摘要：【目的】针对气动人工肌肉(Pneumatic Artificial Muscle,PAM)与磁流变阻尼器(Magnetorheological damper,MRB)复合结构的非线性对PAM-MRB膝关节运动轨迹的跟踪精度的影响,提出一种无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control,MFAC)结合迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)算法的方法。【方法】首先,结合气动肌肉与磁流变阻尼器的力学模型,推导出PAM-MRB柔性膝关节的动力学模型;其次,利用无模型自适应控制结合迭代算法设计出无模型自适应迭代控制器(Model-Free Adaptive Iterative Controller,MFAC-ILC),并使用Matlab软件对所提控制方法的有效性进行仿真验证;最后,搭建样机平台对提出的控制方法进行试验验证。【结果】结果表明,MFAC-ILC比比例、积分、微分(Proportion,Integral,Differential,PID)控制有着更好的控制效果,控制误差降低5°左右;相较于PID控制,MFAC-ILC对PAM-MRB柔性膝关节有着更快的轨迹跟踪收敛速度,跟踪误差降低了2°,并且避免了因为膝关节建模准确性问题带来的轨迹跟踪误差。

摘要：【目的】解决履带拖拉机横向爬坡行驶稳定性差、人员安全难以保障等问题。【方法】以SR1002型全履带拖拉机为研究对象,基于车身调平原理,提出了一种姿态可调的平行四杆调平机构方案,设计出一款符合丘陵山地地形的全履带拖拉机车身调平机构。通过对关键零部件设计计算及选型,对该平行四杆调平机构进行动力学仿真,确定方案的可行性,并进行了整机试验。【结果】整机能在0°~15°的横向坡地实现车身调平,并且该整机满足基本的作业需求。【结论】研究设计的丘陵山地全履带拖拉机车身调平机构大幅度提高了拖拉机坡地作业稳定性,具有良好的应用前景,是我国未来农机的主要发展趋势。

摘要：多级径向结构可以延长有效阻尼流道长度,但同时也带来流动困难引起的阻塞问题,结合磁流变液在挤压作用下的增强效应,在不改变多级径向基本结构及磁流变阀外观尺寸的基础上,设计了一种磁流变液径向楔形挤压流动型磁流变阀。通过定义“楔形角”并采用微分思想将楔形阻尼通道分为若干微单元,建立微单元模型与“楔形角”的函数关系;基于HB(Herschel Bulkley)本构模型推导“楔形角”与楔形流道内压降的关系;考虑惯性效应和局部损耗,构建了HBMI(HB-minor losses-inertia)一般力学模型;进一步分析了“楔形角”对楔形阻尼流道截面流速、压力梯度、局部损耗的影响;搭建落锤式冲击试验平台开展不同冲击速度和电流下的动力学行为试验研究。结果显示,“楔形角”设定在Δδ=2 mm以内缓冲器具有良好的可控性,其动态范围达1.45,最大缓冲力高达236 kN。将试验结果与理论模型进行比较,发现HBMI模型能够准确预测径向楔形挤压磁流变缓冲器冲击载荷下的动力学行为。

摘要：悬角约束是面向增材制造的零件拓扑优化设计中考虑最多的一种约束,且以45°等值约束为主,其虽然能够实现零件自支撑设计且具有较好的通用性,但与具体的增材制造工艺及装备性能脱节,在一定程度上限制了拓扑优化设计的应用潜力。本课题组结合激光粉末床熔融(LPBF)成形工艺及装备特点,提出了一种考虑铺粉过程的自支撑拓扑优化设计方法。该方法基于变值悬角约束改进现有变密度拓扑优化方法,扩大了寻优空间,从而提高了拓扑优化的性能。二维与三维算例证明了该方法的有效性:在相同的约束和边界条件下,是否添加悬角约束与拓扑结构刚度变化之间没有明显的规律。与基于等值悬角约束的自支撑拓扑优化方法相比,基于变值悬角约束的自支撑拓扑优化方法获得的拓扑结构的刚度明显提升。

