垃圾分拣是一个环境恶劣、重复性高、体力消耗大的岗位,适宜通过智能化设备代替人工进行垃圾分拣。文中提出一种基于YOLO v5s进行改进,用于垃圾识别分类的改进YOLO v5s视觉检测算法。首先进行结构改进,通过改进损失函数、引入K聚类锚框等改进,对2种注意力机制模块及2种嵌入的位置进行比较和选择以提高精度,并通过融合SPPF模块进行提速改进。结构改进后,通过对比实验数种训练策略,进行训练策略改进。同时在搜集到的小型数据集上进行比较,两部分改进后的算法比原算法的m AP提高了1.35%,同时对检测速度影响较小,并与其他算法进行了对比。

介绍了项目团队以研发高可靠性拖拉机液压齿轮泵为目标,利用计算机仿真设计和实际使用试验改进相结合,开发出一种两开式轴向间隙补偿特级齿轮泵。该齿轮泵不仅具有总效率高、工作压力高、抗失效能力强及噪音低的优点,从结构分析上看,该齿轮泵已经达到国际先进水平,在中国一拖高端东方红拖拉机上的批量应用已获得良好的效果。

针对深度强化学习在双轮机器人中的应用问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的平衡控制方法。首先,该方法将双轮机器人作为智能体,读取状态信息并建立动作策略和奖惩机制;其次,智能体依据算法给出的随机动作指令执行,执行完动作之后反馈状态信息,算法根据反馈的状态信息给出新动作;最后,通过多回合训练使双轮机器人保持平衡。实验结果表明,通过多回合训练之后,双轮机器人的姿态角度波动范围在-4°~4°以内,双轮机器人的平稳性得到了显著改善,实现了机器人的平衡控制行为学习,证明了该方法的有效性。

针对列车制动性能在轨测试的需求,介绍了一种新型的纯电制动试验台的设计。它不仅可以作为一种试验台,还可以模拟列车在轨道上运行进行数据的采集。该试验台不仅降低了实验的成本,还减少制动时出现闸瓦摩擦产生的噪声、振动及机械磨损,降低设备维护成本。