸、连接件间的配合或啮合等),但性能、规格或结构不同却能互换的单元。模块化则是指在对产品进行市场预测、功能分析的基础上划分并设计出一系列通用的功能模块,然后根据用户的要求,对模块进行选择和组合,以构成不同功能或功能相同但性能不同、规格不同的产品。模块化机械设计相关性模块化设计所依赖的是模块的组合,即结合面,又称为接口。为了保证不同功能模块的组合和相同功能模块的互换,模块应具有可组合性和可互换性两个特征。这两个特征主要体现在接口上,必须提高模块标准化、通用化、规格化的程度。对于模块化机械设计,可见其关键是怎样划分模块,这里主要通过综合考虑零部件在功能、几何、物理上存在的相关性来划分模块。(1)功能相关性零部件之间的功能相关性是指在模块划分时,将那些为实现同一功能的零部件聚在一起构成模块,这有助于提高模块的功能独立性。(2)几何相关性零部件之间的几何相关性是指零部件之间的空间、几何关系上的物理联接、紧固、尺寸、垂直度、平等度和同轴度等几何关系。(3)物理相关性零部件之间的物理相关性是指零部件之间存在着能量流、信息流或物料流的传递物理关系。模块化机械设计的优点模块化机械设计在技术上和经济上都具有明显的优点,经理论分析和实践证明,其优越性主要体现在下述几方面:(1)可使现在机械工业得到振兴,并向高科技产业发展;(2)减轻机械产品设计、制造及装配专业技术人员的劳动强度;(3)模块化机械产品质量高、成本低,并且妥善解决了多品种小批量加工所带来的制造方面的问题;(4)有利于企业根据市场变化,采用先进技术改造产品、开发新产品;(5)缩短机械产品的设计、制造和供货期限,以赢得用户;(6)模块化机械产品互换性强,便于维修。2模块化机械设计在UG中的实现总体构思在用UG进行机械设计时,为了将常用件模块化,首先要把常用件的三维模型表达出来。对于系列产品,可按照成组技术的原理进行分类,一组相似的常用件建立一个三维模型,即所谓的三维模型样板。根据UG参数化设计思想,一个三维模型样板可认为是一组尺寸不同、结构相似的系列化零部件的基本模型。把众多的三维模型样板按类分开,每一类放在一个集合里,这样每类都形成了一个三维模型样板的模块库。为了使模块库与UG的集成环境有机地结合在一起,把每个模块库都以图标的方式放在用户菜单上,以方便调用。为了实现这一总体构思,综合运用了UG/Open MenuScript、UG/Open Ulstyler、UG/OpenAPI、Visual C++等UG二次开发技术,其程序流程图如图模块库菜单设计为了与UG菜单交互界面风格保持一致,模块库采用了分级式下拉菜单,下拉菜单通过UG/Open MenuScript模块开发实现。即利用MenuScript提供的UG菜单脚本语言,编写成扩展名为“.men”的文本文件,将其放在用户目录下的/startup目录内,通过设定UG的环境变量,UG在启动时会自动加载用户菜单文件。为了方便用户调用时快速检索到所要的常用件三维模型样板,将下拉菜单的最大深度设计为3级,且每一条下拉菜单最多不超过15个按钮。末级菜单上每一个按钮对应一个常用件三维模型样板名称,点击末级菜单按钮即调出创建相应产品的三维模型样板对话框。三维模型样板对话框设计利用UG/Open Ulstyle制作UG风格的对话框,按照模型样板的参数生成包含数据输入框、文本框、按钮、图片等控件的对话框。在对话框上部显示零配件图片,在对话框左上角显示对话框标题,在UG系统窗口左下角显示操作提示信息,这样可以使用户很方便地设计或选用常用件三维模型,三维模型样板对话框设计完成后,生成扩展名为“.dlg”文件。所有对话框都有6种基本同调函数,分别是Apply按钮的回调函数,Back按钮的回调函数、Cancel按钮的回调函数、OK按钮的回调函数、对话框构造函数和对话框析构函数。其中对话框构造函数在UG构建对话框完成之后、用户应用程序执行之前调用,将常用件三维模型的常用规格及技术要求显示到信息窗口,供用户创建产品时作参考。对话框析构函数在UG用户对话框关闭时调用,程序编写时利用它进行关闭、清除信息窗口以及释放申请的内存空间等操作。应用程序动态链接库(*.dll)创建UG/Open API应用程序是用C/C++语言编写的,它除了能够在UG的环境下对UG进行功能调用外,还能在程序中实现软件的文件管理、流程控制、数据传输、窗口调用、数值计算等C/C++语言支持的全部功能,使用非常灵活。UG/Open API应用程序牵涉到UG提供的头文件(*.h)、库文件(*.dll)及以C/C++语言编程环境,需要对Visual C++编译环境进行设置,下面给出了Visual C++编译环境设置方法及动态链接库的创建过程:(1)建立一个空的动态链接库工程。(2)配置程序头文件(*.h)、库文件(*.dll)的目录路径。其中头文件包括UG头文件,Visual C++库文件。(3)将对话框生成的C语言源文件模板文件*.添加到Project中。(4)编制应用程序。进入对话框回调函数内部进行程序编制,定义变量及UG对象,运用C/C++语言和UG/Open API函数进行参数化建模设计。(5)生成动态链接库(*.dll)文件。UG启动时会自动加载动态链接库文件,供用户菜单调用。3结束语随着装备制造业的飞速发展,产品种类急剧增多且结构日趋复杂,只有产品设计周期不断缩短,才能够满足企业激烈竞争的需要。用UG软件进行模块化机械设计符合机械产品快速设计的理念,符合装备制造业的发展需要,是机械设计的发展方向之一,具有较高的实用价值和经济价值。参考文献[1]袁峰UG机械设计工程范例教程[M]北京机械工业出版社2006[2]王志张进生于丰业王鹏任秀华基于模块化的机械产品快速设计[J]机械设计2004,21,8[3]滕晓艳张家泰产品模块化设计方法的研究[J]应用科技2006,33,2[4]董正卫田立中付宜利UG/Open API编程基础[M]北京清华大学出版社,2002

