人机协作标准及应用动态研究

通过对人机协作内涵定义以及人机协作安全标准的叙述,提出了人机协作需要攻克的几项关键技术,点评了4款著名协作型机器人的功能,介绍了国外协作性机器人在飞机装配中的最新研究成果,最后对人与机器人协作将成为装配系统的新常态进行了展望.     

人机时空共享协作装配技术研究综述

在智能制造发展趋势下产品生产过程越来越柔性化,具备高度灵活性和自动化水平的人与机器人协作已成为制造业关注的研究热点。在产品装配中,灵活性要求较高以及操作复杂的装配仍然需要人完成,而机器人具有操作可重复性好、高负载、准确性高的优势。在时间和/或空间共享环境下,利用机器人辅助工人装配,减少人体工程学压力和工人工作负荷,实现优势互补。基于这些认识,本文对时空共享的人机协作装配的研究进行综述。梳理了近年学者围绕4个热点,即人机协作之间的任务分配、人机协作意图识别、人机协作路径规划、人机协作装配系统的安全设置展开的现状研究,并对这4方面研究内容的发展趋势进行了探讨和展望。     

机器人型装备在航空装配中的应用现状与研究展望

机器人型装备具有自动化程度高、运动灵活性好、定位精度高以及生产布置柔性等诸多优势,在航空产品装配工艺环节具有广泛应用。从大型部件自动化对接、机器人装配理论、人机协作互动装配、柔性自适应工装夹具、人工智能辅助装配以及自动引导车等方面,综述了机器人型装备在航空产品自动化装配环节的应用现状。在此基础上,详细分析了机构构型在对接装配类装备中的演进历程与发展趋势,并从应用场景、技术成熟度以及装备性能等方面系统地比较了国内外航空工业在自动化装配领域的技术差距。最后,概括总结了航空装配中机器人型装备的技术挑战、发展趋势以及与工业4.0、智能制造等新兴技术相融合的发展机遇。     

协作机器人外力感知与交互控制研究现状及展望

协作机器人指的是一种能够在共享工作空间中实现物理人–机器人交互并执行协作任务的机器人系统。协作机器人正逐渐融入人类社会,与人类、其他机器人或非结构化环境等进行密切和复杂的交互。机器人–环境物理交互过程,外力感知和交互控制对于保证其安全性并提高其交互性能具有非常重要的意义。分别从外力感知、协作控制以及认知控制3个方面对协作机器人的研究现状进行综述,并对协作机器人感知与控制领域的研究进行展望。     

制造业经理人

<正>全球工业机器人供应商的领军者全球175000套机器人的安装经验让我们对焊接市场及其多变的需求都了如指掌,能够帮助客户优化焊接工艺生产,将车间作业化繁为简,实现自动化柔性生产、提高产品质量和改善生产环境。ABB机器人致力于为工业领域中的每一道金属加工作业提供全套自动化解决方案,提供夺身定制的设计概     

超大作业空间涂装机器人研究进展

表面涂装是航空航天器、船舶、高铁等大型整机及其零部件生产制造的重要一环,超大作业空间的涂装机器人是实现整机以及大型零部件自动化喷涂的关键装备,也是提高我国高端制造领域特别是航空制造领域竞争力的核心技术之一。本文在简述近年来涂装机器人研究现状的基础上,总结了大型空间涂装机器人应用中的一些主要问题,探讨了超大作业空间涂装机器人的未来发展趋势和主要技术挑战。     

面向飞机狭窄空间的双机器人协同装配关键技术分析

针对飞机狭窄空间装配工作量大且制孔质量及精度要求高等难题,提出一种面向飞机狭窄空间的双机器人引导–协同作业智能控制技术。研究双机器人轨迹规划以及协同离线仿真、机器人协作视觉伺服控制补偿、可快换的多功能末端执行器设计关键技术,在保证机器人系统与工件的安全作业时,完成目标孔位的加工,以提高装配的精度,降低装配空间的占用,为进气道性能设计提供支撑。试验表明,通过视觉伺服控制补偿,机器人的绝对定位误差降至±0.1 mm以内。     

移动工业机器人在飞机装配生产线中的应用研究

在总结移动工业机器人在飞机装配生产线等航空制造场景典型应用的基础上,重点分析了移动工业机器人多传感器融合的同步定位和建图、移动机器人导航控制、机械臂精度控制和数字化测量等关键技术,并对未来航空领域移动机器人的人机协作、多传感器数据融合、智能规划与决策、数字孪生体系等发展趋势进行了阐述.     

