摘要：在建立"机器主动"训练模式时助行腿机器人在跑步机上的步行动力学模型的基础上,设计了基于计算力矩加PD反馈的神经网络控制系统,并采用Lyapunov方法分析了控制系统的稳定性和收敛性。通过虚拟样机协同仿真平台进行了控制系统的仿真实验和样机系统测试验证,结果表明,该控制方法有效地消除了系统建模误差影响,提高了助行腿机器人轨迹跟踪能力。

摘要：研究目的:某特大桥位于构造缝合带,断裂发育、地震烈度高、地质条件极为复杂,岸坡稳定性、危岩、崩塌、落石等重大地质问题突出。“地”类勘察方法具有直观性强、精度高的特点,但受场区气候恶劣、海拔高、高差大、地势陡峭等因素影响,在某特大桥艰险地段实施难度大、安全风险高;两岸临江侧地形陡峭,无法开展地面勘察。针对桥址区环境特点及地质条件,需要引进新技术与地面手段相结合形成新型综合勘察与分析技术,以查明桥址区工程地质及水文地质条件,尤其是岸坡稳定性分析所需的岩体结构面、边坡卸荷带特征。研究结论:(1)采用“天空地”一体化的综合勘察方法解决了某特大桥现场众多勘察难题;(2)“天”类、“空”类、“地”类勘察成果吻合性好;(3)综合勘察与分析方法可以提高复杂地形、地质条件下的勘察精度和准确度;(4)综合勘察与分析方法在某特大桥中得到了应用与验证,可以在类似桥梁工程中推广应用。

摘要：对用于步行训练的下肢外骨骼矫形器的动力学与运动控制进行了研究。首先利用拉格朗日法建立了下肢外骨骼矫形器在跑步机上双足步行的动力学模型;在此基础上,设计了实现下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制的计算力矩加比例微分反馈控制系统,并采用Lyapunov方法,分析了控制系统在建模存在误差情况下的稳定性和收敛性;最后,在Adams-Matlab虚拟样机协同仿真平台上进行了下肢外骨骼矫形器的步行仿真实验,结果表明该控制方法对下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制是有效的。

摘要：以A286高温合金抽芯铆钉的钉套局部区域感应加热为研究对象,建立感应加热过程中电磁-热数学模型,运用有限元法分析电磁-热耦合问题,重点讨论频率、电流等工艺参数对钉套退火区域的温度、宽度的影响。并利用设计的A286高温合金钉套局部感应加热装置进行退火工艺及抽芯铆钉的铆接测试试验,结果表明理论分析结论对实际退火工艺具有重要指导意义。

摘要：基于A286高温合金抽芯铆钉钉套局部感应加热工艺方法,建立了加热过程的多物理场耦合数值模型,利用有限元法研究和分析导磁体感应器结构、电流等参数对退火区宽度尺寸、温度分布的影响,根据优化的退火工艺参数进行A286高温合金钉套局部退火试验。结果表明：A286高温合金钉套的退火区宽度可控制在8 mm范围内,高温区完宽度为3.2 mm和温度梯度变化小,设计的退火区温度梯度与测得合金材料硬度分布规律基本吻合。退火区的温度范围为700～900℃时,A286高温合金第二析出相析出和晶粒均匀,合金强化作用降低,材料硬度下降和塑性增强。

摘要：针对制导炮弹23000g高过载环境下弹载电机易损问题,设计一种采用碟簧与特制钢球组合缓冲减振的抗高过载无刷直流电机,提出一种基于改进脉振高频注入法与改进模糊超螺旋滑模观测器的无感观测方法。考虑制导过程中存在高频、摩擦、风阻等干扰因素,影响弹载电机快响应、高精度的控制,提出一种超螺旋滑模自抗扰控制策略。仿真与电机实验结果表明:无感观测方法转子位置跟踪误差仅为0.008 rad;所提控制策略相较于传统自抗扰控制策略,响应速度得到了提升,速度抖振从0.5 r/min降至0.1 r/min,且抗扰能力增强了约1倍。

摘要：针对目前光电吊舱控制系统中存在目标跟踪滞后以及稳定性差的问题,提出了一种基于位置前馈的三闭环力矩电机控制方法。根据某光电吊舱的控制性能参数与指标,设计了以STM32为控制核心的电机驱动控制器,给出了运行过程中电流、速度、位移响应曲线,并与传统控制系统下的波形进行了分析对比。考虑工作在恶劣环境下位置传感器遭受损坏,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的无感控制算法。结果表明:该控制策略提高了电机运行过程中目标跟踪性能,有效抑制了电机转矩脉动。所设计的控制器设计可靠、性能稳定。

摘要：针对电动助力自行车动力辅助系统调速控制精度低、反应迟钝等问题,建立了分析电动助力自行车动力学模型,基于神经网络算法,设计了一种基于STM单片机的电动助力车控制器,该控制方法经神经网络回归后的隶度函数由模糊控制实时调整PID三个参数,对电动助力自行车速度进行实时控制。通过骑行测试,其结果显示,该控制器控制下的电机输出对脚踏速度有很强的跟随特性,且控制器具有实时性、高精度、高稳定性等优点,提高了在复杂环境的速度控制能力。

摘要：深度学习模型相比于常规机器学习模型能够更准确地预测盾构姿态,但在增加网络层数以提升性能时,常遇到网络退化问题。为解决此问题,提出基于深度残差LSTM的盾构姿态预测方法。该方法将残差连接融入长短期记忆(LSTM)神经网络,提升深层网络训练的可行性,并可以有效学习盾构时序数据中的长期依赖关系,同时利用贝叶斯优化算法进行超参数调优。依托浙江某盾构工程数据集对所提方法进行验证,以盾尾水平偏移预测为例,深度残差LSTM模型预测的决定系数(R^(2))达到了0.90,平均绝对误差(MAE)为0.76 mm,相较于LSTM模型(R^(2)为0.64,MAE为1.08 mm)和人工神经网络模型(R^(2)为0.68,MAE为1.93 mm),深度残差LSTM模型可以更准确地预测盾构姿态。此外,与LSTM模型相比,深度残差LSTM模型能有效利用更多的网络层(从5层增加到8层),证明了残差连接在防止网络退化、加强盾构数据特征学习能力方面的显著作用。

摘要：针对涡喷发动机的电动燃油泵出口压力精度低、电刷氧化造成起动电流对电控系统冲击大等问题,设计一种无刷直流电机燃油泵。研究了齿轮泵结构包括排量计算与偏移设计,对无刷直流电机进行了建模与有限元分析,并研究了齿轮泵结构与电机控制算法等对涡喷发动机燃油系统中出油口压力的影响。结果表明:在转速闭环状态,0.2~0.6 MPa不同出口压力下进行了测试,其出口压力精度满足±0.0025 MPa。结果证明了无刷直流电机燃油泵燃油系统的可靠性。