数控车床加工零件的论文模板

典型零件加工工艺拟订及自动编程（Mastercam） 字数:14571,页数:37 论文编号:JX071 前言 数控机床是综合应用计算机、自动控制、自动检测及精密机械等高新技术的产物。它的出现以及所带来的巨大效益引起世界各国科技界和工业界的普遍重视。随着数控机床已是衡量一个国家机械制造业技术改造的必由之路，是未来工厂自动化的基础。需要大批量能熟练掌握数控机床编程、操作、维修的人员和工程技术人员。但是我们装备制造业仍存在“六有六缺”的隐忧，即“有规模、缺实力，有数量、缺巨人，有速度、缺效益，有体系、缺原创，有单机、缺成套，有出口、缺档次。目前，振兴我国机械装备制造业的条件已经具备，时机也很有利。我们要以高度的使命感和责任感，采取更加有效的措施，克服发展中存在的问题，把我国从一个制造业大国建设成一个制造业强国，成为世界级制造业基地之一。 我选择这个题目是因为此零件既包括了数控车床的又含有数控铣床的加工。用到了铣端面、铣凸台、钻通孔、扩孔、绞孔、攻螺纹。对我们学过的知识大致都进行了个概括总结。这份毕业设计主要分为5个方面：1.抄画零件图2.工艺分析3.切削用量选择4.工艺文件5.计算编程。零件图通过在AUTOCAD上用平面的形式表现出来，更加清楚零件结构形状。然后具体分析零件图由那些形状组成。数控加工工艺分析，通过对零件的工艺分析，可以深入全面地了解零件，及时地对零件结构和技术要求等作必要的修改，进而确定该零件是否适合在数控机床上加工，适合在哪台数控机床上加工，此零件我选择在加工中心上进行是因为加工中心具有自动换刀装置,在一次安装中,可以完成零件上平面的铣削,孔系的钻削、镗削、铰削、铣削及攻螺纹等多工位的加工。加工的部位可以在一个平面上，也可以在不同的平面上因此，既有平面又有孔系的零件是加工中心首选的加工对象，接着分析某台机床上应完成零件那些工序或那些工序的加工等。需要选择定位基准；零件的定位基准一方面要能保证零件经多次装夹后其加工表面之间相互位置的正确性，另一方面要满足加工中心工序集中的特点即一次安装尽可能完成零件上较多表面的加工。定位基准最好是表面已有的面或孔。再确定所有加工表面的加工方法和加工方案；选择刀具和切削用量。然后拟订加工方案确定所有工步的加工顺序，把相邻工步划为一个工序，即进行工序划分；先面后孔的加工顺序，因为平面尺寸轮廓较大，用平面定位比较稳定，而且孔的深度尺寸又是以平面为基准的，故应先加工平面后加工孔。最后再将需要的其他工序如普通加工工序插入，并衔接于数控加工工序序列之中，就得到了要求零件的数控加工工艺路线。切削用量经过查表和计算求得，然后在填入工艺文件里面。最后就是编程编程分手工编程和自动编程。这里采用MASTERCAM软件自动编程。整个设计就算是完成了。最后，让我们在数控机床上加工出该零件达到要求。 数控技术的广泛应用给传统的制造业的生产方式，产品结构带来了深刻的变化。也给传统的机械，机电专业的人才带来新的机遇和挑战。通过本次毕业设计让我们毕业生更好的熟悉数控机床，确定加工工艺，学会分析零件，掌握数控编程。为即将走上工作岗位打下良好的基础 目录 1.抄画零件图 1 2.零件的工艺分析与加工方案拟定 1 零件工艺分析 1 定位基准选择 1 选择机床 1 选择加工方法 1 工件的夹紧和定位 2 3．切削用量的确定 2 毛坯的外轮廓尺寸 3 工序一切削用量的选择 3 工序二切削用量的选择 5 4.零件的工艺卡 12 工序二的工件安装与零点设定卡 12 工序二的工序卡 12 工序二的刀具卡 13 Master CAM软件介绍 14 Master CAM实体模拟加工 14 总结28 参考文献 29机械类毕业设计资料网( )

