检索结果-内蒙古大学图书馆

材料科学与工艺 2025年

作者：程震于敏缑瑞宾贾盛康安徽科技学院机械工程学院安徽科技学院建筑学院

为了揭示局部火烤对Q355B钢板抗拉性能的影响规律，通过火烤处理、拉伸实验、组织与断口分析，结合铁素体平均晶粒尺寸测量结果，对受火后Q355B钢板抗拉性能的变化规律进行研究。结果表明，吸热功率对钢板铁素体晶粒尺寸影响显著，当峰... 详细信息

为了揭示局部火烤对Q355B钢板抗拉性能的影响规律，通过火烤处理、拉伸实验、组织与断口分析，结合铁素体平均晶粒尺寸测量结果，对受火后Q355B钢板抗拉性能的变化规律进行研究。结果表明，吸热功率对钢板铁素体晶粒尺寸影响显著，当峰值温度不超过600 ℃时，吸热功率使钢板的铁素体晶粒尺寸降低；吸热功率使各板的强度升高，与母材相比，屈服强度和抗拉强度最大增幅分别为15.7%和6.5%，这是由于铁素体晶粒尺寸减小所致。火源点处抗拉强度与吸热功率呈负相关，火源点外抗拉强度与吸热功率无明显关联；各板的屈服强度都随着距火源点距离的增加呈现先降低后平稳的趋势，但各板抗拉强度的变化规律不同，当吸热功率低于0.27 J/min时，抗拉强度对距离不敏感，而当吸热功率超过0.27 J/min时，抗拉强度则与距离正相关。研究结果可为改善钢板的力学性能和火灾后钢板的重复利用提供参考。

关键词：局部火烤铁素体晶粒尺寸微观组织形貌 Q355B钢抗拉性能

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改进YOLOv5模型的草莓检测方法研究

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中国农机化学报 2025年第1期46卷 213-219页

作者：彭勇乔印虎张春燕姚杰包殿令安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

草莓检测对草莓的自动化采摘具有重要的意义和价值,针对目前草莓模型检测精度较低、模型占用较大等问题,基于深度学习技术,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法。首先,使用Ghost模块对YOLOv5主干网络进行优化,降低模型参数量和复杂度;其次... 详细信息

草莓检测对草莓的自动化采摘具有重要的意义和价值,针对目前草莓模型检测精度较低、模型占用较大等问题,基于深度学习技术,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法。首先,使用Ghost模块对YOLOv5主干网络进行优化,降低模型参数量和复杂度;其次,使用坐标注意力模块CA,提升模型对草莓关键特征的关注;然后将YOLOv5中的定位损失替换为SIoU,考虑边界框回归之间的向量角度。结果表明,该模型的平均精度均值为94.8%,相较于目前经典的目标检测模型,检测能力提升显著,一张图片的预测时间为25.2 ms,模型大小仅为10.4 MB,具有较快的推理速度且模型尺寸较小。为草莓检测提供更加准确快捷的检测方法,更为容易地应用到移动式和嵌入式设备中。

关键词：草莓深度学习 YOLOv5 损失函数目标检测

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二道次高温后Q345B钢的高周疲劳及γ-P-S-N曲线研究

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材料科学与工艺 2025年第2期33卷 57-66页

作者：葛业豹缑瑞宾张春雨于敏王念徐浩安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100 安徽工程大学机械工程学院北京100124 北京工业大学材料与制造学部安徽芜湖241000 安徽科技学院建筑学院安徽蚌埠233000 蚌埠特种设备监督检验中心安徽蚌埠233000

为评估二次火灾后钢材的疲劳性能,以工程常用钢Q345B为研究对象,通过不同道次的升温、自然冷却模拟多次火灾环境,采用轴向拉伸与高周疲劳实验,对室温和经历二道次700、800℃高温自然冷却后的Q345B试样的拉伸与疲劳性能进行研究。结果表... 详细信息

为评估二次火灾后钢材的疲劳性能,以工程常用钢Q345B为研究对象,通过不同道次的升温、自然冷却模拟多次火灾环境,采用轴向拉伸与高周疲劳实验,对室温和经历二道次700、800℃高温自然冷却后的Q345B试样的拉伸与疲劳性能进行研究。结果表明:经过高温热处理的Q345B钢屈服平台更为明显;同一道次热处理温度越高,拉伸性能降低越明显。随着热处理温度的升高,组织中珠光体减少,显微组织趋于结构均匀化;在二道次高温自然冷却后Q345B钢微观组织中的珠光体基本消失,显微组织由铁素体组成。根据实验结果,建立二道次高温自然冷却后Q345B钢的中值S-N曲线模型,随着温度的增加,Q345B钢的疲劳强度及寿命下降明显;在同一道次下,不同温度的中值S-N曲线趋于平行。通过采用单侧容限系数法得到基于置信度和试件存活率的安全疲劳设计曲线,即概率γ-P-S-N曲线,利用该模型可对火灾后Q345B钢的疲劳性能进行有效评估。

