教学实验用模型电梯的设计与实现

介绍一种以PLC为控制平台,变频器实现调速的模型电梯系统;阐述该模型电梯系统的硬件系统的设计方法,给出一种硬件结构原理图,说明该系统模块化的软件设计方法,给出软件的模块结构和部分PLC源程序。     

基于修正Coffin-Manson模型的加速寿命试验设计与评估

针对温度循环应力下加速寿命试验数据处理困难而限制其应用的问题,提出了一种基于修正Coffin-Manson 模型的加速寿命试验设计与评估方法。运用修正 Coffin-Manson 模型建立了温度循环试验的加速因子模型,给出了试验条件设计的原则。用一元和二元线性回归评估了加速因子模型的参数进而对产品寿命进行外推,得到了正常应力条件下的可靠度函数。Monte Carlo仿真实例表明,该方法能有效地评估产品温度循环应力下的寿命。     

一种基于AADL的IMA系统配置信息的正确性检测方法

综合模块化航空电子系统(Integrated modular avionics,IMA)中的系统配置信息的正确性是保证IMA系统可靠运行的重要保障。配置信息的重配置给系统的更新和移植提供了方便,同时也给重配置后的系统带来了不安全因素。本文针对满足ARINC653规范的IMA系统重配置信息的正确性检测方法,展开了基于架构分析和设计语言(AADL)模型转换与分析的研究。给出了一系列从ARINC653系统配置信息到AADL模型元素的映射规则,包括模块、分区、进程、健康监控、通信等核心概念,并设计了一个模型转换的方法,然后采用一个第三方的工具对所得到的AADL模型展开配置信息正确性的语义验证。最后本文还给出了一个实例分析。     

基于元学习和PINN的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以有效平衡数据和机理对模型的权重,导致难以真正实现融合模型的预期效果。本文提出了一种基于元学习（Meta learning,ML）和PINN（Physics-informed neural network）的刀具磨损预测方法,通过磨损机理约束数据驱动模型的解空间,并结合元学习算法优化融合模型的损失函数以合理利用数据和机理提供的信息。实例验证结果表明,本文所提出的方法能有效提高变工况下的刀具磨损预测精度和稳定性。     

并发式软件系统横切关注点的建模方法

基于面向侧面技术及统一建模语言状态图提出了并发式软件系统开发过程中横切特性的建模方法.该方法将并发软件系统的业务逻辑和横切行为分别封装到复合状态的不同正交区域中,并通过事件广播机制反映二者的交互关系.同时,以模块化的状态迁移系统作为基本计算模型,对该建模方法进行形式化描述,给出了模型元素及建模过程的精确语义.实例研究表明,该方法在并发软件设计阶段实现了横切关注点的分离策略,并使得系统模型具有松耦合、适应性和可跟踪性的优点.     

“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。     

非定常气动力辨识的模糊逻辑方法

提出了用内部函数和二次型隶属函数对非线性非定常气动力进行模糊逻辑建模与辨识的方法 ,分别用 F- 18和 F- 16飞机强迫振荡的实验数据建立了非线性非定常气动力模型 ,讨论了隶属函数导数的连续性对模糊逻辑模型精度的影响 ,并与已有的 Fourier模型和非线性代数模型进行了比较。结果表明 ,文中提出的建模方法能够给出更为满意的结果。     

基于全知熵的模式集成不确定性度量模型

不确定性是模式集成的一个固有性质,不确定性度量对模式集成具有重大影响。本文提出一种度量模型,在该模型中模式对象及其属性清洗模块使该模型免受规模影响。根据模式集成多属性分阶段决策的特点,本文基于粗糙集理论的全知熵不确定率进行各阶段的不确定性度量,并把过程模型的不确定性度量引入到总体不确定性的度量中,最后给出了合成多不确定率的方法。实例分析证实所设计模型是可行、有效的。     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

机场进离场流量协同分配策略

为充分利用机场容量、减少航班延误,把进离场视为互相影响的两个过程,研究机场流量与容量匹配问题,给出了一种进离场流量协同分配模型。基于机场容量动态限制,模型以最小化进离场航班总延误损失为目标,协同优化进离场流量分配策略;通过引入航班延误损失系数,作为航空公司协同决策的偏好信息以兼顾其利益。针对模型特点设计了遗传算法予以实现。实例仿真结果表明,模型不仅能使流量与容量协调匹配,而且能够使延误损失降到最小且能兼顾航空公司的利益,验证了所提策略的有效性。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