数控车床毕业论文参考文献

数控车床毕业论文参考文献（1）：

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[6]杨文彬.瑞安市农田水利建设现状分析及对策研究[D].南京农业大学，2012.

托架零件的建模毕业论文

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模具专业毕业设计模式的实践与探讨以模具专业学生的毕业设计模式的改革为例，探讨计算机技术在模具专业学生毕业设计中的应用范围、步骤及结果，明确指出了模具设计理论同先进设计方法相结合在模具专业学生毕业设计教学环节的重要性和必然性。 关键词：模具设计 毕业设计 计算机技术 1 引言 模具是一种技术密集、资金密集型产品，在我国国民经济巾的地位也非常重要。模具工业已被我国正式确定为基础产业，并在“十五”中列为重点扶持产业。由于新技术、新材料、新工艺的不断发展，促使模具技术不断进步，对人才的知识、能力、素质的要求也在不断提高。 根据社会发展对模具专业学生的新要求以教学生的实际情况，探圳大学工程技术学院对99级模具设计方向学生的毕业设计的进行了较大的改节，并取得了较好的效果。 2 模具专业学生培养目标 深圳大学模具设计专业隶属于深圳大学工程技术学院机械制造及其自动化专业，主要是从事注射模的设计与制造。为了明确本方向的培养目标，我们对珠江三角洲，特别是深圳周边地区模具企业进行了比较广泛的社会调查，调查结果表明，用人单位要求毕业生有较高的思想品质和道德修养，爱岗敬业和较好的与人协调共事能力，要求毕业生基础理论扎实，着重基本技能的掌握和再学习能力，要求毕业生熟练掌握外语，有一定的计算机软件应用和开发能力。 根据调查结果分析，我们把模具专业人才培养的规格定位于：面向各类型企业，培养爱岗敬业，具备机械及各类模具设计与制造基础知识，具有较强的再学习能力和创造能力，能在模具生产第一线从事模具设计制造、技术开发、应用研究和经营销售的应用型工程技术和管理人才。据此把拓宽专业口径，课程体系合理，教学内容优化、实验研究能力强，社会适应面宽，作为本方向教学的基本指导思想，将模具设计理论、实践与及计算机应用融合为一体。 3 计算机技术在注射模中的应用领域 塑料产品从设计到成型生产是一个十分复杂的过程，它包括塑料制品设计、模具结构设计、模具加工制造和塑件生产等几个工要方面。它需要产品设计师．模具设计师、模具加工工艺师及熟练操作工人协同努力来完成，它是一个设计、修改、再设计的反复迭代、不断优化的过程。传统的手工设计已越来越难以满足市场激烈竞争的需要。计算机技术的运用，正在各方面取代传统的手工设计方式，并取得了显著的经济效益。计算机技术在注射模中的应用主要表现在以下几个方面： (1)塑料制品的设计：基于特征的三维造型软件为设计者提供了方便的设计平台，而且制品的质量、体积等各种物理参数为后续的模具设计和分析打下了良妤的基础。 (2)结构分析：利用有限元分析软件可以对制品的强度、应力等进行分析，改善制品的结构设计。 (3)模具结构设计：根据塑料制品的形状、精度、大小、工艺要求和生产批量，模具设计软件会提供相应的设计步骤、参数选择．计算公式以及标准模架等，最后给出全套模几结构设计图。 (4)模具开合模运动仿真：运用CAD技术可对模具开模、合模以及制品被推出的全过程进行仿真，从而检查出模具结构设计的不合理处，并及时更正，以减少修模时间。 (5)注射过程数值分析：采用CAE方法可以模拟塑料熔体在模腔中的流动与保压过程，其结果对改进模具浇注系统及调整注塑工艺参数有着重要的指导意义，同时还可检验模具的刚度和强度、制品的翘曲性、模壁的冷却过程等。 (6)数控加工：利用数控编程软件可模拟刀具在三维曲面上的实时加工过程并显示有关曲面的形状数据，同时还可自动生成数控线切割指令、曲面的三轴，五轴数控铣削刀具轨迹等。 目前，国际上占主流地位的注射模CAD软件有Pro/E、I-DEAS、UGⅡ、SolidWorks等；结构分析软件有MSC、Analysis等；注射过程数值分析软件有MoldFlow等；数控加工软件有MasterCAM、Cimatron等。 4 模具专业毕业设计模式 模具专业的学生要求综合知识和实践能力较强，它既是学生大学四年所学的机械制图、工程材料、公差配合与技术测量、塑料成型工艺与设备等技术基础课、专业课的综合应用，又需要学生了解大量的实践经验。 