纤维方向对CFRP钻削温度场分布和孔壁质量的影响

为研究CFRP不同纤维方向对其钻孔温度场分布和孔壁质量的影响,对不同纤维方向角处切削形式进行理论分析和ABAQUS仿真分析,并结合CFRP单向板、正交板和准各向同性板的钻削温度分布测试试验与钻削温度场仿真分析。结果表明,碳纤维方向对钻削温度场的分布规律影响很大;通过电子显微镜和共聚焦显微镜对不同纤维方向角处孔壁质量观测对比,发现纤维方向角在θ=0°、θ=45°和θ=90°处孔壁质量较好,在θ=135°处孔壁质量较差。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

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。     

航空航天制造机器人高精度作业装备与技术综述

新一代航空航天产品的研制与批产对制造精度与加工质量提出了更高的新要求。以机器人为核心的智能制造技术与装备是解决该难题的有效途径。然而,工业机器人较低的定位精度与弱刚性结构属性严重制约了其在航空航天部件高精度加工作业中的推广应用。本文在阐述国内外机器人装备在航空航天制造业的应用现状的基础上,重点介绍了机器人作业刚度强化策略与定位误差精确补偿方法的研究现状,并分析了现有高精度控制方法存在的问题及技术难点。最后探讨了机器人作业装备在航空航天制造领域的技术发展趋势,为面向航空航天产品的机器人高精度制造技术的研究提供参考与借鉴。     

并联机器人运动性能的研究现状及发展趋势

随着并联机器人技术的发展,其运动性能的提升成为了发展需求,指出了研究工作空间和奇异位形的必要性。以研究方法为主线,详细阐述了工作空间和奇异位形的国内外研究现状及特点,进一步提炼出个体的创新思想和面临的共同难题。通过深入分析研究方法的原理,找到了解决共同难题的突破口,同时剖析了研究中的尚存难题。结合未来的发展趋势,从结构综合和理论创新两个方面进行突破,能够为并联机器人的发展提供强劲动力。得出的结论和展望给从事这一领域的研究者们提供了参考。     

基座与臂杆全弹性空间机器人的有限时间控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下,基于有限时间的漂浮基空间机器人系统轨迹跟踪以及柔性抑振问题.由于弹性基座与两柔性杆之间存在多重动力学耦合关系,此系统为高度非线性系统.将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,利用拉格朗日第二类方程并结合假设模态法,推导出该系统的动力学模型;应用奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统.针对慢变子系统,设计了一种基于名义模型的有限时间控制器,保证完成刚性期望轨迹跟踪.设计的积分式滑模面具有有限时间收敛特性,比传统渐近收敛控制方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性;对于快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与两柔性杆的振动.Lyapunov理论证明了所提控制算法能使跟踪误差在有限时间内收敛到原点.仿真验证了控制方法的有效性.     

电动机器人脉宽调速系统的研制

本文介绍用于DGR-5A五自由度电动机器人关节伺服回路的脉宽调速系统。主要介绍脉宽调制型功率放大的工作原理及设计方法,同时简要介绍关节伺服回路的设计。     

含闭链机构机器人动力学探讨

本文用Appell方程就含闭链机构机器人动力学研究作了新的探讨,给出了建立含闭链机构机器人动力学方程的一般方法。旨在把含闭链机构机器人分解成相应的开链机构进行研究,因而大大简化了推导过程。文中通过一个实际工业机器人动力学方程的推导,证实了该方法的可行性。     

知识Petri网与机器人装配规划

介绍了知识Petri网（KPN），在柔性装配系统中基于KPN机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划建模和KPN的运行。文中论述了如何建立邻链表、构造KPN，以及最后如何运行KPN，获得最佳装配规划。最后，阐述了基于KPN的机器人装配规划系统中数据库、规划库及推理机的构造。基于KPN的机器人装配规划，与目前常用的机器人装配规划方法，如启发式搜索法AO和线性规划LP法相比，具有如下主要优点：由于将人工智能用于Petri网中，故智能强；适应性强，既适用于整套产品零件同时到达装配站，也适用于各零件分时到达装配站时的规划；算法简单，规划速度快，更适用于在线规划。     

弹性机器人的LQG／LTR控制

ＬＱＧ／ＬＴＲ设计方法仅适合于最小相位系统，本文对单臂弹性机器人系统，进行适当的处理和对方法进行改进后，仍采用ＬＱＧ／ＬＴＲ方法设计控制器，得到的闭环系统有较强的鲁棒性。