隔热背腔式柔性热膜探头的设计及其微加工

为了进一步提高器件性能,设计一种新型隔热背腔式柔性热膜传感器探头结构。借助流体传热耦合仿真和动态响应分析等,确定背腔结构参数;研发针对隔热背腔式柔性热膜探头的双面图形化微加工工艺,获得新型传感器件。对静／动态特性进行对比测试,结果表明：在相同的输入被测量情况下,新结构器件的输出信号量值提高了20％,时间常数由400μs减小到220μs,器件的灵敏度和动态响应性能都获得了有效提升。     

输入受限的漂浮基多柔性空间机器人轨迹跟踪的混合控制及振动主动抑制

空间机器人在实际运作中往往会遇到控制系统输入受限的情况,这将严重影响系统的控制品质。考虑输入受限的情况,对漂浮基多柔性空间机器人系统进行研究。通过对系统进行运动学和动力学分析,构建系统的动力学方程。采用奇异摄动方法,将刚柔耦合系统分为慢变子系统和快变子系统,并为各个子系统设计控制方法。最终提出由改进的鲁棒滑模模糊控制方法、速度差值反馈控制法和线性二次最优控制方法组成的混合控制方法。该控制方法能够主动减小空间机器人完成期望运动所需的力矩,使系统适应输入受限的工作条件;同时能够补偿系统的不确定参数和外部干扰,最终实现系统运动的精确控制和振动的主动抑制。仿真对比实验证明了在输入受限的情况下,所提出的混合控制方法的有效性和强适应性。     

一种柔性空间机械臂的刚体运动和柔性振动复合控制方法

针对柔性空间机械臂的刚体运动控制和柔性体振动抑制问题,给出了一种反馈和前馈复合控制方法.对于一个柔性双连杆机械臂,首先设计反馈线性化控制器,消除非线性影响,实现大范围的刚体运动控制.其次基于闭环回路响应的振动特性,设计输入成型前馈控制器,预成型控制命令,抑制对结构振动影响显著的某些模态响应.最后仿真结果证实了给出的反馈线性化和输入成型复合控制方法,可以实现精确的位置控制,同时机械臂的残余振动得到了有效的抑制.     

读来读往北大核心

数字化柔性装配技术已在航空航天等各个领域得到广泛应用,极大地提升了装配技术水平。2015年8月在重庆举行的第五届数字化柔性装配技术论坛在数字化柔性装配技术的最新进展、新观点、新方法及在国内外应用等方面进行了技术交流。     

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后.为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数(MSF)的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运...     

携带晃动燃料柔性航天器姿态机动中的同宿环分叉研究

本文研究了带液体晃动和柔性附件的耦合航天器系统在液体燃料耗散和柔性附件扭转振动的作用下,经历从最小惯量轴到最大惯量轴姿态机动中的混沌动力学行为.将液体晃动等效为球摆模型并由此建立了带柔性附件充液航天器多体耦合系统动力学模型.首先推导出耦合系统动力学方程并采用Melnikov积分预测受扰系统稳定与不稳定流形是否横截相交,得到了参数形式表达的混沌运动解析判据,这对航天器的设计有重要的指导意义.研究发现,混沌的发生依赖于刚体形状,阻尼比,充液比和扭转振动频率.此外,在经过被动再定向姿态机动后,由于液体晃动的本质非线性特性,充液航天器最终将进行大章动角的周期极限环运动而非绕着最大惯量轴自旋.     

一种新的柔性蜂窝结构及其在变体飞机中的应用

变体色机要求机翼结构可以光滑连续地变形.机翼的蒙皮要有足够大的面内伸缩变形能力,同时还要有足够的面外承载能力.本文针对后缘变弯度机翼,设计出一种新的柔性蜂窝结构.研究了该柔性蜂窝的面内变形能力和形状参数的关系.仿真分析和试验验证表明,该柔性蜂窝结构具有足够的面内变形能力,变形后仍保持良好的面外承载能力,满足后缘变弯度机...     

四分量片式铰链力矩天平技术及风洞实验应用研究

针对目前风洞铰链力矩实验中的一种三分量片式结构铰链力矩天平没有轴向力测量元件的不足,提出一种切实可行的四分量片式结构铰链力矩天平设计方案,进行了物理样机的研制,应用于某模型升降舵风洞铰链力矩实验中。实验结果与理论分析获得了良好的一致性,在舵面偏角为21°时,由忽略轴向力测量带来的舵面法向力系数相对误差百分比为14.7%,舵面弦向压心位置相对误差百分比为17.2%。     

现代飞机数字化柔性装配生产线

导读：数字化柔性装配生产线的应用是现代飞机装配的典型特征之一。通过研究飞机数字化柔性装配生产线的特点及其在国内外飞机装配中的应用现状,总结了构建现代飞机数字化柔性装配生产线的六项关键技术。并论述了各项技术之间的关系。阐述了构建柔性装配生产线的意义,并对其具体实施提出了思路及建议,可为国内发展应用数字化柔性装配生产线提供...     

基于人工神经网络的柔性机翼挠度预测

为实现对承载后柔性机翼挠度的准确预测,在全面分析柔性机翼挠度的影响因素基础上,应用正交试验法确定的影响柔性机翼挠度的主要因子作为输入变量,挠度作为输出变量,以大量试验数据为训练样本,通过多次试取隐含层和各隐含单元,并选取trainlm作为最优训练函数,最终建立了预测柔性机翼挠度的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.在此基础上,随机选取试验结果中的12组试验样本,连续进行10次挠度预测,预测结果和试验实测值最大相对误差和标准方差分别为4.481%,1.033 7.解析结果表明:柔性机翼挠度预测结果与实验值吻合的较好,建立的人工神经网络预测模型具有较高的预测精度.