通过毕业设计，应使学生在下述基本能力上得到培养和锻炼：①塑料制品的设计及成型工艺的选择；②一般塑料制品成型模具的设计能力；③塑料制品的质量分析及工艺改进、塑料模具结构改进设计的能力；④了解模具设计的常用商业软件以及同实际设计的结合， 以往的毕业设计严格来说只能算是模具设计这门课的课程设计；老师指定一个塑料产品，有时甚至连产品模型图都交给学生，学生按照谍本上的模具设计步骤一步步做下去，由于没有实践经验，学校也不可能将学生的设计变成实际产品，因此，设计的合不合理，学生不知道，即使有经验的老师指不出不合理处，学生也没有感性认识，只能是纸上谈兵。学生踏人社会，从事实际产品设计，往往会发现无从下手，即使设计出来也是废纸一张，通常都要通过1到2年的时间才能入门。因此，学生常会感叹：在学校什么也没学到这不能不说是我们教育的失败。 为了改变这种状况，在99级的毕业设计中，我们采取将模具设计内容同CAD/CAM/CAE紧密结合在一起，学生通过先进的软件仿真，可以随时发现自己在每一步设计中的不合理处，会找出各种解决方案让设计趋于合理，同时掌握了最先进的设计，加上及分析技术，提高了学生的学习兴趣和创新能力，使毕业设计真正成为了学生实际工作前的一次全过程模拟。设计流程如图1所示。为了保证毕业设计的质量，我们专门成立了一个 由4名老帅组成的模具设计指导小组，每个老师负责设计流程的一个步骤。此次参加模具设计毕业课题的学生共15人，我们分成5组，每组3人。 首先在布置毕业设计题目时，不给出具体的塑件制品，只是告诉学生要做一个开关按钮，学生根据自己的兴趣，确定自己的设计产品：游戏机手柄按钮、眼镜盒开关按钮、电灯墙壁开关按钮以及鼠标按钮等。通过市场调研、查阅大量的文献资料，确定自己塑件的外形及内部结构。采用三维造型软件Pro/E设计出塑件的内外结构，用AutoCAD绘出二维图，在结构设计过程中，运用结构分析软件MSCPatran分析按钮受力后的结构强度、刚度及应力等，对结构进行不断修正，学生会发现机械设计、工业产品设计、材料力学、理论力学等课程的知识在这个阶段都有所体现，对以前所学课程也是一个综合应用的过程。图2为某学牛设计的游戏机按钮装配图及爆炸图，图3为按钮对角两点受力时的最大变形和最大应力图。塑料制品设计完成后，进行模具结构设计，采用的是Prom/E下的模具设计模块对产品建立工件进行分型、分割、抽取得到型芯、型腔文件；通过专家模座系统EMX(Pro/E,系统外挂程序之一)建立标准模座零件及滑块、斜销等其它附件。这个过程实际上并没有结束，它要同后续的注塑过程数值分析紧密联系起来，所采用的注射流动分析软件是MoldFlow，根据熔体在浇注系统和型腔中的流动过程的动态图，改进模具浇注系统、调整注射工艺参数，使模具各系统的设计达到最佳。图4为分析出的最佳浇注位置以及采用圆形排列的流道方式进行注塑，最后注塑出来的结果。图5为按钮模具的装配图及爆炸图。模具结构完成后，进行数控加工，我们采用的是加工软件，完成模具的虚拟加工过程，并自动编制数控加工的NC代码，利用仿真模块可以查看加工完后工件的合理性。 最后学生要提供详细的设计说明书以及完整的二维、三维图纸。在论文撰写阶段和答辩过程中，学生还采用了ACDSee图像软件，用来截取设计图像并辅助介绍整个设计过程；采用Office软件用来做文字的处理，写出分析报告。 每位学生在整个设计完成后，都必须对自己的没计 过程及结果做一个总结，提出本设计的创新与特色在何处。例如在建模部分或流道设计部分，同时也要考虑设计中存在问题以及相应的解决方法，从大多数学生的总结来看，学生迫切体会到了实践经验的欠缺，因此，在下一届学生的毕业设计中我们力争多请企业的设计人员同学生交流，多让学生接触到实际的设计、生产过程， 至此，学生完成了一个项目的全过程：塑料制品设计--模具设汁--模具加工．学生可以在计算机上看到自己设计、加工出来的最终产品，体会到成功的感觉。5 结束语 通过对此次毕业设计模式的改革，学生既对大学四年课程的学习做了—个总结，同时又掌握了最流行的、同社会实际最靠近的设计、加工方法。因此，本届模具专业方向的毕业生受到了社会的欢迎，深圳某大型台资公司模具部一次意愿接受本校的毕业生5名．取得了很好的社会效益。 (end)

