摘要：并联机构的闭链结构使其具有良好的精度、刚性及动态性能,可满足飞机装配的精度、效率需求,因此,以并联机构为构型主体的自动化装配装备正越来越多地应用于飞机装配中。首先,概述了当前并联机构发展现状及飞机装配体现出的新特点,分析了并联机构应用于飞机装配的优势。其次,从飞机装配零部件加工和飞机零部件装配调姿定位两个方面综述了应用于飞机装配并联机构的国内外发展现状。然后,探讨了并联机构主要的前沿研究问题,从并联机构可重构设计、性能评价及优化设计、精度建模和力/位协同控制等4个方面,详细分析了并联机构应用于飞机装配中的关键技术。最后,对并联机构应用在飞机装配中未来的发展方向和机遇做了展望。

摘要：为校正中机身壁板由于重力和调姿内力产生的变形,提高中机身壁板装配调姿精度,提出了一种基于力位协同控制的装配调姿方法。通过将调姿机构等效为并联机构,推导了调姿机构的解析正反解模型;根据螺旋理论,建立了力传感器测量值与重力、调姿内力之间的映射关系,实现重力补偿值的动态计算,基于局部刚体-弹性连接假设,通过多元线性回归方法构建了调姿内力转化为位置补偿量的模型;根据Clamped-Free变形协调原理,简化了定位器调姿内力之间的协调关系,在此基础上提出了重力前馈补偿和调姿内力转化为位置补偿的力位协同控制策略,并对其进行了理论分析与设计。最后,对所提出的控制策略进行了仿真分析,结果表明采用力位协同控制方法,调姿定位精度提高35.3%,调姿内力降低77.8%,通过应用实验,说明了该方法的可行性和有效性。

摘要：为了获得飞机壁板自动钻铆中孔位的实际位置和法向信息,提出了一种基于视觉和激光测距多传感器融合的孔位在线测量方法,该方法可以实时获得钻铆任务的孔位偏差修正量,从而保证壁板钻铆质量。首先,通过建立视觉和激光测距传感器与钻铆机参考坐标系间的映射关系,获得了钻铆孔位在线测量的多传感器融合模型,给出了孔位位置和法向的在线测量原理。然后,为了简化标定过程和提高标定精度,设计了一种同时适用于视觉和激光测传感器的标定板,给出了位置和法向测量的标定方法。最后,测量试验表明,多传感融合的在线测量方法孔位测量位置误差≤0.2 mm,法向误差≤0.3°,能够满足飞机钻铆孔位测量精度要求。

摘要：根据聚醚醚酮生产过程的需要，设计了一种双辊齿式粉碎机。强调设计中齿形，尺寸对粉碎过程及粉碎后物料粒度的影响，是此粉碎设备的关键。同时通过适当调节辊间距离，可以调整粉碎后物料的尺寸。经过实际生产使用，得到较为满意的结果。粉碎后的物料较为均匀，尺寸在2～5mm左右，物料中金属粉末微量，物料性能无变化。此设备成功解决了生产实际问题，同时填补了聚醚醚酮粉碎设备的国内空白。

摘要：以直线驱动器定轴齿轮和行星齿轮组合的传动系统为研究对象,阐述其传动原理,采用多刚体动力学理论建立该传动系统动力学模型,并通过Gear预估-校正算法对动力学方程进行分析。利用ADAMS建立直线驱动器传动系统动力学仿真模型,求解直线驱动器传动系统的传动特性和动态响应,将仿真啮合力与理想情况进行对比,验证了仿真模型的正确性,为直线驱动器的进一步优化及应用提供理论基础。

摘要：针对结构复杂的机器人,在其末端不安装位置传感器情况下分析其动力学性能的问题,研制出了一种可灵活配置的四站式拉线编码器机器人测量系统。提出了一种简单的四站拉线编码器初始位置校准方法,该方法通过现场简单操作即可使用其粒子群算法迭代解算出4个站点之间的初始位置关系,实现了测量前基站位置的任意安放,提高了系统测量的效率;设计了一种灵活、轻巧的拉线导向结构,实现了拉线编码器的任意方向运动,从而实现了测量系统与机器人运动的随动,在不改变机器人原有结构和动力学特性的情况下,方便地获得了机器人的末端位置信息。研究结果表明:四站拉线编码器初始位置校准方法计算精度高、速度快;测量系统配置灵活、轻便,测量效率高,测量精度能够满足工程的需要。

摘要：根据飞机自动化装配的功能需求,研制了一套基于串并联机构的全自动钻铆系统。基于螺旋理论的分析方法对并联机构进行了自由度分析,证明该钻铆机构能够进行五坐标的调姿运动。在UMAC控制平台的基础上开发了钻铆机控制系统,设计钻铆机的控制软件及用户界面,并进行了实验验证。结果表明该自动钻铆机能实现飞机壁板自动钻铆需求。

摘要：10kV配电变压器的保护配置主要有断路嚣、负荷开关或负荷开关加熔断器等。负荷开关投赘省，但币能开断短路电流，很少采用；断踌器技术性能好，但设备投资较高，使用复杂，广泛应用不现实；负荷开关加熔断嚣组合的保护配置方式，既可避免采用操作复杂、价格昂贵的断路器，弥补负荷开关不能开断短路电流的缺点，又可满足实际运行的需要，该配置可作为配电变压器的保护方式，值得大力推广，为此，对10kV环网供电单元和终端用户10kV配电变压器采用断路器、负荷开关加熔断嚣组合的保护配置方式进行技术一经济比较，供配电网的设计和运行管理部门参考。

摘要：针对现有监测方式难以大面积准确监测植株个体水分状况,且猕猴桃果园的郁闭性导致根域土壤含水率(Root domain soil water content,RSWC)监测方法匮乏的问题,使用多层感知机(Multi-layer perceptron,MLP)和冠层植被指数来预测果实膨大期(5—9月)徐香猕猴桃植株40 cm深度的RSWC。在MLP训练数据的预处理中,采用Pearson相关系数作为输入(植被指数)与输出(RSWC)的相关性评价指标,采用单因素方差分析作为输入与输出的显著性评价指标。进一步考虑冠层采集范围可能对模型精度造成的影响,将数据分割为不同尺度对MLP进行训练评估。结果表明,重归一化植被指数(Renormalized difference vegetation index,RDVI)与RSWC具有最高的相关性与显著性,相关系数和P分别为0.744和0.007,该指数可以作为RSWC反演的输入量。对不同尺度RDVI的建模数据表明,模型精度与RDVI采样面积A及对角线长度L有着较强的相关性(R^(2)分别为0.991和0.993),为了使模型精度最大化,采样面积应在2.540~3.038 m^(2)之间。通过使用该尺度的RDVI建立的MLP模型达到最大精度(R^(2)为0.638,RMSE为0.016)。本研究可为建立非接触性猕猴桃果园土壤含水率估算方法与果园灌溉系统设计提供依据。