摘要：新型机械超材料结构通常由一些简单的单元(称之为胞元)通过三维规则阵列组合而成。得益于超常的物理特性,这些机械超材料结构往往具有轻质高强度、多稳态、优异能量吸收能力等优点,正成为众多领域的热门研究方向。为进一步丰富超材料结构种类,需探索更多优质胞元结构。折纸结构具有结构简单、便于折叠等优势,为构建超材料胞元提供了一种重要方式。利用一种具有较好对称的剪纸图案--二重对称剪纸图案,提出一种具有负泊松比特性且单自由度折展的二重对称剪纸胞元。通过分析胞元结构的几何参数对折展运动的影响,发现胞元具有一定的拉胀(即负泊松比)特性,当剪纸的设计变量γ趋近于0时,该胞元趋于经典的内凹蜂窝结构。相较于后者,所提出的胞元还具备单自由度折展特性,为快速搭建吸能结构提供了便利。该胞元结构利用折叠后的物理干涉产生的自锁效应,使得其处于折叠极限状态下具有负载能力。通过静态压缩试验,发现二重对称剪纸芯比内凹蜂窝结构具有更优异的负载能力,是一种优异的纸质超材料结构。该胞元的提出,为探索更多新型超材料结构提供了可能,还为之奠定了理论分析基础。

摘要：针对现有轮式机器人的本体相对固定无法适应复杂环境的问题,将自由度较少、折展比大的刚性折纸机构与高效的轮式运动相结合,提出一种新型可折展移动机器人机构,提升了移动机器人在复杂环境下的通过性能。对此机构折展原理进行分析,得到机器人三维尺寸与驱动角之间的关系,并通过建立简化模型,对动力学进行研究,得到不同位置的驱动力矩随驱动角的变化,从而得到最优驱动布置方案,之后通过运动协调算法研究,实现了机器人移动与折展协调运动,使其能够在复杂环境中高效运动。最后搭建物理样机以及控制系统,并通过试验验证机器人的移动及折展性能。结果表明,该可折展移动机器人具有三维折展比大,运动灵活高效的优点,可通过切换姿态适应复杂路径,有望在探测、检测以及救援等工程领域得到应用。

摘要：设计两种实验研究方案来构建一系列特定大小和形状的三角网格模型,并对三角形形状质量提出一种量化评价因子,通过计算、对比分析各模型顶点的平均曲率及误差,得到三角形品质对空间离散点曲率影响的量化关系。结果表明:三角形的形状对曲率的影响远比三角形的大小对曲率的影响要大;如果能很好地控制三角形的形状,且近邻点距离在曲率半径的0.5倍之内,那么平均曲率误差不超过5‰。最后通过实例应用证明了所提出方法的有效性。

摘要：为了实现复杂环境下形状、尺度变化较大的目标检测,提出一种在复杂背景图片中快速目标检测的算法.该算法采用新的局部边缘匹配特征,通过积分图像技术实现快速计算;通过机器学习算法自动提取样本的局部边缘特征来构建目标模板,且不需要任何手工分割和人工筛选的过程.在UIUC通用图像测试库上的实验结果表明,文中算法可在平移、尺度变化、遮拦和光照变化等条件下快速检测出目标,其精确性与已有算法相当,却大幅提高了实时性.

摘要：探讨本体位置不控、姿态受控的漂浮基柔性臂空间机器人系统在惯性参数不确定情况下的动力学建模与控制问题。根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,由假设模态法,建立漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。利用该模型,针对系统惯性参数不确定情况,提出具有L2扰动抑制的刚性运动神经网络L2增益鲁棒控制策略,以使柔性臂空间机器人的本体姿态到达期望位置的同时,机械臂各关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制策略。提出控制器的优点在于,既不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,也无须预知系统精确的动力学模型;由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对柔性振动进行主动抑制,更适应于空间机器人系统的实际应用。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。

摘要：针对模糊完工时间和模糊交货期下的虚拟企业伙伴选择问题,提出了以极大化最小客户满意度、极大化平均客户满意度和极小化完工成本为指标的多目标优化模型。采用最小隶属度偏差法将多目标问题转换为多个单目标优化问题,并应用自适应遗传算法进行求解。同时,在遗传算法的适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决了带模糊数的伙伴选择问题。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。

摘要：在企业的生产实际中,完工时间和交货期是一个模糊数.针对这类情况下的虚拟企业伙伴选择问题,提出了考虑模糊完工时间和模糊交货期的以极大化最小客户满意度为优化指标的伙伴选择模型,并给出了自适应遗传算法.在遗传算法的适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决了带模糊数的伙伴选择问题.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.

摘要：包围盒构建是虚拟装配中降低碰撞检测复杂性的一种有效方法。针对X3D环境中Box组件默认创建轴对齐包围盒(axis aligned bounding box,AABB)的不足,研究了该环境下方向包围盒(oriented bounding box,OBB)的创建方法。通过计算欧拉角,结合Transform组件,实现该环境下OBB包围盒的构建。为了提高X3D环境中包围盒的构建效率,提出一种基于AABB与OBB混合式自适应包围盒生成算法,增加了对物体倾斜程度的判断,使其能够根据三维模型几何特征,自适应选择AABB方法或OBB方法构造包围盒。研究结果表明,当夹角阈值设定为15°时,该算法使整个茶壶包围盒生成总时间比纯OBB方法减少5.61%,总体积比纯AABB方法减少1.53%。该算法同时结合了AABB包围盒生成速度快和OBB包围盒紧密性好的特点,是一种有效的包围盒构建算法。

摘要：研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.

摘要：由于太空中的在轨作业一般要求空间机器人具有手臂长、负载大,对空间机器人动力学及控制进行分析时必须考虑到机械臂杆件的柔性问题。为此探讨了参数未知柔性臂空间机器人载体姿态、关节协调运动控制及柔性振动抑制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用Lagrange方法建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学方程。运用奇异摄动理论的双时间刻度分解,导出了适用于控制系统算法设计的奇异摄动数学模型。利用该模型,针对慢时标子系统——等价刚性空间机械臂,设计了系统参数不确定情况下的径向基函数神经网络补偿控制算法,以控制柔性臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动;神经网络控制算法的研究目的是基于神经网络良好的在线自学习能力,大大提高整个系统的控制精度。针对快时标子系统——柔性臂的振动,设计了分级模糊控制算法来主动抑制柔性杆的振动。分级模糊控制算法的研究目的是为了减少模糊规则库的大小,有效提高模糊控制器的计算效率。通过计算机仿真验证了提出方法的有效性和可行性。