摘要：工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.

摘要：为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

摘要：针对纤维投料机在纤维称量过程中偏差过大的现象,在分析纤维投料机结构与工作原理的基础上,基于Lab VIEW对纤维称量过程的数据采集,利用回归分析及最小二乘拟合原理,建立了纤维投料机质量称量过程非线性校正数学模型,并利用Lab VIEW上位机系统将拟合系数实时反馈至可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)的质量称量控制模块,实现了对质量称量过程的实时自动校正.通过静态加载试验及沥青玛蹄脂碎石(stone mastic asphalt,SMA)混合料的路用性能试验对校正后的质量称量系统进行了验证.结果表明:采用该控制方式后,纤维质量称量偏差由校正前的7.3%下降至1.4%,达到了±2%的误差设计要求.校正后生产的SMA混合料空隙率降低了17%,车辙变形量减少,动稳定度提高了4.4%,抗弯拉强度与弯曲破坏劲度模量分别提高了7%和10%,且其他路用性能指标均比校正前有所提高,并与室内试验最佳纤维掺量下的性能相吻合,为避免纤维少投或多投现象的发生及提高SMA混合料的质量提供了一定的帮助.

摘要：本文中首先综述了板簧设计与建模的研究现状。接着,系统分析了螺旋弹簧模型、beam element模型、ANSYS模型、SAE三连杆模型这4种板簧模型的优缺点及适用情况,在模型复杂程度、仿真速度、参数化等方面进行了对比。最后,以某8×4重型货车为例,分别建立了包含4种板簧模型的整车模型,进行平顺性和操纵稳定性的仿真,并与实车试验进行了对比。结果表明,在4种板簧模型中,SAE三连杆板簧模型的综合性能最好。

摘要：为了提高双卧轴搅拌机的搅拌强度与效率,设计了围流与对流相结合的新型搅拌机.通过对围流与对流相结合的料流运动特点及叶片排列形式的理论分析,确定了在轴向大围流的基础上在搅拌缸两端设置对流区的总体方案;为了使物料在轴向有更多的推搅频次,并提高围流与对流的发生频次,确定搅拌机的拌缸为"宽短型",单轴搅拌臂安装相位角为60°,双轴搅拌臂采用正正平行非连续排列,搅拌叶片安装角取55°.设计方案应用在100L搅拌机上与围流为主的普通搅拌机进行搅拌性能对比试验,结果表明:采用围流与对流相结合的搅拌机料流有较高频次的围流运动,又有两个强烈混合的物料对流漩涡区,有效增加了搅拌强度,物料搅拌均匀所需搅拌时间比同类普通搅拌机减少约20%,提高了搅拌效率.

摘要：从理论上分析了双钢轮振动压路机在平稳振动状态下所受的外负载，主要包括钢轮的激振力、减振器的减振力以及随振材料的随动力，并利用14t双钢轮振动压路机进行了平稳压实作业试验研究。结果发现，平稳振动状态下，低幅高频时随动负载占振动系统总负载的40％-50％，而高幅低频时随动负载占振动系统总负载的70％左右。因此，在振动系统设计时，需要对激振力取2．5左右的安全系数以考虑平稳振动中随动力及减振力的影响。

摘要：运用空间RSSR四杆机构的旋转矢量法,建立了某8×4型重卡双前轴转向杆系的空间结构非线性模型。以方向盘转角为输入,各转向轮转角为输出,依据角位移传递的过程将转向杆系分解为6个空间RSSR四杆机构,分别建立每个RSSR四杆机构的运动模型,再进行综合得到各转向轮的转角关系。仿真与试验结果表明:空间模型相对于平面投影模型一、二轴右轮Ackerman转角误差分别降低50%和28.6%;与试验值相比,各转向轮转角误差中,空间模型最大转角误差为1.8°,平面投影模型最大转角误差为3.9°,在方向盘的整个转角范围内,空间模型具有更高的分析精度,该空间模型清晰地表示了各构件运动的数学关系,可以为悬架与转向杆系的运动干涉分析以及转向杆系的优化设计提供理论依据。

摘要：为了提升海上钻井平台在恶劣环境变化下工作的适应性,设计了负载敏感技术与压力补偿技术相结合的半主动式恒钻压波浪补偿系统,使输出压力与流量自动适应于负载需求。在该系统中,采用气液蓄能器与双作用主动缸相互作用来抵消波浪升沉位移的变化。建立了半主动式波浪补偿系统数学模型,利用MATLAB/Simulink软件进行了仿真分析。仿真结果表明:与主动式及被动式补偿系统相比较,本系统动态响应快,控制精度高,振动幅度大大降低,节能效果明显增强,有利于海上钻井升沉补偿的推广和改进。

摘要：为提高搅拌质量和机器工作可靠性,采用理论分析和试验研究相结合的方法,分析了振动搅拌不同激振方式对混凝土搅拌性能的影响,确定了振动搅拌装置设计和使用时的合理激振方式。结果表明:内置专用激振方式的振动与搅拌机构相分离,只有振动强度达到20时才能保证混合料受到足够的振动作用;而内置复合激振方式的振动与搅拌机构相结合,需要的振动强度仅约为4,在普通振动机械的范围内,能够在混凝土快速拌匀的同时保证设备的使用寿命。

摘要：声子晶体是一种人工周期性复合材料,其带隙特性使其在减振、隔声、滤波和声学功能器件等领域具有潜在的应用价值.如何准确操纵声波和机械波是声子晶体设计的主要挑战.现有设计方法是基于对结构几何参数与材料参数的分析调整使其匹配特定的应用特性,设计效率不高且无法达到最佳性能.为此,本文以一维层状声子晶体为例,提出了一种基于Softmax逻辑回归和多任务学习的人工神经网络声子晶体逆向设计方法,其中,Softmax逻辑回归实现分层结构各区域材料种类的选择,通过多任务学习确定各区域材料的分布,从而,将声子晶体逆向设计问题转化为对单位胞元拓扑结构多组分材料的分类问题.首先,随机生成大量声子晶体拓扑结构样本;然后,采用有限元法进行并行计算得到所有样本的带隙分布;接着,通过神经网络建立带隙分布和拓扑结构之间的映射关系;最后,利用训练好的神经网络设计具有目标带隙特性的声子晶体,即以目标带隙作为神经网络的输入,网络将直接输出对应的声子晶体单元胞元拓扑结构.算例表明本方法可根据应用需求快速高效地得到具有目标带隙的一维声子晶体.该方法为声子晶体的逆向设计提供了一种新颖思路.