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).

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零件检测论文

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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。

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。

汽车零件模具设计毕业论文

平面设计，3D效果图制作，3D建模，CAD室内设计等项目。硬件方面：可涉及通信，电子，控制，交、直流电机控制，步进电机驱动，单片机（51，arm，avr，凌阳）机械类的毕业设计等。从文化方面入手的话，可以考虑写中外文化的差异或对比。可以通过它们的语言文化来着手，也可以是从它们对待某些事情时处理方式的不同来写。等等

我国考古发现，早在2000多年前，我国已有冲压模具被用于制造铜器，证明了中国古代冲压成型和冲压模具方面的成就就在世界领先。1953年，长春第一汽车制造厂在中国首次建立了冲模车间，该厂于1958年开始制造汽车覆盖件模具。我国于20世纪60年代开始生产精冲模具。在走过了温长的发展道路之后，目前我国已形成了300多亿元（未包括港、澳、台的统计数字，下同。）各类冲压模具的生产能力。 一、冲压模具市场情况 我国冲压模具无论在数量上，还是在质量、技术和能力等方面都已有了很大发展，但与国发经济需求和世界先进水平相比，差距仍很大，一些大型、精度、复杂、长寿命的高档模具每年仍大量进口，特别是中高档轿车的覆盖件模具，目前仍主要依靠进口。一些低档次的简单冲模，已趋供过于求，市场竟争激烈。 现将2004年我国冲压模具市场情况简介如下： 据中国模具工业协会发布的统计材料，2004年我国冲压模具总产出约为220亿元，其中出口亿美元,约合亿元. 根据我国海关统计资料,2004年我国共进口冲压模具亿美联社元,约合亿元.从上述数字可以得出2004年我国冲压模具市场总规模约为亿元.其中国内市场需求为亿元,总供应约为亿元,市场满足率为82%.在上述供求总体情况中,有几个具体情况必须说明:一是进口模具大部分是技术含量高的大型精密模具,而出口模具大部分是技术含量较低中的中低档模具,因此技术含量高的中高档模具市场满足率低于冲压模具总体满足率,这些模具的发展已滞后于冲压件生产,而技术含量低的中低档模具市场满足率要高于冲压模具市场总体满足率;二是由于我国的模具价格要比国际市场低格低许多,具有一定的竟争力,因此其在国际市场前景看好,2005年冲压模具出口达到亿美元,比2004年增长就可说明这一点;三是近年来港资、台资、外资企业在我国发展迅速，这些企业中大量的自产自用的冲压模具无确切的统计资料，因此未能计入上述数字之中。 二、冲压模具水平状况 近年来，我国冲压模具水平已有很大提高。大型冲压模具已能生产单套重量达50多吨的模具。为中档轿车配套的覆盖件模具内也能生产了。精度达到1~2μm，寿命2亿次左右的多工位级进模国内已有多家企业能够生产。表面粗糙度达到Ra≤μm的精冲模，大尺寸（φ≥300mm）精冲模及中厚板精冲模国内也已达到相当高的水平。 1、 模具CAD/CAM技术状况 我国模具CAD/CAM技术的发展已有20多年历史。由原华中工学院和武汉733厂于1984年共同完成的精神模CAD/CAM系统是我国第一个自行开发的模具CAD/CAM系统。由华中工学院和北京模具厂等于1986年共同完成的冷冲模CAD/CAM系统是我国自行开发的第一个冲裁模CAD/CAM系统。上海交通大学开发的冷冲模CAD/CAM系统也于同年完成。20世纪90年代以来，国内汽车行业的模具设计制造中开始采用CAD/CAM技术。