检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 1007-1017页

作者：王爽孙守锁郭永存胡泽永安徽理工大学煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心安徽淮南232001 安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001

针对双盘式磁力耦合器的调隙机构普遍存在的体积大、调节精度低的问题,提出新型的电磁混合式磁力耦合器,通过电磁驱动可以实现磁力耦合器的精准调隙.以平均推力和推力波动为目标,对核心构件电磁调隙装置进行多目标优化.基于敏感度分析... 详细信息

针对双盘式磁力耦合器的调隙机构普遍存在的体积大、调节精度低的问题,提出新型的电磁混合式磁力耦合器,通过电磁驱动可以实现磁力耦合器的精准调隙.以平均推力和推力波动为目标,对核心构件电磁调隙装置进行多目标优化.基于敏感度分析对设计参数进行分级优化,提出蜣螂优化算法优化BP神经网络模型(DBOBP)和多目标金豺优化算法(MOGJO),结合响应面法和扫描法,确定电磁调隙装置的最优参数.基于有限元法对推力波形、感应电动势、磁感应强度及磁场线分布进行分析,优化后径向气隙磁感应强度提升了19%,平均推力提升了57.8%,推力波动比值降低了28.3%,验证了最终设计相对于最初设计的优异性能以及新型磁力耦合器多目标参数分级优化的正确性.

关键词：磁力耦合器电磁调隙 DBO-BP神经网络多目标金豺优化(MOGJO)算法多目标参数优化

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面向煤矿综掘工作面复杂环境的视觉感知系统

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浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 995-1006,1030页

作者：苏国用胡坤王鹏彧赵东洋张辉安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心安徽淮南232001 安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001

针对煤矿恶劣环境下视觉检测算法鲁棒性不足的难题,提出面向煤矿综掘工作面复杂环境的视觉感知系统.该系统采用ELAN-DS特征提取模块、SimAM注意力模块与解耦检测头对YOLOv7-tiny算法进行优化,构建煤矿综掘工作面视觉检测网络(CMCE-Net).... 详细信息

针对煤矿恶劣环境下视觉检测算法鲁棒性不足的难题,提出面向煤矿综掘工作面复杂环境的视觉感知系统.该系统采用ELAN-DS特征提取模块、SimAM注意力模块与解耦检测头对YOLOv7-tiny算法进行优化,构建煤矿综掘工作面视觉检测网络(CMCE-Net).将CMCE-Net迁移部署到视觉感知终端平台内,测试CMCE-Net在煤矿实际作业工况下的检测性能,基于煤矿综掘工作面数据集开展验证实验.实验结果表明,CMCE-Net的检测精度达到89.5%,相较于YOLOv7-tiny算法提升了5.2%.与Faster RCNN、YOLOv7-tiny、YOLOv8s等8种算法相比,综合检测性能最佳,模型复杂度处于较低水平.在视觉感知终端平台内,CMCE-Net对测试视频的检测速度最高达到33.4帧/s,在人机多目标混杂工况下,CMCE-Net对装备与人员的检测精度均大于90.0%.

关键词：综掘工作面关键目标视觉感知检测网络

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阀配流双排轴向柱塞泵配流阀的动态特性分析

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机床与液压 2025年第1期53卷 132-139页

作者：王传礼叶飞何涛高语罕安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能装备与技术重点实验室安徽淮南232001

针对新型阀配流双排轴向柱塞泵配流阀的流量波动及滞后问题,建立高速开关阀数学模型及阀配流双排轴向柱塞泵AMESim仿真模型,分析柱塞运动频率、线圈匝数、阀芯质量和弹簧预紧力对配流阀动态特性的影响。结果表明:柱塞运动频率对配流阀... 详细信息