摘要：提出了通过改进采摘机器人的末端执行器来实现未知柑橘果柄空间方位的柑橘采摘,以提高采摘机器人的采摘能力。对柑橘果柄生长情况进行了调研,定义了果柄倾角并进行了统计,对果柄极限位置的剪切要求进行了分析并得出了末端执行器的设计要求。根据蛇的咬合动作和蛇嘴骨骼的特殊结构,通过仿照蛇嘴结构设计咬合式末端执行器能够满足设计要求。对蛇头骨骼结构进行了简化,提出了两种设计思路,并据此分别设计了两种机构的初步模型,经过运动学分析确定了较优方案,并对初步模型进行了优化,确定了末端执行器的三维模型。根据三维模型建立了末端执行器的运动学模型,并进行了运动学分析和仿真,保证了机构设计合理。制造了咬合式末端执行器样机并通过课题组自行研制的柑橘采摘机器人进行了实验室环境和自然环境的实验验证。实验结果表明,在实验室环境下,果柄倾角为0°、气压为0.6 MPa、果柄直径不超过4.0 mm条件下的切断成功率不小于95%,不同果柄倾角的总体切断成功率为97.5%;在室外环境下,收获柑橘的总成功率为87.5%,基本实现了未知果柄空间方位下对柑橘的采摘。

摘要：针对整体螺旋桨叶片型面抛磨过程易发生干涉、普通数控磨床难以加工的难题,设计了一套与整体螺旋桨叶片特点相适应的机器人砂带磨削系统.首先,融合实际抛磨过程中砂带以及接触轮的弹性变形和宽度等因素,建立了机器人砂带抛磨的数学模型.然后,依据接触轮运动过程中目标点的可达性,运用笛卡儿空间坐标变换的方法获得了机器人各关节理想位姿.进一步,将砂带的灵活抛磨空间进行了优化并在VERICUT上实现抛磨仿真.采用川崎RS20N类型的6R构型机器人进行了抛磨实验,结果与抛磨前叶片型面特征点位置比较,偏差小于±0.1 mm.实验表明,采用该方法能够较好地满足实际加工要求、有效提高螺旋桨叶片表面加工质量.

摘要：针对工业生产线上装配机器人在粘连、堆叠、光照变化及环境因素干扰等复杂条件下零件检测率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进YOLOv3深度学习框架的零件实时检测方法。在基础特征提取网络Darknet-53的每个残差网络后嵌入CFE模块,构建融合CFE模块和Darknet-53的深度特征提取网络CFE-Darknet53,建立YOLOv3深度学习框架下基于CFE-Darknet53的零件实时检测模型,提升检测网络在复杂环境下特征提取能力;设计一种改进K-means算法来预测边界框,通过对零件数据集进行聚类分析,选取最优的锚框个数和尺寸,进一步提高检测准确性。实验结果表明:在复杂条件下,改进算法对相似度很高的多类零件检测准确率能达到91.6%以上,相比YOLOv3算法提升了近10%以上;检测时间为43 ms,在视频传输帧率(24帧/s)下实现了零件实时准确检测。

摘要：多体动力学建模及仿真是研究履带车辆动力学性能的重要手段,其分析结果是否可信取决于所建立的动力学模型是否准确。该文以自主研制的小型农用履带底盘为对象,运用极限理论和瞬态运动分析法建立了履带底盘的运动学方程,运用拉格朗日法建立了履带底盘的动力学方程,在此基础上,结合履带底盘的拓扑结构分析建立了其多体动力学模型,并通过不同路面环境下履带底盘直线行驶的实车试验与仿真结果的对比分析验证了模型的有效性、可信度。结果表明:硬质、松软2种路面环境下履带底盘直线行驶时的平均速度、侧向偏移量、驱动轮转矩和履带张紧力等仿真分析数据与实车试验结果的相对误差分别为5.00%、2.27%,3.86%、6.83%,3.15%、4.66%,0.15%、0.62%,吻合度较好,说明所建立的履带底盘动力学模型准确度较高。该研究可为后期履带底盘动力学性能的深入研究提供参考模型。

摘要：针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测。首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型。在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合。在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证。实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类别,抗干扰强,响应快。在GPU模式下预测时间最短仅需100 ms,较BP和LSTM分类网络,预测准确率和实时性均显著提高。

摘要：针对传统迭代最近点(ICP)算法在点云存在重叠或部分重叠时,配准误差大且适应性差的问题,提出一种基于匹配点对加权优化的改进配准算法。首先,提出一种改进体素降采样算法对点云进行采样,减少数据量的同时提高算法对噪声的鲁棒性;然后,采用改进Sigmoid函数赋予参与配准的匹配点对不同的权重,克服传统算法忽视距离较小的匹配点对中仍具有错误点对的缺点,同时提高了配准精度和收敛速度;最后,提出一种采用奇异值分解法(SVD)求解配准参数的方法,进一步提高配准精度。设计了不同重叠度的配准实验和噪声实验,并结合曲轴三维点云重建对本文算法进行验证。实验结果表明:本文算法误差较Tr-ICP算法减少了约34.1%,较AA-ICP算法减少了约29%,配准时间较TrICP算法缩短了约16.1%。最终表明本文算法具有更高配准精度的同时,具有更好的适用性和鲁棒性。