基于广义装配关系的复杂产品装配单元划分方法

通过分析复杂产品的装配几何关系,考虑夹具和工装在装配过程中的使用情况以及装配工艺性能,建立零部件之间的广义装配关系。在此基础上,构建以装配关系强度和装配并行度为目标的数学优化模型,采用免疫克隆算法进行聚类优化,完成复杂产品的装配单元划分。此方法不仅考虑零部件之间的广义装配关系,而且考虑单元划分的目的,使划分结果更加合理。最后,以某飞机机翼装配单元划分为例进行验证,结果表明该方法具有一定的适用性和有效性。     

部分破坏拆卸模式下拆卸规划

为了对产品进行拆卸规划,基于装配有向图提出一种部分破坏性模式下的拆卸规划方法。通过装配有向图表达产品零部件间的装配关系,并在此基础上构建装配关系矩阵、装配连接矩阵和可达矩阵。由矩阵遍历和运算获得产品装配结构、装配深度等信息,并根据这些信息确定被破坏对象,最终完成部分破坏性拆卸模式下拆卸规划过程。将上述理论应用于摩擦驱动装置拆卸规划中,其结果验证了理论分析的有效性和正确性。     

不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

研究了一类具有参数不确定性和外界干扰的仿射非线性系统鲁棒输出跟踪控制问题。首先利用微分几何理论中的输入输出反馈线性化技术钭不确定线性系统通过一非线性状态变换化为线性化规范形，然后利用变结构控制的思想提出了一种基于标称系统和不确定性范数界的鲁棒输出跟踪控制器设计方案，并用李雅普诺夫稳定性理论证明了利用本文设计的跟踪控制器可保证闭环系统是有界稳定的，且稳态输出跟踪误差为零。由于所设计的跟踪控制律连续，克服了常规变结构控制方案可能引起的高频抖振现象。将本文结论应用于一空间飞行器的姿态跟踪控制问题，仿结果表明了该设计方法的有效性。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

基于抗差估计的工业机器人运动学参数标定

为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。     

风力发电机组的混合灵敏度H_∞鲁棒控制

针对风力发电机组非线性系统的不确定性和强干扰等特点,在其数学模型局部线性化基础上,引入一种混合灵敏度H_∞鲁棒控制设计方法,设计了风力发电机组的转速控制器,实现了额定风速以下的风能最大捕获.仿真结果表明:鲁棒控制嚣应用于风力发电机组,具有鲁棒稳定性和抗干扰性能.     

Dimensional Variation Modeling of Aircraft Compliant Part Assembly Considering Clamping Force Change

Compliant parts are widely applied to aircraft structures. Due to the ease of deformation of compliant parts in assembly,the prediction of assembly variation is especially important for assembly quality control. A dimensional variation model considering the clamping force change in assembly is proposed based on the method of influence coefficient(MIC). First,the assembly process is decomposed into several steps including positioning,clamping,joining,and spring-back. Then,the force-displacement relationship is formulated according to the varied force conditions on the parts in each assembly step. Finally,two examples are illustrated to validate the proposed assembly variation model. The results show the impact of clamping force change is significant on the assembly variation,and the proposed model can predict the assembly variation more accurately than the referred method without clamping force correction at the over-constrained locating points of fixture.     

定量反馈理论在鲁棒与容错飞行控制系统中的应用

定量反馈理论（Quantitative feedback theory,QFT）作为一种新颖的频率域鲁棒控制技术，综合考虑了对象的不确定性范围和对系统的性能指标要求，以定量方式在Nichols图上展开分析与设计，从而保证了设计结果具有稳定鲁棒性和理棒性。而当飞机控制舵面局部受损或失败时，飞机模型气动导数所受的影响可看作是不确定对象鲁棒性问题的扩展，因此，考虑舵面受损与失效时的容错习行控制系统也可用QFT方法进行分析与设计。本文在讨论QFT原理与设计方法的基础上，以某型无人驾驶飞机的纵向飞行控制系统为例，对鲁棒和容错飞行控制技术进行了分析、研究与设计，获得了满意的设计与仿真结果。     

基于MBD的飞机装配工装协同变更方法

装配工装在飞机产品生产过程中处于飞机设计的下游,受到飞机装配件设计及其装配工艺的影响以及飞机生产准备周期限制,时间紧迫,任务繁重。传统的飞机装配工装以文本、二维图形式表达为主,信息是静态的,缺乏唯一的数据源易导致飞机-装配工装协同变更管理效率低、准确性差,针对以上问题提出一种飞机-装配工装协同变更方法:利用基于模型的定义(Model based definition,MBD),建立了飞机和装配工装MBD模型关系架构,并结合相关的变更传播计算方法实现了飞机设计结构变更对装配工装变更影响的主动、自动化预测和分析。通过一套飞机壁板开口加强框的装配工装变更设计实例验证了该方法的可行性。