针对新型阀配流双排轴向柱塞泵配流阀的流量波动及滞后问题,建立高速开关阀数学模型及阀配流双排轴向柱塞泵AMESim仿真模型,分析柱塞运动频率、线圈匝数、阀芯质量和弹簧预紧力对配流阀动态特性的影响。结果表明:柱塞运动频率对配流阀的流量波动影响较小,但柱塞运动频率增加会加剧倒灌效应,导致容积效率下降;增加线圈匝数会引起电感系数增大,当线圈匝数从1400增加至2300,增加64.3%时,配流阀的流量波动仅为4.92%,阀芯关闭时间增加4 ms,开启时间未受影响;当弹簧预紧力增加到3倍时,配流阀的流量波动增大到5.5倍,阀芯关闭时间减少3 ms,开启时间增加1 ms;阀芯质量对配流阀的流量波动和阀芯启闭时间均呈正相关,阀芯质量增加至30 g时,配流阀的流量波动高达4.75%,阀芯关闭时间增加3 ms,开启时间增加1 ms。

关键词：阀配流柱塞泵流量波动滞后

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基于动网格技术的水动力旋转喷雾降尘装置性能分析

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工程设计学报 2025年第2期32卷 240-251页

作者：关维娟陈清华王德俊江丙友许曾生安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学工业粉尘防控与职业安全健康教育部重点实验室安徽淮南232001

水动力旋转喷雾降尘装置具有仅需水动力驱动、雾化效果好等优点,在煤矿井下工作面得到广泛应用。为了实现安全、精准、高效降尘,基于动网格技术对其性能进行了系统分析。采用DesignModeler软件建立了降尘装置三维模型,采用动网格技术分... 详细信息

水动力旋转喷雾降尘装置具有仅需水动力驱动、雾化效果好等优点,在煤矿井下工作面得到广泛应用。为了实现安全、精准、高效降尘,基于动网格技术对其性能进行了系统分析。采用DesignModeler软件建立了降尘装置三维模型,采用动网格技术分析了水轴出口角度对水流出口速度和水轴转速的影响规律,并基于UDF(userdefined function,用户自定义函数)编程技术和VOF(volume of fluid method,流体体积法)模型,分析了降尘装置混合出口处的雾粒轴向速度和风流进口处的风流轴向速度随水轴出口角度的变化规律。结果表明:随着水轴出口角度的增大,水流最大出口速度从63.19 m/s减小到24.97 m/s,水轴转速逐步增大到1786.4 r/min;雾粒最大轴向速度从39.178 m/s减小到10.637 m/s,后增大到12.854 m/s,最后减小到8.014 m/s,速度均匀性先增强后减弱;风流最大轴向速度从0.804 m/s增大到1.524 m/s,后减小到1.272 m/s,速度均匀性先基本不变后减弱;当水轴出口角度为45°时,降尘装置的雾化性能最佳。搭建了水轴转速和风流轴向速度测试平台,通过实验验证了仿真结果的正确性。将降尘装置进行了现场应用,结果表明,采用水动力旋转喷雾降尘装置后,转载机进料口区域总粉尘和呼吸性粉尘的降尘率有了明显提高,均达到了75%以上,其中工人作业处的呼吸性粉尘质量浓度降到6.31 mg/m^(3)。研究结果为创建安全、健康、绿色的煤矿生产环境提供了新思路。

关键词：旋转喷雾动网格数值模拟负压除尘降尘效率

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一种基于深度学习的井下轨道障碍物单目测距方法

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煤矿安全 2025年第2期56卷 226-232页

作者：许圆圆陈清华程迎松安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院安徽芜湖241003 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学机械工业矿山装备智能化实验室安徽淮南232001

针对井下电机车行车过程中的防碰撞预警问题,提出了一种基于深度学习的井下轨道障碍物测距方法。结合Yolov5目标检测和UFLD轨道检测2种算法,借用轨道实际宽度不变的特性进行单目测距:首先使用Yolov5检测框底侧y坐标对目标障碍物和同一... 详细信息

