针对在传统的道路目标识别中,需要进行手工提取特征,模型的泛化能力差.使用深度学习的技术,提出了使用深度卷积神经网络(SSD)解决道路目标问题.该方法首先对图像特征进行自动提取,在基础网络后添加不同尺寸的特征图,然后对多尺寸的特征图做卷积滤波,得到目标坐标值和目标的类别.实验中,在SSD模型中增加了特征图的检测层数,增大原图像尺寸,调试相应的参数,经过多次迭代,最终得到目标模型.实验采用行车记录仪采集的图像,在图像中标定出车辆、行人和骑行的人三类,实验表明,检测目标尺寸越小,检测难度越大,检测效果越差,SSD模型对目标检测的平均准确率均值提高了0.082.提出的道路目标检测方法与传统目标识别算法相比,省去了手工特征提取,减少了工作量,提高了模型的泛化能力.

阐述了SolidWorks二次开发的必要性，介绍了SolidWorks二次开发的方法和思路。基于自动化技术，利用SolidWorksAPI接口程序、VisualBasic6．0高级编程语言和Access数据库，实现了罗茨风机叶轮的参数化建模系统的开发。本系统拓展了过去叶轮参数化设计的局限，不限于二叶和三叶叶轮的建模，能够实现圆弧型、渐开线型和摆线型等线型的各种叶数的建模，并能自动计算叶轮的重要性能参数，大大提高了工作效率。

榨螺是螺旋榨油机的关键零部件,其体积决定了压缩比的大小,根据榨螺相关曲面方程,利用积分的方法推导了圆柱形根圆榨螺体积计算的一般公式,经过验算其计算误差不超过10~（-4）数量级。以Visual Basic为开发工具,对SolidWorks进行二次开发,实现空余体积的自动计算与榨螺的参数化建模,提高了榨螺的设计效率,缩短螺旋榨油机的开发周期。

履带行走装置是影响旋挖钻机或起重机稳定的一个关键因素,要提高其稳定性,最有效的方法是扩大履带的中心距.以旋挖钻机为例,提供扩大履带中心距时机器所受各种阻力的计算方法,并对液压缸伸缩力进行计算.

利用带有长链烷烃的硬脂酸和油酸对球状石墨烯进行表面修饰，得到亲油性褶皱石墨烯球(MCGB)，采用FTIR、SEM等方法对其结构和形貌进行表征；研究了MCGB不同比例添加量在基础油中的分散性能和摩擦性能，并探讨MCGB在润滑油中的润滑机理。结果表明：基础油中添加少量MCGB可以明显改善其抗磨减摩效果，其中添加量为0.010%时效果最佳，但添加过量其减摩性能会失效。

在考虑了温度对蓄能器及液压油的影响条件下,兼顾油液的可压缩性、管路压缩性及阻力因素的影响,建立了油气悬架非线性数学模型。在试验台架上对油气悬架进行了不同温度条件下的动态性能测试和分析,仿真分析结果和试验测试结果是一致的,证明了数学模型的正确性。通过分析得到了油气悬挂性能随温度变化的规律。结果也表明：随着温度的升高,油液粘度减小,油气悬架的静刚度和动刚度都增大,系统阻尼力降低;温度对复原过程中位移、速度特性影响较小,但对拉伸和压缩行程中的特性影响较大;在一定的载荷作用下,悬挂油缸随着温度的升高而伸长,载荷越低伸长量越显著。

装载机工作装置是液压缸驱动并完成铲掘、装卸物料的空间多杆机构,是装载机的关键部件之一,其设计水平的高低直接影响整机的性能.目前,广泛使用的装载机工作装置设计方法是平面简化杆机构优化设计法,把三维空间的工作装置简化为二维平面问题.