关键词： Q345B钢二道次高温拉伸疲劳试验中值S-N曲线概率γ-P-S-N曲线

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牛奶加工行业溯源系统设计与实现

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安徽科技学院学报 2025年

作者：汪继辉余宏杰安徽科技学院机械工程学院

随着公众对奶制品质量安全关注度提升，可溯源奶制品逐渐成为消费者的首选。本文针对牛奶加工行业的特点，综合考虑消费者、厂家、供应商、从业人员等需求，提出一种基于区块链技术的溯源系统设计方案。方案采用具有可溯源特性的区块链... 详细信息

随着公众对奶制品质量安全关注度提升，可溯源奶制品逐渐成为消费者的首选。本文针对牛奶加工行业的特点，综合考虑消费者、厂家、供应商、从业人员等需求，提出一种基于区块链技术的溯源系统设计方案。方案采用具有可溯源特性的区块链技术框架，结合成熟的集中式系统开发经验，实现了技术完备、操作简单、性价比高的溯源功能。通过技术评估和实验检验，证实了该溯源系统的可行性和实用性。本研究以以太坊区块链为技术支撑，为牛奶加工行业提供了一种可靠的溯源技术实现方案，具有一定的参考价值，有助于推动牛奶加工行业的健康可持续发展。

关键词：牛奶加工食品安全区块链智能合约

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改进YOLOv8模型的芡种成熟度检测

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 70-76页

作者：陈龙梅张春雨安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

本文提出一种基于改进YOLOv8的检测分拣模型,提高芡果分拣的效率和准确性。以芡种为对象,采集带衣皮的芡种图像并进行预处理,通过在YOLOv8基础模型上引入SE模块提升特征提取能力,再通过使用WIoU函数来进一步提高模型精度,并进行多种模... 详细信息

本文提出一种基于改进YOLOv8的检测分拣模型,提高芡果分拣的效率和准确性。以芡种为对象,采集带衣皮的芡种图像并进行预处理,通过在YOLOv8基础模型上引入SE模块提升特征提取能力,再通过使用WIoU函数来进一步提高模型精度,并进行多种模型对比试验。改进后的模型平均精确率达到99.6%,召回率达到99.8%,均值平均精度达到99.4%,比YOLOv8原始模型的精度分别提高了1.8%、1.6%、1.3%。提出基于改进YOLOv8的芡种成熟度检测模型在保持轻量化的同时,有较高的检测精度,可实现对不同成熟度的芡种进行识别并准确分类。

关键词： YOLOv8 目标检测注意力机制深度学习芡种

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基于改进YOLOv8n的设施高垄草莓识别方法

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 38-47页

作者：李娜陈丰张华苏祥祥吴镛朱婷倩张运来安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率,实现设施高垄草莓的识别检测,改变草莓采摘依赖人工的现状。本文提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型,构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模块;构建AVC... 详细信息

针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率,实现设施高垄草莓的识别检测,改变草莓采摘依赖人工的现状。本文提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型,构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模块;构建AVCStem模块替换颈部网络的3个C2f模块,并将GSConv替换颈部网络的普通卷积,保持轻量化并进一步提升精度。改进后YOLOv8n模型mAP为96.8%,R为93.8%,P为92.4%。该研究可实现成熟草莓的识别,有助于进一步推动智能化草莓采摘机器人的研发与应用。

关键词：设施高垄草莓 YOLOv8n 图像识别 MBCA模块

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基于改进YOLOv5s的番茄授粉花朵识别方法

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 60-69页

作者：朱婷倩张华陈丰张运来李娜吴镛苏祥祥安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

在设施农业种植环境下,番茄花朵存在叶片遮挡、花朵堆叠、背景环境复杂等现象,导致番茄花朵检测模型的准确率较低,限制了授粉机器人的智能化发展。针对该问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的番茄花朵目标检测方法,通过将原有模型... 详细信息

