摘要：为了解决移动机器人对工作环境要求严格的问题,设计了一种适用于多变、狭窄环境的轻小型球形陆空两栖机器人,具有地面滚动和空中飞行两种运动模式,可以自主完成运动模式的切换。首先,设计了机器人的结构,包括滚动部分、飞行部分和模式切换部分。基于拉格朗日方法,建立了不同运动模式下的动力学模型,建立了基于欧拉方程的运动学模型。最后,根据机器人的运动模型,设计了飞行模式和地面滚动模式下的姿态控制器,并对控制器进行了仿真对比实验。在实机上进行了测试,实验结果表明,该机器人能够实现自主模式切换,在不同运动模式下运动稳定、姿态可控,在纯地面模式下具有一定的越障能力。在结构、控制方法及控制策略切换方法上对陆空两栖可变形机器人具有一定借鉴作用。

摘要：文章针对低产低效气井开发难题,针对泡沫排水采气技术进行了深入分析和研究。概述了泡沫排水采气技术的特点、现状和原理。从适用条件、优势与局限性等方面分析了泡沫排水采气在低产低效气井中的应用情况。对泡沫生成与稳定性控制、井筒内流体运动与分离、泡沫排水系统设计与优化等关键环节进行了深入探讨。并通过案例研究验证了该技术的可行性和效果。展望了泡沫排水采气技术的发展趋势、前景和挑战。

摘要：介绍了应用于防护服的各种高科技纤维和织物的种类 ,并就功能纺织品的高温、高模、防雨透气、形状记忆、蓄热保温等防护功能分别作阐述。

摘要：随着信息化技术不断发展,建筑信息模型构建成为建筑工程课程重要设计与组织方向。传统工程课程教学体系与新时代对新工程人才需求间的矛盾,急需对课程设计与组织进行调整和完善,以适应和满足社会发展对工程管理专业人才培养的需求。本文通过对工程管理专业课程发展现状分析,以湛江科技学院建筑工程学院为例,探讨了基于BIM的应用型本科院校工程管理专业工程造价管理课程设计与组织,以期为工程管理专业课程设计和组织提供参考。

摘要：考虑到转子与驱动机构的连接,给出了一种金属轮毂加复合材料轮缘结构飞轮转子的设计方法。分析了转子材料、结构、连接及制作工艺等因素对储能密度的影响,分析结果表明:复合材料轮缘内外径比值α是影响其储能密度的关键,根据轮缘材料选取合理值,对轮毂进行优化可以进一步提高转子的储能密度。分析中所用复合材料及胶粘剂力学常数的准确性是影响仿真结果的主要因素,通过实验对其理论值进行修正可以进一步提高仿真结果的准确性。对实际应用中一个具体飞轮转子进行了设计并制作出了转子,在20 000 r/min转速范围内进行了旋转应力实验,仿真分析与实验结果取得了较好的一致性,证明了本文设计方法的正确性。

摘要：以四旋翼飞行器执行单元增益型故障的检测与重构为研究内容,设计基于滑模观测器的故障检测算法.针对飞行器姿态控制系统的驱动单元冗余特性,提出一种并行双降维观测器与超螺旋算法相结合的故障重构算法.对所提出的算法进行了理论分析,并通过数值仿真验证了所提出算法的有效性.

摘要：根据绿色产品的定义,对构成绿色产品的原料种类及生产加工方式和助剂做了介绍,并展望了绿色产品的发展前景。

摘要：设计了一种共轴八旋翼无人飞行器,与四旋翼飞行器相比,其具有更大的驱动能力、更强的带载能力和一定的冗余能力.首先,建立了飞行器的动力学模型.针对共轴八旋翼飞行器偏航运动能力比俯仰、滚转运动能力弱,偏航容易出现执行器饱和现象的问题,从实际工程出发提出了基于线性自抗扰控制器的静态抗饱和补偿器.线性自抗扰算法易于工程调节,能够实时估计与补偿外界扰动.静态抗饱和补偿器不增加系统阶次,有效抑制偏航执行器饱和.利用李亚普诺夫稳定理论证明了基于线性自抗扰控制器的静态抗饱和偏航控制系统的稳定性.最后,通过共轴八旋翼飞行器的仿真实验与原型机比较实验验证了算法的有效性与鲁棒性.原型机实验结果表明:在室内固定干扰下,执行器退出饱和的最长时间约为4 s,偏航角误差收敛到±0.085 rad;在室外变干扰下,执行器退出饱和的最长时间约为9 s,偏航角误差收敛到±0.127 rad.基于线性自抗扰控制器的静态抗饱和补偿器在外界干扰情况下能够有效地抑制执行器饱和,具有良好的偏航控制性能与强鲁棒性.

摘要：论述了非接触式三维人体计测与手工人体测量的优势及其发展,重点从理论上分析非接触式三维人体计测的技术方法,并提出非接触式三维人体计测的发展方向。

摘要：为了更好地提高工艺加工平台的精确度,结合自适应控制与区间二型模糊神经网络理论设计了一个双轴运动控制系统。该系统通过控制两个场向永磁同步电机来定位X-Y双轴运动转子的位置,从而跟踪预设的蝶形曲线。针对由区间二型模糊神经网络的有限规则产生的不可避免的逼近误差和优化的参数向量等集中不确定性因素,设计了自适应集中不确定性估计律,并通过在线鲁棒补偿器处理集中不确定性的值。最后,通过TMS320C32数字信号处理器运行了本文提出的控制算法。实验结果验证了基于区间二型模糊神经网络设计的双轴运动控制系统的轨迹跟踪精确度较高。与一型模糊神经网络控制系统相比,区间二型模糊神经网络控制系统具有更好的控制性能,鲁棒性更强。