48、深度学习与工程实验研究进展

深度学习与工程实验研究进展

在当今科技发展的浪潮中，深度学习在垃圾分拣领域的应用以及工程实验中对压电堆栈执行器和主轴 - 刀架接口动力学的研究都有着重要的意义。下面将为大家详细介绍这些领域的相关研究。

深度学习在垃圾分拣中的研究

深度学习在垃圾分拣领域展现出了巨大的潜力。通过深度学习技术，可以对垃圾进行准确分类，提高垃圾处理的效率和质量。然而，目前该技术在嵌入式系统上的运行还存在一定的挑战，需要进一步研究网络结构和性能的改进，以实现其在嵌入式系统上的高效运行，从而推动相关系统或技术的产品化和产业化。

压电堆栈执行器的热 - 电 - 机械性能实验研究

研究背景

压电陶瓷由于其逆压电效应，在许多工程应用中被广泛用作执行器，如内燃机的燃油喷射系统。然而，压电喷油器工作在高压、重载的复杂环境中，容易受到力场、电场和温度场等多种场的耦合作用。目前，对其热 - 电 - 机械性能的了解还比较有限，这种耦合效应会对压电执行器的输出特性产生很大影响，进而降低压电喷油器的性能。

实验设置

• 执行器选择 ：采用商业上可用的软多层压电堆栈执行器进行实验研究，其几何和性能参数如下表所示：
  |参数|详情|
  | ---- | ---- |
  |长和宽（mm）|7 × 7|
  |高度（mm）|30|
  |容量（μF）|6|
  |电压（V）|150|
  |压电系数（m/V）|≥650 × 10–12|
  |密度（kg/m³）|7900|
• 测试装置