摘要：相场法可以自动捕捉裂纹的萌生和演化,因此在模拟复合材料的复杂失效行为时具有明显优势。为区分纤维增强复合材料(Fiber-reinforced composites,FRC)中存在的不同断裂模式,采用双相场断裂模型来分别表征基体和纤维的损伤演化。同时采用相场变量作为误差指标,在各向异性的双相场模型中引入了基于四叉树分解的网格自适应细化策略。设计并开发了相应的Matlab程序,研究了单向及变刚度纤维增强复合材料单层板在拉伸位移载荷下的断裂行为。计算结果表明:采用基于自适应算法的各向异性双相场模型所得到的数值计算结果与试验结果吻合良好;自适应双相场模型能在保证较高计算精度的同时,配合序参量的演化准确地在裂纹路径上进行网格自动加密,简化网格前处理过程,减少网格数量,降低计算成本,提高计算效率。

摘要：在障碍物密集的环境中,找到一条从初始位置到目标位置的最优轨迹,并控制一台Hilare机器人沿着该轨迹行驶仍是一项具有挑战性的任务。为了完成这个任务,控制环中通常需要加入路径规划器以及轨迹跟踪控制器。本文的目的是在一台由步进电机驱动的Hilare机器人上实现轨迹跟踪控制的任务。其中,轨迹由航点集合表示。在设计过程中,控制器需要考虑处理方向连续的离散航点,并且需要考虑不同的执行器速度约束。本文利用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)的方法来调整控制器的参数。MOPSO通过最小化移动机器人在追踪预定义轨迹时的平均航迹误差以及平均线速度误差来得到最优的控制器参数。实验中,移动机器人被控制从起始点沿着一条由航点表示的轨迹行驶到达目标点。实验同样给出对路径规划器生成的轨迹,以及自定义轨迹的跟踪结果。基于移动机器人的实验结果验证了本文方法对不同形式轨迹跟踪的有效性。