摘要：本文提出了利用旋转目标高分辨一维距离像的长度变化特性提取目标旋转半径和旋转速度等微运动特征的新方法.重点分析了旋转目标一维距离像的长度特性,指出当目标旋转时,微运动造成的一维像"虚假"长度和目标真实长度在雷达视线上的投影共同构成了目标的一维距离像.当目标匀速转动时,其一维距离像的长度变化服从正弦绝对值曲线,并根据这种变化特性,提出了两种提取旋转目标微运动特征的新方法.最后,设计了外场试验,通过实测数据证明了本文的观点和特征提取方法的有效性.

摘要：首先,分析了块匹配运动模型和测量原理,采用最小总绝对差值设置块匹配准则,确立了菱形搜索算法的块匹配搜索路径。该算法通过大小模板块匹配进行粗定位和精定位,求解微运动最佳运动矢量。然后,设计了基于计算机微视觉的微机电系统图像获取方案,并以微机电系统谐振器为研究对象,获取24幅不同相位图像,用所提出的微运动测量方法进行分析和验证,结果表明:基于最小总绝对差值和菱形搜索算法的块匹配技术能较好地估计和测量微机电系统器件的微运动矢量。

摘要：本文依据基台—植入体接触面锥度和接触面尺寸变化,研究基台—植入体接触面设计变数对微运动量变化规律的影响。采用Astra品牌牙种植体为模型,通过力学等效原理对此模型做适当简化,利用Ansys Workbench 19.2版软件,以二维平面的轴对称模型作分析,设计变数包含了五种锥度和四种基台—植入体接触面尺寸;观察一般咬合力200N和最大咬合力580N作用下接触面微运动量变化。结果显示施加上述二种咬合力,锥度越小,微运动量越大;接触面尺寸愈大,接触面微运动量越小。一般咬合力200N和最大咬合力580N状况下,二种基台材质的接触面微运动最大值皆出现于锥度3°接触面上;且仅锥度3°的Ti_(6)Al_(4)V基台材质接触面微运动量比*** 4 Ti基台材质大0.04mm,其他各锥度两种材料的接触面微运动量几乎相同。综合上述,本文提供基台—植入物连接面过盈配合的五种锥度变化及四种接触面尺寸的接触面微运动分析结果,避免基台—植入物接触面产生较大的微运动量造成异物渗入,最终导致周边组织的伤害。

摘要：根据生产实际要求,设计了一种新型拼装机器人.利用三维参数化设计软件建立与物理样机相似的三维实体装配模型,对整体机构运动进行了实体运动仿真.编制Matlab仿真计算程序,对机器人末端执行器的微运动进行运动学正、逆问题分析.

摘要：首先分析了平面两自由度全柔顺并联机构的微运动学;然后在此基础上建立该机构的拓扑优化模型,运用OC算法对所建立的模型进行求解;最后运用有限元软件对所建立的三维模型进行仿真。得出通过拓扑优化得到的平面两自由度全柔顺并联机构可实现x和y两个方向的微运动,且与同构型的传统并联机构运动相似,验证了该方法的有效性。

摘要：在高速摄像机下观察钛合金试件的线性摩擦焊焊接过程,掌握了高频振动下该线性摩擦焊机顶锻端工件的微运动规律,分析其对焊接界面产热功率的影响,并且利用有限元方法分析了微运动产生的主要原因及降低的方法。结果表明,利用该线性摩擦焊机焊接钛合金试件的过程中,顶锻端工件的微运动对焊接界面产热功率的损耗达到无微运动理想状态的1/3,顶锻端的弹性变形是引起顶锻端工件微运动的主要原因,通过改进顶锻端工件的夹具结构可以有效地减小微运动的幅度,提高了焊接界面产热功率。

摘要：针对空间目标的轨迹和姿态数据生成问题,对各类空间目标的特性进行了深入的分析,将其基准弹道分为4种类型并分别给出了设计方法,在此基础之上建立了分导弹道设计方法,该方法无需长时间的准备工作,大大简化了系统仿真的工作量。此外为模拟中段目标的微动特性建立了由微动特征量直接计算姿态数据的姿态数据生成方法,该方法无需进行积分计算,加快了计算速度。最后对以上方法进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的方法能够在10 s内生成准确命中目标的四类基准弹道和分导弹道。此外,生成的姿态数据能够反映中段目标的微动特性,数据生成耗时短且无需事先准备工作,能够较好地满足系统仿真的要求。

摘要：针对空间目标的雷达散射特性仿真问题,提出了一种基于电磁理论建模技术的运动目标雷达散射截面(RCS)的建模方法。根据飞行弹道关机点和落点位置参数,基于最小能量弹道,利用4个方程,快速计算目标的运动轨迹;在平动的基础上叠加相应的微运动,完成目标的六自由度参数描述;根据雷达的位置参数解算出雷达视线与目标姿态的几何关系,使用物理光学(PO)和等效电磁流(MEC)实时完成弹道目标RCS和频谱的仿真,仿真验证了该方法的正确性和有效性。

摘要：目前,有许多方法都实现了机器人的手眼标定,但是需要借助特定的标志物,标定过程复杂,不利于工业现场的实际应用。为此,提出了一种基于场景特征的工业机器人手眼自动标定方法。首先利用光束法平差(BA)处理微运动图像序列,求解相机内参。然后利用四叉树ORB特征提取和PnP求解多视图像间的位姿变化,并使用BA优化。最后通过计算多视图像间的位姿变化和机器人的位姿变化之间的关系,获得机器人手眼位姿。实验表明,对比现有的标定算法,本文提出的算法简单快速,同时拥有较高的精度。