大型铝铸件切割机工作台设计与分析

0 下载量 55 浏览量 更新于2024-06-24 收藏 2.61MB DOC 举报
"龙门铣床水平移动工作台设计大型铝铸件浇冒口切割机工作台设计(含全套cad及三维图纸)学士学位论文.doc" 这篇学士学位论文主要探讨的是大型铝铸件浇冒口切割机工作台的设计,这是一项针对机械制造行业的创新性设计。随着机械制造行业的进步,大型铸件在国防、航空航天、船舶、交通运输等多个领域中的应用日益重要。然而,大型铸件的浇冒口切割一直是制约其生产效率和质量的关键问题。目前,国内普遍采用人工方式进行切割,这种方法存在劳动强度大、效率低等缺点。 论文中提到的设计旨在解决这一问题,提出了一种大型铸件浇冒口切割机床。机床采用了龙门框架式的结构,工作台部分的设计借鉴了龙门刨床和铣床的工作台理念。工作台由几个关键组成部分构成,包括承载工件的工作平台、提供水平导向的导轨、传动装置(滚珠丝杠副)、动力源(电机)以及整体支撑件(床身)。论文详细阐述了工作平台和床身底座的设计过程,以及导轨、滚珠丝杠副、伺服电机等关键部件的选择与校核,以确保这些部件在强度和刚度上满足使用要求。 该机床的工件承载能力强大,工作台重量约为10吨,床身底座约为20吨,总重量达到30吨。设计的最大承载量为15吨,工作行程3500mm,最大移动速度4000mm/s,最小移动速度40mm/s,这表明设计注重了高效和精确的切割操作。 关键词包括“机床”、“工作台”和“传动”,这表明论文的核心内容集中在机床工作台的机械传动设计上,目的是提升大型铝铸件加工的自动化程度和效率。外文摘要部分进一步确认了这个设计是关于大型铝合金铸件浇冒口切割机的工作台设计,与中文摘要内容相吻合。 这篇论文不仅提供了理论分析,还包含了全套CAD(计算机辅助设计)图纸和三维模型,为实际制造提供了详尽的技术支持,是一份深入研究机械工程领域,特别是机床设计的宝贵资料。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行