摘要：为了提升多特征成形的表面精度与制造效率,提出一种基于环形邻域的增材制造分层自适应正向设计方法。构建模型多阶环形邻域,基于变尺度的平均曲率高斯加权平均值计算模型显著度,运用动态聚类确定显著特征。以递归获取的形态显著线的变化确定初始分层厚度,建立自洽的分层规划正向设计数学模型。进一步运用数字孪生技术实现增材制造虚拟打印。以虚拟打印模型在打印坐标系正平面和侧平面的分层投影面积为材料热塑约束,并通过双向循环链表和八叉树计算投影面域集合的布尔并,实现多特征迭代的分层规划正向设计。采用接触式轮廓仪对打印模型不同特征区域进行了表面粗糙度测量。实例表明,该方法能够有效地对多特征流形模型进行自适应分层,有助于提升3D打印与4D打印层积制造品质与效率。

摘要：针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法.在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解.与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级.

摘要：O型圈密封作为机械结构中最常见的密封形式之一,实现其密封泄漏率的准确定量计算进而保障其密封性能,对机械产品和装备整体的安全性、可靠性和环境保护性等具有重要意义。现有的O型圈泄漏率计算方法难以在计算准确度与模型复杂度间达到很好的平衡。针对这一问题,提出了一种基于复合泄漏通道模型的O型圈泄漏率计算方法。复合泄漏通道模型通过对粗糙表面轮廓三角峰均一化排列,将O型圈与粗糙表面间的泄漏通道定义为三角形通道和梯形通道两种典型形式。相比现有方法通过单一几何体对泄漏通道建模,复合泄漏通道模型引入粗糙表面三角峰统计参数对泄漏通道进行表征,充分反映了表面形貌特征对通道形式与泄漏率的影响。局部密封单元的泄漏仿真实验表明,复合泄漏通道模型相比经典的Roth模型具有更好的计算准确性。将该方法应用于一种典型的O型圈密封结构,设计并实施了泄漏率测量实验,实验结果表明不同O型圈压缩率下泄漏率计算结果的平均相对误差不超过15%,验证了提出的方法在实际应用场景下的有效性。

摘要：目前机器人作业任务规划通常依赖于人为手动示教与离线编程,这往往需要操作人员花费大量的时间精力对机器人的操作流程进行定义与程序编写。为了进一步提高机器人装配作业任务规划的自主性和高效性,提出一种基于数据融合与知识推理的机器人装配单元数字孪生建模方法,研究机器人装配单元从物理空间到虚拟空间的高保真映射,为后续机器人在数字孪生环境下的自主动态装配作业奠定基础。将机器人装配单元数字孪生模型分为机器人与工艺工装、产品以及机器人装配过程三个部分,并分别提出了基于虚实映射的机器人与工艺工装数字孪生建模方法、融合多源异构数据的产品数字孪生建模方法以及基于知识推理的机器人装配作业过程数字孪生建模方法,在此基础上实现机器人装配作业任务的快速规划和仿真验证。最后将所提方法应用在某款步进电机的机器人装配作业任务规划中,验证了提出的方法在实际应用场景下的有效性。

摘要：为高效解决实际生产制造中的二维不规则多边形排样问题,提出一种设计知识驱动的启发式算法。利用临界多边形判定多边形之间的相对位置,并建立局部适应度数学模型用于衡量多边形的贴合程度;根据设计知识建立数学模型来评价多边形待摆放位置,利用基于局部搜索的贪心算法完成排样。通过对国际通用基准用例进行实验测试并与现有智能优化算法进行对比,证明了所提算法在排样质量与时间性能上不但具有一定优势,而且稳定性高。通过实际生产中样片数据的实验测试证明了所提算法的实用性。

摘要：雨滴侵蚀是造成大型风力发电机叶片涂层疲劳损坏的重要因素之一,近年来受到工业界和学术界的广泛关注。针对该问题,提出了一种通过调整风机转速,实现考虑雨滴侵蚀的风机叶片涂层疲劳寿命优化设计方法。首先运用风机叶片涂层疲劳寿命计算框架构建疲劳寿命Kriging代理模型,实现了特定状态下的叶片涂层疲劳寿命的快速计算;然后对于复杂的风力发电机实际服役环境,通过构建降雨强度与风速概率模型表征其各自的时长信息;其次根据不同降雨强度下疲劳寿命变化特性,构建约束条件,缩小搜寻空间,并结合风力发电机风能利用系数特性,构建初始转速设计点,最后采用序列二次规划法获得不同降雨强度与风速下的风力发电机最优转速。针对5 MW风力发电机机组进行转速优化设计,结果表明该优化设计方法可以将风力发电机叶片涂层设计疲劳寿命由7.84年提升至20年,而风机服役周期内总发电量减少量忽略不计。因此,该方法在保证风机总发电量降低最小的情况下,能够有效提升风力发电机叶片涂层疲劳寿命。