国家科委863计划将东风汽车公司作为CIMS应用示范工厂，由华中理工大学作为技术依托单位，开发的汽车车身与覆盖模具CAD/CAPP/CAM集成系统于1996年初通过鉴定。在此期间，一汽和成飞汽车模具中心引进了工作站和CAD/CAM软件系统，并在模具设计制造中实际应用，取得了显著效益。1997年一汽引进了板料成型过程计算机模拟CAE软件并开始用于生产。 21世纪开始CAD/CAM技术逐渐普及，现在具有一定生产能力的冲压模具企业基本都有了CAD/CAM技术。其中部分骨干重点企业还具备各CAE能力。 模具CAD/CAM技术能显著缩短模具设计与制造周期，降低生产成本，提高产品质量，已成为人们的共识。在“八五”、九五“期间，已有一大批模具企业推广普及了计算机绘图技术，数控加工的使用率也越来越高，并陆续引进了相当数量CAD/CAM系统。如美国EDS的UG，美国Parametric Technology公司 Pro/Engineer，美国CV公司的CADSS，英国DELCAM公司的DOCT5，日本HZS公司的CRADE及space-E, 以色列公司的Cimatron 还引进了AutoCAD CATIA 等软件及法国Marta-Daravision公司用于汽车及覆盖件模具的Euclid-IS等专用软件。国内汽车覆盖件模具生产企业普遍采用了CAD/CAM技术/DL图的设计和模具结构图的设计均已实现二维CAD，多数企业已经向三维过渡，总图生产逐步代替零件图生产。且模具的参数化设计也开始走向少数模具厂家技术开发的领域。 在冲压成型CAE软件方面，除了引进的软件外，华中科技术大学、吉林大学、湖南大学等都已研发了较高水平的具有自主知识产权的软件，并已在生实践中得到成功应用，产生了良好的效益。 快速原型（RP）传统的快速经济模具相结合，快速制造大型汽车覆盖件模具，解决了原来低熔点合金模具靠样件浇铸模具，模具精度低、制件精度低，样样制作难等问题，实现了以三维CAD模型作为制模依据的快速模具制造，它标志着RPM应用于汽车身大型覆盖件试制模具已取得了成功。 围绕着汽车车身试制、大型覆盖件模具的快速制造，近年来也涌现出一些新的快速成型方法，例如目前已开始在生产中应用的无模多点成型及激光冲击和电磁成型等技术。它们都表现出了降低成本、提高效率等优点。 2、模具设计与制造能力状况 在国家产业政策的正确引导下，经过几十年努力，现在我国冲压模具的设计与制造能力已达到较高水平，包括信息工程和虚拟技术等许多现代设计制造技术已在很多模具企业得到应用。 虽然如此，我国的冲压模具设计制造能力与市场需要和国际先进水平相比仍有较大差距。这一些主要表现在高档轿车和大中型汽车覆盖件模具及高精度冲模方面，无论在设计还是加工工艺和能力方面，都有较大差距。轿车覆盖件模具，具有设计和制造难度大，质量和精度要求高的特点，可代表覆盖件模具的水平。虽然在设计制造方法和手段方面基本达到了国际水平，模具结构周期等方面，与国外相比还存在一定的差距。 标志冲模技术先进水平的多工位级进模和多功能模具，是我国重点发展的精密模具品种。有代表性的是集机电一体化的铁芯精密自动阀片多功能模具，已基本达到国际水平。 但总体上和国外多工位级进模相比，在制造精度、使用寿命、模具结构和功能上，仍存在一定差距。 汽车覆盖件模具制造技术正在不断地提高和完美，高精度、高效益加工设备的使用越来越广泛。高性能的五轴高速铣床和三轴的高速铣床的应用已越来越多。NC、DNC技术的应用越来越成熟，可以进行倾角加工超精加工。这些都提高了模具面加工精度，提高了模具的质量，缩短了模具的制造周期。 模具表面强化技术也得到广泛应用。工艺成熟、无污染、成本适中的离子渗氮技术越来越被认可，碳化物被覆处理（TD处理）及许多镀（涂）层技术在冲压模具上的应用日益增多。真空处理技术、实型铸造技术、刃口堆焊技术等日趋成熟。激光切割和激光焊技术也得到了应用。

