摘要：随着工业机器人在高端制造领域应用中的不断深入,其绝对定位精度低的问题越加凸显。研究了基于神经网络的机器人实际位姿误差预测问题,针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析,并搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,测量并计算了大量末端位姿误差数据。设计并优化最佳DNN神经网络结构,利用该神经网络预测机器人实际位姿误差,避免了基于模型的机器人精度提升方法中复杂的误差建模。补偿后的机器人平均绝对位置误差和平均绝对姿态误差分别由补偿前的(0.671 12 mm, 0.002 86 rad)降低至(0.048 58 mm, 0.000 46 rad),位置精度提升92.76%,姿态精度提升83.92%。最后,通过与BP、Elman神经网络以及传统LM最小二乘标定方法进行对比实验,验证了基于DNN深度神经网络进行机器人位姿精度提升具有更好的平衡性。

摘要：针对环境中的低频振动能量,建立了一种双端固支梁振动式驻极体静电俘能器理论模型.利用Matlab/Simulink数值仿真对静电俘能器的各项关键参数进行了优化.分别研究了静电俘能器的输出功率、谐振频率、半功率带宽与驻极体表面电位、空气间隙以及负载电阻的关系.在研究中,外部激励加速度幅值及驻极体尺寸保持恒定.数值分析结果如下：（1）存在一个最佳表面电位使得静电俘能器的输出功率达到最大值,随着表面电位的增加,软弹簧效应逐渐增强使得俘能器谐振频率发生偏移,半功率带宽逐渐增大.（2）当表面电位一定时,存在一个最佳初始空气间隙使得功率达到最大,随着间隙的增大,半功率带宽随之减小.（3）当表面电位和空气间隙保持一定时,存在一个最佳负载使得功率达到最大,随着负载的减小,谐振频率发生偏移.（4）当空气间隙一定时,存在一个最佳负载使得带宽达到最大,且表面电位越大,相同负载下的带宽越大.实验测试了不同负载电阻下俘能器的输出特性：输出功率及半功率带宽都随着负载电阻的增大,先增大而后减小.当负载电阻为90MΩ时,对应的最大输出功率为0.188 m W;当负载电阻为330 MΩ时,对应的半功率带宽达到最大值为4.7 Hz.

摘要：目的:分析Ⅰ、Ⅱ期乳腺癌保乳手术美容效果的影响因素,探讨保乳术中切缘钟点法取材设计方案,优化保乳效果。方法:回顾我院2003年3月～2008年2月68例Ⅰ、Ⅱ期乳腺癌患者保乳手术中实施钟点法取材,对乳腺癌保乳手术后美容效果的影响进行分析。结果:68例患者随访期限为11～70个月,根据国家"十五"攻关课题"早期乳腺癌规范化保乳综合治疗的临床研究"采用的乳房美容评定标准进行评价:良好61例,占89.71%;一般7例,占10.29%;无一例不满意者。结论:Ⅰ、Ⅱ期乳腺癌保乳手术中,钟点法冰冻这一取材方式能更真实地获取阴性切缘,在保证切缘安全的前提下有效地降低腺体的缺损程度,从而达到最佳的美容效果。