蔡鹤皋机器人及机电一体化技术专家

<正>作为老一代著名的机器人专家,您是我国机器人技术发展进程的见证者和参与者,请您简单介绍一下机器人的发展及在航空航天领域的应用情况。蔡鹤皋:自20世纪60年代人类创造了机器人这种自动化装备以来,首先在工业中得到了推广应用。到了20世纪80年代,在一些技术发达国家已经建立了工业机器人制造厂,将机器人推向产业化。工业机器人作业精准、动作迅速、工作效率高、产品质量一致性好、适合柔性自动化技术发展的需要。弧焊机器人、点焊机器人、喷漆机器人、装配机器人、搬     

基于移动Agent的远程学习系统的设计

随着Internet的发展,远程教育得到了越来越广泛的应用。但目前的远程教育系统存在智能性差、形式单一等弊端,学生只能被动接受教学内容,缺乏与教师的交流和交互,无法根据自己的实际情况来安排学习。本文介绍了一个基于移动Agent的智能性、个性化的远程教育系统的设计。在设计中引入了移动Agent协作信息中间件(MACISM),并给出了实现MACISM系统的具体思路和解决方案,在此基础上设计了远程学习系统,较好的解决了交互协作的远程学习和远程协作学习中的智能性、个性化等问题。     

基于S-A与SSG/LRR-ω两种湍流模型的CHN-T1标模计算与分析

通过求解雷诺平均Navier-Stokes方程,对第一届AeCW-1研讨会上要求的所有工况进行了计算,着重研究S-A湍流模型和雷诺应力模型在CHN-T1标模上的表现,评估两种湍流模型的网格收敛性,对抖振特性的模拟能力以及对雷诺数的敏感性。根据与实验数据的对比分析,得出主要结论如下:两种湍流模型都能趋向于网格收敛,雷诺应力模型的网格收敛更快。在较大迎角的工况,两种湍流模型对机翼上激波诱导的分离流有较大的差别。CHN-T1标模的尾撑,改变了飞机平尾的压力分布,并且在飞机机尾上产生复杂的三维分离流动,对俯仰力矩系数的准确计算产生了较大的影响。考虑静气弹效应,两种湍流模型计算的力矩系数比不考虑静气弹效应更大,雷诺应力模型的偏差更大。在高雷诺数工况,两种湍流模型的计算结果趋于一致。     

非定常激励下等离子体DBD诱导涡特性研究

在非定常激励下,等离子体DBD诱导涡是影响等离子体流动控制效果的关键因素,研究静止大气下DBD诱导涡结构特性对进一步理解等离子体DBD流动控制机理具有重要意义。采用高频PIV与高速纹影系统对静止大气下DBD诱导涡结构进行了研究,通过λ2法则分析了诱导涡涡核移动规律,获得了非定常激励下诱导涡的演化规律以及脉冲频率对诱导涡结构以及尺度的影响。在一定脉冲频率内,DBD诱导涡生成速率与脉冲频率一一对应,诱导涡涡核移动方向与壁面呈16°～21°,随着脉冲频率的增加,诱导涡尺度逐渐变小,且越来越靠近壁面。全文总结了不同脉冲频率下涡的相互作用以及黏性耗散对诱导涡发展过程的影响。     

基于深度学习的非定常周期性流动预测方法

为了克服传统CFD计算需要耗费大量的计算时间与成本的缺陷,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场的预测框架,可以实时生成给定状态的高可信度的流场结果。将条件生成对抗网络与卷积神经网络相结合,改进条件生成对抗网络对生成样本的约束方法,建立了基于深度学习策略采用改进的回归生成对抗网络模型,并与常规的条件生成对抗网络模型的预测结果进行对比。研究表明,基于改进的回归生成对抗网络的深度学习策略能准确预测出指定时刻的流场变量,且总时长比CFD数值模拟减少至少1个量级。     