针对井下电机车行车过程中的防碰撞预警问题,提出了一种基于深度学习的井下轨道障碍物测距方法。结合Yolov5目标检测和UFLD轨道检测2种算法,借用轨道实际宽度不变的特性进行单目测距:首先使用Yolov5检测框底侧y坐标对目标障碍物和同一水平线上的轨道进行定位,其次对图像窗口像素坐标系中的轨道宽度进行计算,最后通过小孔成像原理和多种坐标系的转换,测得目标障碍物的距离。实验结果表明:在相机可视范围内测距系统的误差率<5%,视频帧平均运行时间为35 ms,满足了井下轨道电机车智能控制的实时性要求。

关键词：电机车智能控制防碰撞预警 Yolov5目标检测 UFLD轨道检测单目测距

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基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测

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工矿自动化 2025年第4期51卷 86-92,130页

作者：许谨辉王文善王爽王文钺赵婷婷安徽理工大学煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心安徽淮南232001 安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001

针对井下无人驾驶电机车因光线暗、噪声大及运动模糊等因素导致图像特征难提取、细节易丢失、小尺寸目标难识别等问题,提出了一种基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv8n的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),通... 详细信息

针对井下无人驾驶电机车因光线暗、噪声大及运动模糊等因素导致图像特征难提取、细节易丢失、小尺寸目标难识别等问题,提出了一种基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv8n的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),通过空间和通道双重注意力机制,提高了对关键特征的提取能力;增加小目标检测层,由原来的3层增加到4层,从而更好地提取细小特征,提升了对小尺寸目标的检测性能;采用动态上采样算子DySample,根据输入特征自适应地调整采样策略,更好地保留图像中的边缘和局部细节,避免了图像关键信息损失。采用自建的井下无人驾驶电机车数据集进行实验,结果表明:(1) DYCS-YOLOv8n模型的平均精度均值(mAP@0.5)达97.5%,较YOLOv8n模型提高了3.4%,且检测速度达46.35帧/s,满足实时性检测需求。(2)与YOLO系列主流目标检测模型相比,DYCS-YOLOv8n模型的mAP@0.5最优,在保持轻量化的同时保证了较快的计算速度。(3)在噪声、低光照等复杂井下场景下,DYCS-YOLOv8n模型对行人、轨道、信号灯的平均检测置信度较高,未出现漏与误检情况。

关键词：井下无人驾驶电机车多目标检测 YOLOv8n 卷积注意力机制小目标检测动态上采样

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镜头模组点胶量影响因素分析与精确控制系统研究

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机电工程技术 2025年第5期54卷 87-92页

作者：杨洪涛韩明穆莉莉王海超李天乐安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001

时间-压力型点胶的出胶量会受到点胶时间、胶水温度、点胶气压和胶水余量的影响,最终会影响到镜头模组的点胶质量。为精确控制出胶量,保证点胶质量,根据镜头模组的点胶需求设计了点胶装置,分析了点胶时间、胶水温度、点胶气压和胶水余... 详细信息

时间-压力型点胶的出胶量会受到点胶时间、胶水温度、点胶气压和胶水余量的影响,最终会影响到镜头模组的点胶质量。为精确控制出胶量,保证点胶质量,根据镜头模组的点胶需求设计了点胶装置,分析了点胶时间、胶水温度、点胶气压和胶水余量等因素对该系统出胶量的影响,并利用实验确定了主次影响因素,建立了各因素与出胶量的多项式模型,利用鲸鱼优化算法确定了多项式模型的系数,进而获得精确的出胶量预测模型,并将出胶量的变化转换成点胶时间的变化,设计了精确控制模型,实现了出胶量的精确补偿和稳定控制,出胶量控制精度约为98%。

关键词：时间-压力型点胶出胶量镜头模组鲸鱼优化算法多项式模型

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镜头模组调焦机系统设计与优化

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机电工程技术 2025年第3期54卷 108-113页

作者：杨洪涛王海超穆莉莉李天乐韩明安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001

传统光学镜头调焦生产多依赖半自动化操作,直接影响镜头质量和生产效率。为了提升镜头模组的生产效率,保证调焦质量,根据生产需求,设计了一种具有12工位的新型自动调焦机。分析了调焦机设备的结构及工作原理,引入机械臂代替传统上下料,... 详细信息