在设施农业种植环境下,番茄花朵存在叶片遮挡、花朵堆叠、背景环境复杂等现象,导致番茄花朵检测模型的准确率较低,限制了授粉机器人的智能化发展。针对该问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的番茄花朵目标检测方法,通过将原有模型中的C3模块替换为C2f_ScConv模块、引入LSKA注意力机制、添加ADown下采样结构模块等对原始YOLOv5s模型结构进行改进。最后,将改进前后的模型进行训练和检测。改进后的YOLOv5s番茄花朵识别模型能够有效的识别出重叠遮挡、小目标的番茄花朵,其mAP值相比于初始模型提升了6.3个百分点,召回率提升了5.6个百分点,准确度提升了6.7个百分点,拥有更强的特征提取能力和鲁棒性。该模型可以满足设施环境中授粉机器人对番茄花朵的识别精度需求。

关键词： YOLOv5s 目标检测设施番茄授粉深度学习花朵识别

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基于Python和自适应遗传算法的螺旋齿轮体积优化

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 85-90页

作者：马笑宇吕东波钱鹏运李晓贞安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

对螺旋摆动油缸中的螺旋齿轮进行体积优化,将传统设计中对模数齿数的取值范围与最小值通过程序语言表达,形成约束,再对随机生成的种群进行自适应选择、交叉、变异等操作,形成个体属性,引用精英策略选择优秀的个体产生新的种群,重复操作... 详细信息

对螺旋摆动油缸中的螺旋齿轮进行体积优化,将传统设计中对模数齿数的取值范围与最小值通过程序语言表达,形成约束,再对随机生成的种群进行自适应选择、交叉、变异等操作,形成个体属性,引用精英策略选择优秀的个体产生新的种群,重复操作直到完成要求的迭代次数,最后打印出每一代的最优个体。传统算法与自适应遗传算法均可以对螺旋齿轮的体积进行优化,最终将螺旋齿轮的体积减少5.87%。自适应遗传算法可以对螺旋齿轮进行体积优化,并且在迭代速度上有明显优势,过程中产生的多个解可对实际设计进行指导,降低设计时的计算量与设计时间,减少生产成本。

关键词：螺旋摆动油缸螺旋齿轮 Python 遗传算法体积优化自适应

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基于改进YOLOv8n模型的草莓识别方法

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 48-59页

作者：李东辉余宏杰安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100 安徽科技学院信息与网络工程学院安徽蚌埠233000

针对复杂背景下小目标草莓检测识别率低的问题,本文提出一种改进的YOLOv8n模型,来提升草莓目标识别的精度。首先在模型结构中引入SPD-Conv模块,用以增强模型对小物体和低分辨率图像的处理能力,提高在复杂场景下的鲁棒性,随后整合YOLOv1... 详细信息

针对复杂背景下小目标草莓检测识别率低的问题,本文提出一种改进的YOLOv8n模型,来提升草莓目标识别的精度。首先在模型结构中引入SPD-Conv模块,用以增强模型对小物体和低分辨率图像的处理能力,提高在复杂场景下的鲁棒性,随后整合YOLOv10提出的PSA注意力机制,以低计算成本提升模型的全局表示学习能力,进一步增强模型性能,最后使用WIoU损失函数以替代CIoU损失函数,解决原损失函数的局限性。改进后的YOLOv8n模型相比原始模型,精度提升0.9个百分点,召回率增加4.3个百分点。此外,mAP0.5和mAP0.5:0.95分别提高了3个百分点和3.5个百分点。改进的YOLOv8n模型显著提升了草莓目标检测的精度,在复杂背景下对小目标的草莓具有更优异的检测表现。

关键词： YOLOv8n SPD-Conv PSA WIoU 草莓检测

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基于线上线下混合式教学模式的可编程控制技术课程教学改革

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电脑知识与技术 2025年第7期21卷 156-158页

作者：鲁程张立勇张华曹波安徽科技学院机械工程学院安徽滁州233100

随着信息技术的快速发展,可编程控制技术课程的传统线下教学模式已难以满足信息化时代学生学习方式转变的需求。针对传统线下教学的局限性,结合该课程当前的教学现状,该文对线上线下混合式教学模式进行了探索与应用,旨在提高课堂效率与... 详细信息

随着信息技术的快速发展,可编程控制技术课程的传统线下教学模式已难以满足信息化时代学生学习方式转变的需求。针对传统线下教学的局限性,结合该课程当前的教学现状,该文对线上线下混合式教学模式进行了探索与应用,旨在提高课堂效率与教学效果。

关键词：线上线下混合式教学可编程控制技术课程思政多元化评价

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