摘要：滚珠丝杠进给系统的动态特性对数控机床的定位精度、加工性能和振动等特性具有重要影响。针对滚珠丝杠进给系统理论建模中结合部刚度难以确定的问题,以自行设计制造的滚珠丝杠进给系统为研究对象,基于吉村允效法计算进给系统固定结合部的刚度;根据滚珠丝杠副、滚动导轨副和轴承结合部的共同特点,提出基于Hertz接触理论的进给系统滚动结合部刚度计算方法,建立进给系统的有限元模型。在此基础之上,对进给系统进行理论和试验模态分析,通过模态振型和固有频率的对比验证了有限元模型和滚动结合部刚度计算方法的正确性。根据所建立的有限元模型,着重分析工作台的质量和位置、滚珠丝杠副的刚度、滚动导轨副的刚度和轴承的刚度等参数对进给系统动态特性的影响。所提出的方法为机床滚动结合部刚度的识别提供了参考,研究结论为滚珠丝杠进给系统的改进设计和动态性能优化提供了依据。

摘要：针对铣削加工中动态铣削力难于测量的问题,提出了一种通过测量铣刀振动位移来确定动态铣削力的方法。该方法首先通过激光测振仪测量铣削加工时铣刀刀杆的振动位移,然后根据测量系统的静态校准结果由该振动位移确定相应的铣削力。针对高速铣削时的铣削力测量失真问题,通过分析刀具系统的动态特性,确定测量系统的传递函数,并采用零极点配置的方法设计了动态补偿环节对测量系统进行动态补偿,以提高测量系统的带宽。在铣削加工中心上进行了铣削加工实验,将本文方法确定的铣削力与三维力传感器测得的铣削力进行了对比。实验结果表明:本文测量方法能准确测量动态铣削力,测量系统的测量带宽可达1 600 Hz,且测量方法简单可靠,易于工程应用。

摘要：针对滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数的辨识精度不高等问题。提出利用可表征结合部动态特性参数与整机固有频率之间映射关系的深度神经网络(deep neural network, DNN)建立进给系统整机的等效动力学模型;结合进给系统固有频率的DNN预测值与实验模态分析值,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对进给系统关键结合部的不同方向的刚度、阻尼参数同时辨识。以自行设计制造的进给系统实验台为实例进行整机建模、实验、参数辨识等分析;最终的辨识结果达到很高精度,说明该方法是可行、有效的。

摘要：针对基于语音单一特征提取方法所存在的话者识别准确率较低的问题,提出将话者语音中反映人耳听觉感知特性的MFCC特征和接近心理声学临界频带的1/3倍频程(1/3 octave)特征作为话者声音的特征参数,设计话者识别的贝叶斯网络,融合2种声音特征参数,通过贝叶斯网络推理实现话者识别。贝叶斯网络通过学习过程确定已注册话者各声音特征的条件概率。进行话者识别时,贝叶斯网络利用贝叶斯定理及条件独立性假设融合待识别话者声音的MFCC特征和1/3倍频程特征,计算每个已注册话者对输入语音特征矢量的后验概率,根据后验概率的大小实现待识别话者的推断。话者识别实验结果表明:提出的基于声音多特征贝叶斯网络融合的话者识别方法可行有效,识别正确率达到100%。

摘要：主要针对重载齿轮传动系统中的渐开线斜齿圆柱齿轮的弹性变形，采用大型集成化设计工程分析软件系统Ｉ－ＤＥＡＳ，建立轮齿的三维实体有限元计算模型，确定边界条件后，对其６个不同接触位置分别进行了受载弹性变形的有限元精确分析计算，并给出了部分计算结果。

摘要：针对固定结合面传统建模方法精度较低和结合面的动态特性参数难以确定的问题,改进了基于弹簧阻尼单元的建模方法,提出了基于实验模态分析和改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数的优化识别方法。该方法以有限元计算的理论固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为目标函数,使用改进的自适应遗传算法优化识别固定结合面的刚度和阻尼参数。以自行设计制作的固定结合面模型为研究对象进行了建模、实验、参数识别等分析,分析结果表明:所提出的方法是正确的、有效的,参数识别误差在5%以内,达到了较高的识别精度。

摘要：针对机床滑动结合面动态特性参数难以准确确定的问题。以结合面的刚度参数、阻尼参数为优化变量,建立滑动结合面动态特性参数的神经网络模型,结合神经网络模型的计算结果与机床整机实验模态的分析结果,采用布谷鸟优化算法对结合面的刚度与阻尼参数进行优化识别;以自行设计制造的机床滑动结合面实验台上工作台与床身间的滑动导轨结合面为实例进行了建模、实验、参数识别等分析。分析结果表明:该方法是可行的、有效的,参数识别精度高于已有文献研究。

摘要：针对非结构化复杂环境对移动机器人的运动要求,结合轮式和腿式移动机构的优点,设计了一种高效、稳定的轮腿式爬楼梯移动机器人。设计了机器人的主要结构,分析了机器人的稳定性及转向性能。平地行走、转向、越障、上下楼梯等实验结果表明:设计的轮腿式爬楼梯移动机器人结构简单,运动灵活,控制方便,控制精度高,不需对运行步态进行预先规划,它不仅可以在崎岖不平的环境中实现快速行驶,而且实现了快速稳定的爬楼梯功能,具有很强的越障能力和环境适应能力。

摘要：针对滚珠丝杠进给系统滚动结合部径向动态特性参数难以确定的问题,提出了一种进给系统在整机状态下滚动结合部径向动态特性参数辨识方法。该方法将丝杠简化为欧拉-伯努利梁,以建立在简谐激振力作用下丝杠轴向上各截面的径向振动方程;设计实验以测量丝杠上测量点的径向振动位移,结合丝杠径向振动方程所计算的理论值建立优化目标函数,基于人工鱼群算法优化识别出滚动结合部的径向刚度及径向阻尼参数。以自行研制的滚珠丝杠进给实验台为研究对象,采用该方法对其导轨副、两端轴承组及滚珠丝杠副滚动结合部的径向刚度与径向阻尼参数进行识别。实验结果表明:以该方法辨识的结合部的参数所计算的丝杠上测量点的径向振动位移与实验测试值之间的误差在3.0%以内,验证了该方法的正确性和有效性。

摘要：骨折愈合是个复杂的过程,为了保证骨折愈合的质量和速度,必须动态精确地预测骨折愈合过程中创伤断面应力的大小及其变化趋势,以便及时调整骨折治疗装置对创伤断面的施力。针对现有应力预测方法预测精度较低的问题,提出基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的骨折愈合应力的动态预测方法。先将实测应力数据经过弱化缓冲算子作用,再利用GM(1,1)等维新息模型对弱化处理后的应力数据序列建立预测模型。设计活体山羊骨折模型进行动物实验,获取活体山羊骨折愈合过程中创伤断面的日平均应力,利用该方法进行建模,对骨折愈合过程中次日的创伤断面应力进行动态预测,并与基于GM(1,1)等维新息模型的应力预测结果进行比较。应力预测结果表明:所提出的基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的应力预测方法具有很高的预测精度,以预测误差的平方和作为评价指标,其预测精度达到基于GM(1,1)等维新息模型应力预测方法的40倍以上,具有较好的骨折治疗临床应用前景。