模具的我有很多哦

模具专业毕业设计模式的实践与探讨以模具专业学生的毕业设计模式的改革为例，探讨计算机技术在模具专业学生毕业设计中的应用范围、步骤及结果，明确指出了模具设计理论同先进设计方法相结合在模具专业学生毕业设计教学环节的重要性和必然性。 关键词：模具设计 毕业设计 计算机技术 1 引言 模具是一种技术密集、资金密集型产品，在我国国民经济巾的地位也非常重要。模具工业已被我国正式确定为基础产业，并在“十五”中列为重点扶持产业。由于新技术、新材料、新工艺的不断发展，促使模具技术不断进步，对人才的知识、能力、素质的要求也在不断提高。 根据社会发展对模具专业学生的新要求以教学生的实际情况，探圳大学工程技术学院对99级模具设计方向学生的毕业设计的进行了较大的改节，并取得了较好的效果。 2 模具专业学生培养目标 深圳大学模具设计专业隶属于深圳大学工程技术学院机械制造及其自动化专业，主要是从事注射模的设计与制造。为了明确本方向的培养目标，我们对珠江三角洲，特别是深圳周边地区模具企业进行了比较广泛的社会调查，调查结果表明，用人单位要求毕业生有较高的思想品质和道德修养，爱岗敬业和较好的与人协调共事能力，要求毕业生基础理论扎实，着重基本技能的掌握和再学习能力，要求毕业生熟练掌握外语，有一定的计算机软件应用和开发能力。 根据调查结果分析，我们把模具专业人才培养的规格定位于：面向各类型企业，培养爱岗敬业，具备机械及各类模具设计与制造基础知识，具有较强的再学习能力和创造能力，能在模具生产第一线从事模具设计制造、技术开发、应用研究和经营销售的应用型工程技术和管理人才。据此把拓宽专业口径，课程体系合理，教学内容优化、实验研究能力强，社会适应面宽，作为本方向教学的基本指导思想，将模具设计理论、实践与及计算机应用融合为一体。 3 计算机技术在注射模中的应用领域 塑料产品从设计到成型生产是一个十分复杂的过程，它包括塑料制品设计、模具结构设计、模具加工制造和塑件生产等几个工要方面。它需要产品设计师．模具设计师、模具加工工艺师及熟练操作工人协同努力来完成，它是一个设计、修改、再设计的反复迭代、不断优化的过程。传统的手工设计已越来越难以满足市场激烈竞争的需要。计算机技术的运用，正在各方面取代传统的手工设计方式，并取得了显著的经济效益。计算机技术在注射模中的应用主要表现在以下几个方面： (1)塑料制品的设计：基于特征的三维造型软件为设计者提供了方便的设计平台，而且制品的质量、体积等各种物理参数为后续的模具设计和分析打下了良妤的基础。 (2)结构分析：利用有限元分析软件可以对制品的强度、应力等进行分析，改善制品的结构设计。 (3)模具结构设计：根据塑料制品的形状、精度、大小、工艺要求和生产批量，模具设计软件会提供相应的设计步骤、参数选择．计算公式以及标准模架等，最后给出全套模几结构设计图。 (4)模具开合模运动仿真：运用CAD技术可对模具开模、合模以及制品被推出的全过程进行仿真，从而检查出模具结构设计的不合理处，并及时更正，以减少修模时间。 (5)注射过程数值分析：采用CAE方法可以模拟塑料熔体在模腔中的流动与保压过程，其结果对改进模具浇注系统及调整注塑工艺参数有着重要的指导意义，同时还可检验模具的刚度和强度、制品的翘曲性、模壁的冷却过程等。 (6)数控加工：利用数控编程软件可模拟刀具在三维曲面上的实时加工过程并显示有关曲面的形状数据，同时还可自动生成数控线切割指令、曲面的三轴，五轴数控铣削刀具轨迹等。 目前，国际上占主流地位的注射模CAD软件有Pro/E、I-DEAS、UGⅡ、SolidWorks等；结构分析软件有MSC、Analysis等；注射过程数值分析软件有MoldFlow等；数控加工软件有MasterCAM、Cimatron等。 4 模具专业毕业设计模式 模具专业的学生要求综合知识和实践能力较强，它既是学生大学四年所学的机械制图、工程材料、公差配合与技术测量、塑料成型工艺与设备等技术基础课、专业课的综合应用，又需要学生了解大量的实践经验。 