摘要：大直径单桩是海上风机重要的基础型式,其承载力可靠性是桩基设计的关键问题。本文考虑实际多土层的地质条件以及风速、波高、周期等环境参数的相关性,改进并采用BP神经网络与蒙特卡罗模拟相结合的方法,对大直径单桩风机在正常使用极限状态(SLS)下的承载力可靠性开展研究;基于桩-土接触面模型进行确定性的承载力分析,分别对砂土、粘土海床中的准确性进行验证,并采用该模型确定神经网络训练点的准确解;最后,以LW 8MW风机为例,进行SLS下单桩风机承载力可靠性分析。该方法可以为国内后续海上风电场的设计建设提供参考。

摘要：针对“直流变压器级联PWM变换器”两级式架构中各级变换器均需处理全部负载功率、多级变换效率低的问题,提出了基于分裂-叠加架构的部分功率主动调控型准单级直流变换方法。通过将直流变压器输出分裂为两个端口,使得其中一个端口的功率无需经后级PWM变换器处理而直接传输至负载,等效实现了准单级功率变换,且有效降低了PWM变换器的功率容量和损耗,提高了系统效率。详细分析了分裂-叠加式架构的原理和电路实现方法,深入研究了系统输出电压调节的原理和特性。以其中一个电路为例,详细分析了工作原理、电压调节特性和关键参数设计方法,并通过实验结果验证了所提方案的有效性和正确性。

摘要：针对传统微动平台难以满足微/纳米定位的要求,该文结合液压放大原理,提出一种基于液压放大的两自由度压电微动平台,并对其进行了结构设计。采用正交设计方法对其进行有限元双向流固耦合分析,优化了其结构参数。研制了实物样机并进行试验研究。开环控制试验结果表明,当压电驱动器输入为90μm时,压电微动平台最大输出位移为603.0μm,放大倍数约为6.7;闭环控制试验结果表明,采用分段微分、积分、比例(PID)算法能降低超调量,且响应时间、稳态时间均减小,稳态误差降低(为±0.2μm),实现了微动平台的大范围输出精密定位。

摘要：为解决传统三轴打印在曲面领域制备能力不足的瓶颈,克服阶梯效应等缺陷,本文设计研发了一种基于多自由度机械臂的直写式3D打印平台,并采用硅橡胶材料开展打印实验,系统研究了喷头打印角度对线条几何形状和多层线条成型效果的影响,最终制备出高保形性的结构样品。研究表明:改变喷头引导角进行打印时,随着喷头引导角度的增大,硅泡沫线条宽度的一致性更高,且引导角大于0°时所打印的线条横截面形状规则,多层结构的成型效果良好,并可改善大跨距下的线条塌陷问题。本文实验结果揭示了打印高保形性硅泡沫的多角度工艺规律,与传统的竖直方向或法线方向相比,喷头引导角大于0°时打印的硅泡沫结构保形性更高,可为曲面传感器、共形天线等对保形性要求较高的应用场合提供借鉴指导。

摘要：水光联合外送可促进新能源消纳,但光伏出力预测的不确定性会影响水光互补优化调度的经济性和安全性。提出一种考虑外送输电容量限制的梯级水光互补联合发电系统日前鲁棒调度方法。考虑光伏出力不确定性,构建水光互补联合发电系统的日前调峰鲁棒优化调度模型,该模型以最小化受端电网剩余负荷峰谷差为目标,计及梯级水电的上、下游水力耦合约束。采用高效线性化方法对梯级水电运行的非线性模型进行处理,并利用对偶方法实现鲁棒模型的确定性转化。算例仿真结果表明,利用所提方法制定的梯级水电发电计划能充分考虑光伏出力的不确定性,兼顾联合发电系统调峰效果和光伏消纳,实现梯级水电和光伏的互补运行。

摘要：为了提高电液伺服系统(EHSSs)控制性能,考虑外部干扰力、摩擦力、参数变动、结构振动及未建模特性等系统不确定性,构建系统状态空间模型.为了应对系统不确定性,提出新型扩张滑模观测器(ESMO),用于同时估计系统全状态和系统不确定性,并结合等值注入原理及饱和函数进行合理优化.利用系统不确定性的估计值,在反步控制设计中引入障碍Lyapunov函数,将系统的跟踪误差约束在一定范围内,结合参数自适应律,提高系统控制性能.为了验证所提控制方法的性能,在MATLAB/Simulink软件平台构建仿真模型,进一步地,搭建电液伺服系统实验台及实时控制系统,进行仿真和实验验证.结果表明所提方法的性能优于基于障碍Lyapunov函数的反步控制器及传统的反步控制器.

