叶片磨抛机器人力/位混合控制的设计与实现

为提高航空类发动机叶片的自动化磨抛精度,减小复杂曲面叶片加工轨迹控制误差,采用基于六维力传感器的机器人力/位混合控制策略,实现机器人磨抛轨迹的在线修正。搭建以Staubli机器人和ATI六维力传感器为核心部件的叶片磨抛验证平台,通过C++开发上位机,采集磨抛过程中六维力传感器信息并进行Kalman滤波。通过示教确定机器人运动轨迹,对机器人运动轨迹与力传感器信息进行采集分析,确定基于力/位混合控制可以实现机器人运动轨迹的在线修正,为复杂曲面的叶片磨抛轨迹控制提供一种解决方案。     

ICP算法在叶型点云数据配准中的应用

针对叶片截面型线测量点云数据与理论点云数据的配准问题,研究了将ICP算法应用于叶型点云数据配准的方法。首先概述了叶型测量数据与理论数据的匹配问题;然后阐述了基于ICP算法的叶型点云数据配准方法,并在MATLAB平台进行了配准实现;最后给出了配准实例,并将配准结果与点云处理软件CloudCompare的匹配结果进行了对比,验证了该方法的准确性。     

ZSGA?2型重力敏感器关键技术分析与试验验证

与国外主流海洋重力仪相比,国产海洋重力仪的分辨率低一个数量级,这制约了国产海洋重力仪的应用。针对国产海洋重力仪亟需提高分辨技术的需求,根据ZSGA-2型重力敏感器的工作原理,建立了弹性系统的力学模型,并开展了样机的静态性能测试。测试结果表明,经零位漂移和大地固体潮汐修正后的静态精度达到了0.03mGal,样机随重力仪进行楼层高差测量的重复性为0.15mGal。该型重力敏感器的分辨率已经达到了国外同类产品的技术水平,并具备了一定的动态适应性,为该型高分辨率零长弹簧重力敏感器开展高动态环境适应性技术研究奠定了坚实基础。     

基于波长控制的光纤陀螺标度因数温度性能提高方法

光纤陀螺的标度因数与光纤环的长度、直径及光源的平均波长有关。在温度条件下,光纤环的长度、直径及光源的平均波长均会发生变化,进而导致光纤陀螺在高低温下的标度因数不同,影响温度环境下的光纤陀螺标度因数的重复性。提出了一种基于光纤陀螺波长控制的标度因数温度性能提高方法,该方法在光源驱动电路的桥式回路中增加了铂电阻组件,从而可自动调节光纤陀螺光源的管芯温度,进而控制光源平均波长的变化,以抵消光纤环有效面积因温度变化而对标度因数产生的影响,提高温度环境下光纤陀螺的标度因数重复性。试验表明,该方法将未补偿情况下光纤陀螺全温范围内的标度因数重复性(1σ)由271×10-6~280×10-6减小到了32.5×10-6~43.5×10-6,标度因数重复性误差减小了84%~88%,并验证了该方法的有效性。     

湿热环境下复合材料层合板本构模型研究及其应用

近年来复合材料被广泛地应用于航空航天等工程领域。在实际的使用中,复合材料在不同的湿热环境下其力学性能会发生显著变化,针对这一问题,国内外已有大量的试验研究,而对湿热环境下复合材料的本构模型理论的研究则较少。在经典层合板理论基础上引入湿热膨胀系数的概念,通过定义一个无量纲的温度,建立材料弹性常数与湿热参数之间的函数关系,推导出复合材料单层板在湿热力耦合作用下的本构关系,同时加入三维Hashin失效判定准则对层合板的损伤演化及失效模式进行模拟。结果表明:该模型较好地预测了复合材料层合板在不同湿热环境下的弹性响应,为分析实际工程中复合材料结构模型在湿热环境下的力学行为提供了重要参考。     

基于Measurement Studio的民机颤振试飞数据实时监控分析系统设计与研究

颤振试飞是风险极高、多学科交叉的复杂试飞科目,其实时监控及分析显得极为重要。以某型国产民机颤振试飞为背景,基于Measurement Studio平台,设计开发了颤振试飞数据实时监控分析系统。系统集成了半带宽法、快速傅里叶变换、小波转换等算法,实现了颤振数据的时频域分析、阻尼计算,并以文本格式在实时状态下记录了颤振数据,同时以多线程和DataBinding模型完成了分析结果的实时显示,为国产民机的安全试飞提供了技术保障。     

离子液体电喷推力器的关键技术及展望

首先介绍离子液体电喷推力器的工作原理和分类,通过与其他相同推力量级的电推力器对比进一步分析了其特点,然后总结了离子液体电喷推力器的国内外研究现状,在此基础上重点梳理了微尺度下带电粒子的产生与加速、微细制造与精密装配、推进剂贮存和供给、高升压比微功率电源处理单元以及比冲和推力测试等离子液体电喷推力器研制过程中涉及的关键技术,最后展望了小型化、模块化与推力密度提升的发展趋势并提出离子液体电喷推力器的发展构想。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

Parameter Optimization for Improvement in Biomachining Performance

Biomachining utilizing chemolithotrophic microorganisms for material removal is one of the recently developed non-traditional machining methods offering innovative, low cost and environment-friendly benefits.However, its shortcomings are also obvious,low material removal rate(MRR),poor stability and low surface quality. The effects of temperature,shaking rate,pH value and bacteria concentration on the MRR,machining stability(linearity of material removal-time relationship)and surface roughness(Ra)are investigated using Taguchi methodology. The results indicate that the shaking rate is the most crucial parameter for the MRR and stability of MRR;while temperature is the most influential parameter for surface Ra. The optimum process parameters for overall machining property are temperature of 20 ℃,shaking rate of 160 r/min,pH of 1.8 and bacteria concentration of 3.32 × 107 cells/ml.