摘要：空调冷凝器是空调设备的关键部件,其弯管连接部位由于损伤类型多和几何形状复杂等原因造成传统接触式损伤检测手段难以应用,本文提出一种基于能量映射迁移网络的非接触式激光超声导波无损检测方法。首先,通过小波分解提取烧蚀信号和热弹信号的概貌波形,设计自编码能量映射函数将热弹信号特征空间映射到烧蚀信号特征空间,获得更接近烧蚀信号特征的映射热弹信号。其次,通过能量映射迁移网络对齐映射热弹信号和烧蚀信号特征空间,将网络模型中的域转换误差和样本标签误差之和用作特征空间对齐误差值。最后,对空调冷凝器泄漏、分层和裂纹等损伤进行检测实验验证所提新方法性能,结果表明其损伤识别精度为93.09%,比传统激光热弹激励检测方法提高了7.23%。

摘要：考虑磨削过程中任意相邻磨粒之间的相互作用,针对单颗磨粒进行有序排布研究,提出一种能够控制任意两颗磨粒间距的有序排布策略.经过排布后的每颗磨粒作为单独切削刃,在工件表面先后切除材料后形成沟痕.根据排布策略设计3种排布方式,任意相邻磨粒间距分别为-50µm、0µm、50µm,利用电化学阳极溶解在砂轮基体表面制备排布模板,上砂电镀加厚制备相应的有序排布砂轮.采用磨削运动学方法,分析磨削中的磨削力和磨削温度变化情况,通过磨削试验测量实际磨削中磨削力和磨削温度并进行分析.结果表明,磨削力与进给速度呈正相关,磨削温度与进给速度呈负相关.磨削深度和磨粒排布间距综合影响温度和磨削力的变化,当磨粒间距较小时,随磨削深度的增加,磨削温度和磨削力稳步升高;当磨粒间距较大时,随磨削深度增加,两者先稳步升高,后缓慢升高.

摘要：随着自动驾驶技术的发展,视觉同步建图与定位(SLAM)技术受到越来越多的关注。在记忆泊车场景中,需要对停车场场景建立先验地图,待汽车再次驶入相同的停车场时,使用视觉SLAM进行场景建图与定位。为使SLAM所建地图的鲁棒性更好、精度和效率更高,文中首先使用轻量化的深度学习算法改善传统特征提取算法在不同场景下鲁棒性较差的不足,用深度可分离卷积代替普通卷积结构,从而大大提升了特征提取效率;接着基于ResNet网络改进Patch-NetVLAD算法,并在MSLS数据集上对改进的残差网络和原始VGG网络进行重新训练,使用图像检索进行粗定位,挑选出候选图像帧,再通过精定位求解相机位姿,完成全局初始化的重定位;在此基础上,使用改进后的词袋算法重新训练不同停车场场景下的图像,将所有算法移植到OpenVSLAM架构中完成实际场景的建图与定位。实验结果表明,文中设计的视觉SLAM系统能够完成地上停车场、地下停车场以及室外半封闭园区道路等多场景的建图,平均纵向定位误差为8.42 cm,平均横向定位误差为8.30 cm,均达到工程要求。

摘要：为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural Network Controller,SRWNNC)来抑制振动。对双目视觉系统进行了标定,基于视差原理和图像处理算法,通过解算标志点的三维坐标来获取振动信号。建立了系统的有限元模型,并通过辨识得到校正后的系统模型参数。基于辨识得到的模型在仿真环境中训练SRWNNC,用于实验系统的振动主动控制。分别针对移动柔性铰接板系统固定基座和平移轨迹运动两种情况,进行了双目视觉振动检测和振动控制仿真和实验研究。仿真和实验结果表明,双目视觉传感器对振动信号的检测精度小于0.1 mm,SRWNNC也展现出比大增益PD控制器更好的抑振效果,验证了双目视觉振动检测和SRWNNC抑制振动的准确性和有效性。

摘要：通过快速模具制造可打印熔模铸造用的蜡模,缩短生产周期,提高生产效率。但在实际成型过程中,由于制件不同位置的温度分布不均,会造成内应力差异,导致制件翘曲变形,进而对制件的成型质量产生较大的影响;而且,受3D打印速度和沉积层数等成型参数的制约,较难在降低制件翘曲变形程度的同时提高成型效率。有鉴于此,文中通过建立成型制件翘曲变形的数学模型,并结合实验设计与数学计算等方法,探究打印速度对铸造蜡直写成型翘曲变形程度与打印效率的影响机制。实验结果显示:在一定打印速度下,试样翘曲值随沉积层数的增加而减小,且随着打印速度的不断增加翘曲值逐渐变大;成型打印速度越高,不同试样的打印耗时越接近于某一稳定值,表明打印速度对成型效率的影响随打印速度的增加而降低。文中还通过对成型翘曲变形和打印效率分别赋予权重系数,建立了表面轮廓最佳打印速度连续函数模型,并验证了模型的有效性。研究结果表明,基于铸造蜡成型翘曲变形建立的最佳打印速度连续函数模型可在降低翘曲变形的同时提高打印效率。