传统光学镜头调焦生产多依赖半自动化操作,直接影响镜头质量和生产效率。为了提升镜头模组的生产效率,保证调焦质量,根据生产需求,设计了一种具有12工位的新型自动调焦机。分析了调焦机设备的结构及工作原理,引入机械臂代替传统上下料,采用摩尔纹调焦算法开发了调焦系统,改进设计了点胶装置,利用电子计算机、PLC设计了相应的控制系统及硬件电路,编写了上位机、触摸屏人机界面、运动控制程序、调焦程序等。实际调试试验结果表明,该调焦机运行效果良好,提升了调焦机布置灵活性和空间利用率,使系统能根据胶筒胶水余量、温度参数实时控制出胶量,保证了点胶均匀性和可靠性,实现了系统运动控制和生产状态参数的实时监测,可以满足企业生产要求。

关键词：镜头模组自动调焦点胶固化调焦质量生产效率

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基于LE-YOLOv8的轻量级交通标识线检测研究

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兰州工业学院学报 2025年第2期32卷 38-45页

作者：孔宸胡海霞向岑阳安徽理工大学机电工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能装备与技术重点实验室安徽淮南232001

针对智能辅助驾驶在环境感知中对交通道路标识线实时检测问题,提出了一种轻量高效的LE-YOLOv8道路标识线检测算法。该算法应用高效“幽灵”卷积EGConv来代替传统卷积部分,通过简洁的线性运算生成更多特征映射,增大感受野;利用重参数化... 详细信息

针对智能辅助驾驶在环境感知中对交通道路标识线实时检测问题,提出了一种轻量高效的LE-YOLOv8道路标识线检测算法。该算法应用高效“幽灵”卷积EGConv来代替传统卷积部分,通过简洁的线性运算生成更多特征映射,增大感受野;利用重参数化动态卷积DyConv重构C2f模块,使网络增加参数量的同时保持较低的FLOPs;颈部使用跨尺度融合模块CCFM,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度目标的检测能力;结合轻量级的自注意力检测头Head_SA,来获取全局特征信息,最大限度地提高检测效率;利用边界框回归损失函数Focaler-IoU,通过线性映射来重构IoU损失,解决现有边界框回归不足问题。改进后的LE-YOLOv8算法计算量、参数量、权重大小仅有3.3 G、1.1 M、2.4 M,相对于YOLOv8n基础算法分别减少了59.8%、65.6%、61.3%;FPS达到220帧/s,提升了39%;mAP值达到90.1%,较于基础算法提升0.2个百分点。

关键词：辅助驾驶 YOLOv8n 交通标识线 EGConv

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基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法

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中国安全科学学报 2025年第1期35卷 75-83页

作者：刘惠临方琼江宇魏华章王涛张树川安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 淮南职业技术学院智能与电气工程学院安徽淮南232001 滁州学院无人应急装备与灾害过程数字化重建安徽省联合共建学科重点实验室安徽滁州239099 安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间... 详细信息

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间;其次,设计分组混洗策略优化常规卷积,并在特征提取的C3模块中融入高效通道注意力(ECA)机制和深度可分离卷积,增强图像特征提取与融合能力的同时有效降低模型的参数量;然后,采用动态非单调聚焦机制优化Wise-交并比(WIOU)损失函数,减少低质量样本产生的有害梯度;最后,在构建的森林火灾数据集上将所提算法与其他算法做充分的试验对比。结果表明:所提算法在各类场景均展现出良好的泛化性,对火焰目标的检测精度达到86.1%,较标准YOLOv5s检测精度提升2.7%,检测速度提升11.4%,有效降低了火灾误报率,增强了模型的检测性能。

关键词： YOLOv5s 轻量化森林火灾探测深度可分离卷积注意力 Wise-交并比(WIOU)

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