基于鲁棒性参数设计法的多超声电机驱动机器人的控制

由于超声电机复杂的能量转换机制和参数受温度和工作环境影响的非线性变化,使得很难对超声电机进行数学描述。为了使超声电机驱动的多关节机器人有较好的表现性能,根据超声电机的运动特点,提出了一种新颖的速度——位置双闭环反馈控制方式。鉴于该控制方式需要调节的控制参数有18个,为了获得一组具有鲁棒性的控制参数,选用了鲁棒性参数设计法。实践结果表明,所提出的控制方式能够获得机器人的良好运行性能,鲁棒性参数设计对超声电机而言是有效而方便的。     

高负荷吸附式压气机叶栅开槽方案实验研究

在低速条件下对三种吸气槽方案的高负荷吸附式压气机叶栅进行了详细的实验研究.通过墨迹流场显示法对叶栅壁面流场进行了测量,利用五孔气动探针对叶栅出口截面进行了扫掠,并对不同叶高的型面静压进行了采集,详细分析了全叶高吸气方式和两种局部吸气方式对叶栅流场结构和负荷能力的影响.结果表明,采用吸力面两端吸气对抑制角区分离流动、减弱通道涡强度和尺度、提高叶栅内流动性能的效果要优于其它两种方式,积聚在角区的低能流体由于较大的吸气量而被大量吸除是性能改善的关键.     

模型变形视频测量的相机位置坐标与姿态角确定

高速风洞试验中的模型变形视频测量(VMD)要求双(多)相机大角度大重叠的测量方式,而通过现有共线方程的线性化模型难以取得高精度的相机位置与姿态角,故推导包含共线方程泰勒展开二次项的非线性误差模型,建立3控制点的VMD相机位置与姿态确定技术.多个工程实例表明该技术能取得高精度的相机位置坐标与姿态角,有实用价值.     

PCD刀具高速铣削TA15钛合金切削力的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案,进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的切削力试验.对高速加工过程中的动态铣削力进行了频谱分析,分析了高频振动对切刺力波形的影响.然后利用单因素试验分析了工件坐标系中三向分力以及刀具坐标系中切向分力随切削用量的变化规律.通过回归正交设计,建立了PCD刀具高速铣削钦合金时切削用量与动态切削力之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度.分析结果为PCD刀具高速铣削钛合全的工艺参数优化及建立高速铣削数据库奠定了基础.     

Hermite算法的收敛性分析及其改进

为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求.      

数控加工中等高线刀具轨迹的生成

针对高质量的等高线高速加工要求,设计并实现了数控加工中、根据刀位面及其Zmap模型计算等高线刀具轨迹的原理和算法.该算法充分考虑了刀位面Zmap模型的特点,能确保刀具轨迹始终处于顺铣状态,从而保证了良好的加工工艺性.算法稳定性好,计算速度快,并已在商品化软件CAXA-ME中成功实现.      

基于机器视觉的高精度顶桥施工位姿测量系统

分析了现有的顶桥施工中位姿测量系统的特点,指出其目前存在的主要问题.针对这 些问题和现场需求,基于计算机视觉反馈理论,设计了一种由CCD传感器、激光准直仪和倾 角传感器组成的新型高精度光电测量系统.在建立了相关数学模型的基础上,搭建了硬件系 统,给出了视频采集、图像处理和多串口通信等关键技术的具体实现方法,完成了各功能模 块的软件开发.该测量系统具有精度高、实时性好、操作简单、维护方便和成本低廉的优点 ,能够替代以往效率低下的人工测量方式,而且其实现方法为其他大型施工测量系统的设计 提供了新技术.      

PSD器件及其在精密测量中的应用

ＰＳＤ器件是近几年出现的一种新型位置探测器，可直接用来测量角度、高度、距离及运动，本文介绍了ＰＳＤ器件的工作，给出了三种ＰＳＤ器件的等电路和坐标位置电流函数表达式，并就ＰＳＤ器件在位移和三维运动测量中应用方式和应用范围进行了讨论。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。