摘要：碰撞检测技术可以降低设备损坏和人身伤害的几率,在现代化的人机协作生产中起着重要的作用。实现免外力矩传感器的碰撞检测需要准确地估计工业机器人受到碰撞时的关节外力矩。然而,动力学模型的参数辨识误差以及电机电流的测量误差等因素会影响外力矩估计的准确性。为了解决这些问题,本文设计了一种扰动卡尔曼滤波外力矩观测器。该观测器基于扰动原理将外部碰撞等效的外力矩作为扰动项,并定义关节扰动模型。同时,引入机器人的广义动量构建状态空间方程。考虑到动力学模型的参数辨识以及电机电流的测量存在误差,基于卡尔曼滤波算法进行迭代估计,从而得到最优的外力矩观测值。为了提高碰撞检测的灵敏度,本文提出了一种随关节速度变化的时变对称阈值函数,用于实现碰撞检测。该方法可以根据关节速度的变化调整阈值,以适应不同工作速度下的外力矩观测值。实验结果表明,与广义动量观测器相比,所提出的观测器在外力矩估计的整体精度上提高了52.03%。为了验证所提方法的有效性,本文利用6自由度串联关节型工业机器人进行了碰撞检测实验。实验结果显示,相比于静态阈值,采用时变阈值的方法缩短了58.06%的检测延时,从而可以提高碰撞检测的灵敏度,更有利于工业机器人的安全操作和碰撞防护。

摘要：针对现有无损检测方法难以准确检测包覆区承力索绞线结构损伤的问题,设计一种承力索可调节力压电式阵列超声导波传感器,并应用于包覆区承力索的外层股线损伤检测。基于螺旋坐标系求解超声导波在螺旋曲杆结构中的频散曲线分析其传播特性;基于模块化理念研制压电式超声导波传感模块、可调节力式压紧基座模块和探头校准模块;分析不同检测接触力对检测首波信号幅值的影响;最后搭建试验平台验证可调节力压电式阵列超声导波传感器对包覆区承力索绞线结构的外层股线损伤检测效果。结果表明,0~200 kHz范围内的L(0,1)模态、300~500 N的检测接触力具有较好的检测效果;反射端检测信号可判断检测区域内锚结夹包覆的断股情况并定位损伤位置,损伤定位误差可达0.38%。

摘要：针对复杂水下环境焊接过程对焊接电源超高动特性与精确控制需求,设计基于SiC模块的快频脉冲焊接电源功率主电路,开发全数字化控制系统,研制出局部干法水下快频脉冲MIG焊电源(local dry underwater fastfrequency pulsed MIG,LDU-FFPMIG).研制的LDU-FFPMIG焊接电源额定输出电流为400 A,能精确输出多种0~30 kHz的快频脉冲电流波形,快频脉冲电流幅值高达200 A.提出LDU-FFPMIG焊接新工艺,将快频脉冲应用到304不锈钢局部干法水下MIG焊接,探究快频脉冲对传统局部干法水下脉冲MIG焊的影响.结果表明,研制的LDU-FFPMIG焊接电源能够实现稳定的局部干法水下MIG焊,可获得良好的焊缝成形;快频脉冲电流的引入可显著提高电弧能量密度和焊接稳定性,减小熔宽(B)、增大熔深(H),焊缝成形系数(B/H)减小约30%,并且可以细化晶粒.

摘要：针对电动汽车动力总成悬置系统(PMS)一部分参数为概率变量,一部分参数为离散数据的复杂不确定情形,开展了基于概率模型和数据驱动的电动汽车PMS可靠性优化设计研究。首先,基于任意多项式混沌(APC)展开和广义最大熵原理推导了一种求解该复杂不确定情形下PMS响应不确定性和可靠性的高效方法;然后,基于蒙特卡洛抽样,给出了该复杂不确定情形下求解PMS响应不确定性和可靠性的参考方法;接着,提出了一种基于APC展开法的灵敏度分析方法,进一步提出了一种考虑响应不确定性和可靠性的PMS优化设计方法;最后,通过应用算例验证方法的有效性,并对系统进行了灵敏度分析和可靠性优化。结果表明,所提出的方法可有效地处理电动汽车PMS一部分参数为概率变量、一部分参数为离散数据的复杂不确定情形,并能可靠地优化该情形下的系统固有特性,且方法具有较高的计算精度和计算效率。

摘要：针对难变形金属小模数齿形件采用传统滚齿及插齿方法制备时,存在材料利用率低、强韧性不足等问题,提出采用分形旋压方法实现此类小模数齿形件的完整近净成形。以模数为0.3的30CrMnSiA合金结构钢小模数齿形件为研究对象,设计制作了难变形金属小模数齿形件分形旋压成形工艺装备,并基于旋压成形试验进给研究了渐进式进给、主轴正反转进给和间歇式进给3种不同成形方式及有/无电流辅助条件对难变形金属小模数齿形件分形旋压的影响规律。结果表明:采用渐进式进给成形方式时,旋压成形缺陷最少,但所获得的轮齿饱和度仅为70.2%;采用正反转式成形方式时,成齿区易出现预成形齿顶与旋轮轮齿啮合错位而导致被两次分形的缺陷;采用间歇式进给式成形方式时,成齿区齿顶部分出现大量毛刺;采用渐进式成形方式,相同试验条件下,通入脉冲电流后,材料塑性变形能力显著提升,轮齿饱和度提高到95.7%。采用电流辅助分形旋压成形获得的小模数齿形件齿廓偏差为0.029 mm、齿距偏差为0.015 mm。