摘要：为了更好地辅助偏瘫患者的康复训练,设计了一种基于盘式电机驱动的下肢康复外骨骼机器人,并通过助力效果可视化研究与性能分析来验证其不同康复训练模式的有效性。首先,对下肢康复外骨骼机器人的结构进行了详细设计,并利用OpenSim软件进行了人机耦合的生物力学分析。然后,开展了基于位置跟踪控制的被动康复训练实验以及抗阻康复训练实验并采集表面肌电信号,验证了所设计下肢康复外骨骼机器人在不同模式下辅助患者康复训练的有效性。结果表明,穿戴下肢康复外骨骼机器人能使人体膝关节的力矩减小50%左右;在被动康复训练实验中,跟随误差为-4°~8°,且人体下肢目标肌群的肌肉激活度呈明显的周期性变化;在抗阻康复训练实验中,人体下肢目标肌群的肌肉激活度随负重的增加而提高。所设计的下肢康复外骨骼机器人具有良好的灵敏性和跟随性,其被动及抗阻康复训练模式均有助于偏瘫患者下肢的康复,具有广阔的应用前景。

摘要：针对现有鳍条效应软体手指建模分析方法难以兼顾高精度与小运算量的问题,本研究以课题组设计的苹果采摘软体机械手为对象,在观察软体手指变形的基础上,提出将鳍条效应软体手指等效为串连铰链四杆机构;运用虚功原理推导了给定变形状态下软体手指各处接触力与驱动力矩计算方法;提出用线弹性扭簧模型描述变形恢复力矩,利用改进的粒子群算法求解各级四杆机构扭簧劲度系数;基于有限元模型,结合二次开发建立了给定关节转角和充气压力下驱动力矩的BP神经网络静态模型。搭建试验平台对3个不同大小的仿真苹果在3个不同高度位置下进行抓取力测量试验。试验结果表明,所建立的力学模型计算抓取力相对误差绝对值小于8.6%,与有限元模型精度相当;驱动力矩测量试验结果表明关节神经网络模型计算值与测量值变化趋势相同,相对误差小于12.7%。

摘要：智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)具备以低功耗、低成本提升通信传输速率的特点,被视为6G的关键技术之一,近年来受到广泛关注。综述了RIS辅助的无线通信系统的信道测量进展,介绍了时域和频域测量系统的大致原理,并对大尺度衰落模型、小尺度衰落模型和信道互易性的原型验证工作进行了总结。进而,综述了RIS硬件特性方面的测量进展,分析了有源RIS以及RIS的功耗、比特数和极化等特性。此外,总结了RIS覆盖增强的测量进展,介绍了RIS的部署位置、相位设计和信道的有效秩对覆盖增强性能的影响。最后,展望了RIS辅助无线通信原型验证与实际测量的未来研究方向和可能面临的挑战。

摘要：雷达回波外推是降水临近预报的重要手段,所用的方法分为数值预报与数据驱动预报。前者依托数学与物理模型,后者依托深度学习技术总结历史规律。尽管深度学习在气象预报中研究活跃,但实际应用仍面临挑战,尤其是精度问题。因此设计了一种雷达回波外推系统,应用所提出的残参卷积长短期记忆(RC-LSTM)模型,在使用规划采样的同时,为每一层堆叠的ConvLSTM单元添加了残差连接,使得模型在更深的同时保留原有小模型的学习能力,保证网络最大限度降低空间维度的历史信息损耗,从而提高长时效雷达回波外推的精度。