形状记忆合金薄板低速冲击载荷下热力耦合行为分析

进行形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)薄板不同冲击能量条件下低速冲击实验,以SMA 热力学本构模型为理论基础,通过数值手段对超弹性SMA 薄板的冲击响应进行仿真分析,探究冲击载荷作用下SMA 热力耦合行为特征。结果表明:数值仿真结果与实验数据吻合良好,有效表征了SMA 薄板冲击过程中的变形、相变、耗散、温变等热力耦合行为特征。     

大型复杂双曲率复合材料构件固化变形关键问题分析

复合材料具有优越的材料性能,但也随之带来材料固化变形的弊端。针对复合材料构件固化成型后的变形问题,以复合材料实物构件为研究对象,通过测量手段获得变形数据,进行补偿修正。并对测量系统的建立、测量基准以及固持模式的选择、补偿模型快速重构等多个测量瓶颈问题进行展开论述。     

“一带一路”倡议、国际化进程与公司绩效——基于基建类上市公司的经验证据

以中国14家国有上市基建类企业2009~2017年度的数据为样本,立足于中国基建类企业的治理特征及"一带一路"倡议的现实背景,运用回归统计分析和回归分析方法,研究了中国基建类企业国际化经营对企业会计绩效和股票市场绩效的影响及该影响同"一带一路"倡议和企业国际化经营的关系。研究发现:中国基建类企业国际化经营提高了企业绩效;在"一带一路"倡议提出后基建类企业国际化经营对企业绩效的正向影响有所减弱,这种差异化的影响在国际化经营相对不足的公司中更明显。     

温度对涡轴发动机起动性能影响的试验研究

为研究装直升机后的涡轴发动机的地面起动性能,开展了不同环境温度、冷/热态条件下的发动机地面起动试验,分析了温度对起动时间和排气温度峰值的影响。结果表明,随着环境温度的增加,冷态起动时间先降后增,热态起动时间、冷/热态起动排气温度峰值均呈线性增加。环境温度0℃以下时,随温度的降低冷/热态起动性能差异逐渐增大,滑油导致的转子阻力矩升高是低温冷态起动时间长的主要原因。利用试验结果,建立了冷/热态起动时间、排气温度峰值随环境温度变化的模型,并应用于实际飞行时的起动监控。     

跨声速嗡鸣诱发机理及其失稳参数研究

跨声速嗡鸣问题是现代飞行器设计和使用过程中的拦路虎,会造成操纵面的损坏或严重变形。目前嗡鸣研究的局限在于缺乏预测嗡鸣触发参数范围的有效方法,难以指导工程实践。本文通过基于ROM的气动弹性分析模型和CFD/CSD时域仿真方法,研究了三种类型嗡鸣的触发条件及其参数的物理意义。相关结果表明,三种嗡鸣本质都是亚稳定的流动模态和结构模态耦合诱发结构失稳。降阶模型进一步揭示嗡鸣的触发要求流动的稳定裕量足够低(往往在抖振边界附近),同时结构频率在开环伯德图的零极点频率之间。该研究有助于对嗡鸣物理更深入的理解以及提出新的嗡鸣抑制方法。     

空中加油机加油软管锥套气动稳定性风洞试验技术

软式加油方式中加油软管锥套受气流影响会发生气动不稳定现象,严重影响空中加/受油的成功率和安全性,其中加油机的尾流场是影响软管锥套稳定性的主要因素。本文研究了空中加油机加油软管锥套的气动稳定性风洞试验方法,建立并分析了相似准则,给出了双目系统测量软管锥套位移的具体方法,利用自动舵机实现了加油软管自动收放,形成了完整的加油软管锥套气动稳定性风洞试验技术,并将其应用于某型加油机加油吊舱、中心线平台等部件的选型优化。结果表明,该试验技术能有效模拟处于加油机尾流场下的软管锥套收放过程和固定管长时的气动稳定性,试验获得的锥套下沉量和振动幅值明确了不同加油吊舱、中心线平台构型的优劣性,能够为加油机关键加油部件选型优化及飞行试验提供可靠的试验数据。     

机器学习在湍流模型构建中的应用进展

借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。