通过毕业设计，应使学生在下述基本能力上得到培养和锻炼：①塑料制品的设计及成型工艺的选择；②一般塑料制品成型模具的设计能力；③塑料制品的质量分析及工艺改进、塑料模具结构改进设计的能力；④了解模具设计的常用商业软件以及同实际设计的结合， 以往的毕业设计严格来说只能算是模具设计这门课的课程设计；老师指定一个塑料产品，有时甚至连产品模型图都交给学生，学生按照谍本上的模具设计步骤一步步做下去，由于没有实践经验，学校也不可能将学生的设计变成实际产品，因此，设计的合不合理，学生不知道，即使有经验的老师指不出不合理处，学生也没有感性认识，只能是纸上谈兵。学生踏人社会，从事实际产品设计，往往会发现无从下手，即使设计出来也是废纸一张，通常都要通过1到2年的时间才能入门。因此，学生常会感叹：在学校什么也没学到这不能不说是我们教育的失败。 为了改变这种状况，在99级的毕业设计中，我们采取将模具设计内容同CAD/CAM/CAE紧密结合在一起，学生通过先进的软件仿真，可以随时发现自己在每一步设计中的不合理处，会找出各种解决方案让设计趋于合理，同时掌握了最先进的设计，加上及分析技术，提高了学生的学习兴趣和创新能力，使毕业设计真正成为了学生实际工作前的一次全过程模拟。设计流程如图1所示。为了保证毕业设计的质量，我们专门成立了一个 由4名老帅组成的模具设计指导小组，每个老师负责设计流程的一个步骤。此次参加模具设计毕业课题的学生共15人，我们分成5组，每组3人。 首先在布置毕业设计题目时，不给出具体的塑件制品，只是告诉学生要做一个开关按钮，学生根据自己的兴趣，确定自己的设计产品：游戏机手柄按钮、眼镜盒开关按钮、电灯墙壁开关按钮以及鼠标按钮等。通过市场调研、查阅大量的文献资料，确定自己塑件的外形及内部结构。采用三维造型软件Pro/E设计出塑件的内外结构，用AutoCAD绘出二维图，在结构设计过程中，运用结构分析软件MSCPatran分析按钮受力后的结构强度、刚度及应力等，对结构进行不断修正，学生会发现机械设计、工业产品设计、材料力学、理论力学等课程的知识在这个阶段都有所体现，对以前所学课程也是一个综合应用的过程。图2为某学牛设计的游戏机按钮装配图及爆炸图，图3为按钮对角两点受力时的最大变形和最大应力图。塑料制品设计完成后，进行模具结构设计，采用的是Prom/E下的模具设计模块对产品建立工件进行分型、分割、抽取得到型芯、型腔文件；通过专家模座系统EMX(Pro/E,系统外挂程序之一)建立标准模座零件及滑块、斜销等其它附件。这个过程实际上并没有结束，它要同后续的注塑过程数值分析紧密联系起来，所采用的注射流动分析软件是MoldFlow，根据熔体在浇注系统和型腔中的流动过程的动态图，改进模具浇注系统、调整注射工艺参数，使模具各系统的设计达到最佳。图4为分析出的最佳浇注位置以及采用圆形排列的流道方式进行注塑，最后注塑出来的结果。图5为按钮模具的装配图及爆炸图。模具结构完成后，进行数控加工，我们采用的是加工软件，完成模具的虚拟加工过程，并自动编制数控加工的NC代码，利用仿真模块可以查看加工完后工件的合理性。 最后学生要提供详细的设计说明书以及完整的二维、三维图纸。在论文撰写阶段和答辩过程中，学生还采用了ACDSee图像软件，用来截取设计图像并辅助介绍整个设计过程；采用Office软件用来做文字的处理，写出分析报告。 每位学生在整个设计完成后，都必须对自己的没计 过程及结果做一个总结，提出本设计的创新与特色在何处。例如在建模部分或流道设计部分，同时也要考虑设计中存在问题以及相应的解决方法，从大多数学生的总结来看，学生迫切体会到了实践经验的欠缺，因此，在下一届学生的毕业设计中我们力争多请企业的设计人员同学生交流，多让学生接触到实际的设计、生产过程， 至此，学生完成了一个项目的全过程：塑料制品设计--模具设汁--模具加工．学生可以在计算机上看到自己设计、加工出来的最终产品，体会到成功的感觉。5 结束语 通过对此次毕业设计模式的改革，学生既对大学四年课程的学习做了—个总结，同时又掌握了最流行的、同社会实际最靠近的设计、加工方法。因此，本届模具专业方向的毕业生受到了社会的欢迎，深圳某大型台资公司模具部一次意愿接受本校的毕业生5名．取得了很好的社会效益。 (end)