摘要：三维CAD软件是整个工业软件体系的核心与基础,但目前中国高端三维CAD软件市场被国外工业巨头所垄断,国产三维CAD软件在中端市场的占有率也很低,严重威胁我国工业系统的安全。为探明三维CAD发展方向,给出国产三维CAD软件高质量发展的可行路径,系统梳理了三维几何建模引擎、几何约束求解、CAD数据交换、CAD接口与二次开发、产品信息集成、设计知识处理、大规模装配、基于模型的定义等三维CAD关键技术的研究进展,探讨了其技术难点及发展方向;在深入调研国内外三维CAD软件发展现状的基础上,分析了国产三维CAD软件存在的差距及其根源;阐述了三维CAD软件集成化、智能化、云端化、专业化、一体化等发展趋势,并给出了国产三维CAD软件实现高质量发展的若干建议。

摘要：随着现有工程问题高非线性、高计算复杂度、高维度等特征的凸显和对低成本高保真度仿真模型的要求,基于多学科耦合的工程结构多目标优化设计求解难度显著提高,且计算量大,这一问题引起了广泛的研究。针对这一挑战,本文提出了一种基于混合指标自适应采样代理模型实现工程结构多目标优化设计的方法。为降低优化设计成本,综合考虑了优化设计空间的全局探索与局部开发特征,提出了一种基于Voronoi区域划分的混合指标自适应采样方法,用于全局代理模型构建,经与不同案例及方法对比测试,在保证精度的前提下显著降低了样本数量;为实现工程结构多目标优化问题的求解,提出了一种基于优势面旋转投影和区域划分新型拥挤度算子的多目标优化设计NSGA-Ⅱ-RD(Improvednon-dominatedsortinggenetic algorithmⅡbased on a rotation and density operator,NSGA-Ⅱ-RD)算法,经与不同算法对比测试,该方法求解收敛速度更快且计算结果准确。最后,将提出的混合指标采样代理模型构建方法与NSGA-Ⅱ-RD算法结合,在绝缘栅双极晶体管母排的结构设计上进行应用,针对母排的质量、电路压降与疲劳损伤进行多目标优化设计。结果表明,该方法不仅保证了母排的轻量化与良好导电性能,还使其具备了更好的抗超声焊接疲劳性能。同时,验证了该方法在保证低成本与高精度仿真模型的前提下,能够有效解决实际工程中的多目标优化设计问题。

摘要：传统时变可靠性分析(Time-dependent reliability analysis, TRA)往往通过大量实验设计样本(Design of experiments, DoE)构建代理模型,从而实现时变可靠性分析计算。在这个过程中,随着性能方程的非线性程度、响应求解难度等增加,Do E的计算成本愈发高昂,使得可靠性分析耗时冗长。针对该问题,创新性地提出了一种基于物理信息神经网络(Physics-informed neural network,PINN)的时变可靠性分析方法(PINN-based TRA, PBTRA)。该方法在TRA过程中将约束系统响应的偏微分方程(Partial differential equation, PDE)融入PINN模型训练的损失函数,使用PINN模型预测系统的实际响应,并基于此构建性能方程,解决了传统时变可靠性分析依赖大量仿真计算获取实验样本的难题,有效降低了TRA计算成本。同时针对传统PINN训练过程出现的收敛缓慢和模型欠拟合等问题,根据训练过程中PINN模型在不同采样区域的响应情况,判断相关区域是否接近系统响应的极限状态,并据此划分敏感区域,动态调整训练点采样分布,进一步结合神经网络的重采样机制,提出了一种基于区域响应权重的PINN模型动态采样训练方法,并且将其应用于TRA中。相较于传统的PINN,所提方法具有更快的训练速度与更高的性能响应计算精度,进而能够提升TRA精度与效率。文章中针对两个案例测试了所提出的PBTRA方法,并与传统TRA方法进行了对比,验证了所提出方法的优越性。

摘要：中国正向深度老龄化社会高速迈进,脑卒中等老年性疾病人群逐年增多,开展面向助老适老的智能产品研究具有广阔的应用前景与重要的学术价值。下肢康复外骨骼是一种与穿戴者肢体交互并为其提供相应运动辅助和训练的人机交互共融智能产品。利用下肢康复外骨骼进行科学有效的康复运动训练,患者的肌力得以增强,脑神经和患肢之间的传递通路得以重建。根据穿戴者的下肢运动功能缺失或减弱程度生成并调整步态以进行安全有效的康复训练,是目前下肢康复外骨骼的研究前沿与热点。针对下肢运动功能障碍导致的行走方式差异化和康复步态规划个性化问题,结合国内外下肢康复外骨骼步态交互设计的研究进展,围绕下肢康复外骨骼步态性能评价标准、步态生成方法、步态控制策略和典型康复应用进行了重点分析探讨。最后总结并对下肢康复外骨骼的步态交互设计未来发展方向进行了展望,为相关研究人员提供参考。