可视化仿真在六自由度运动平台设计中的应用

在传统的六自由度运动平台的设计过程中,机械设计人员很难直观、准确地确定各个机械零部件的极限运动范围以防止发生机械干涉.为了解决这一问题,运用VRML - Java技术,基于运动学反解以及机械实体的静态、动态装配约束关系,建立六自由度电动运动平台的可视化仿真模型,利用该模型对其运动状态(包括极限位姿)进行可视化仿真,通过...     

泵浦光功率对核磁共振陀螺仪零偏的影响分析

核磁共振陀螺仪中,泵浦光频率和功率参量会对陀螺性能产生重要影响。研究了泵浦光功率对核磁共振陀螺仪零位的影响,阐明了不同谱线加宽条件下泵浦光功率稳定性与核磁共振陀螺仪零偏稳定性的关系。结果表明,泵浦光功率改变0.7‰,陀螺零位变化0.41(°)/s,且缓冲气体压强增大可以减小泵浦光功率对零位的影响。     

基于超宽带和航位推算的室内机器人UKF定位算法

超宽带是一种传输速率快、功耗低的新型无线通信技术,可提供亚米级定位精度,近年来超宽带定位在机器人领域的应用日益广泛。在超宽带信号有效区域边缘或信号受到遮挡时,超宽带定位精度急剧下降。为此提出了一种基于超宽带定位和航位推算的UKF组合定位方法,可有效克服上述问题,从而为室内机器人定位提供一种稳定可靠的解决方案。     

细长旋成体单孔微吹气扰动控制的数值研究

利用三维可压缩Navier-Stokes方程,对亚临界流动范围内不同Re数下,细长旋成体大迎角下单孔位微吹气扰动控制进行了数值计算,通过对不同截面压力分布和侧向力系数的对比,发现单孔微吹气扰动对细长旋成体侧向力有明显的控制能力,并且这个控制能力要受雷诺数的影响。     

截尾寿命试验下双参数指数分布 可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计

设产品寿命为双参数指数分布,本文对于在无替换定数定时截尾试验下所获得的顺序样本x_(1)≤x_(2)≤…≤x_(r),给出了可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计。运用随机模拟方法,将它们与经典的极大似然估计进行了比较,结果表明,它们的精度要比极大似然估计好些。     

长河二号信号的准TOC及其时差改正

对于目前无TOC时刻的长河二号导航信号 ,提出如何自定义准TOC时刻、计算TOC历表 ,测定准TOC时刻导航信号参考脉冲与UTC整秒间的时刻差 ;以便在GPS技术测量长河二号地波传播时延、推求大地电导率的实验研究中应用。其思路和方法可供长波定时用户利用长河二号导航信号进行“长河二号与BPL”或“长河二号与GPS”组合定时应用参考。     

基于PSD的并联微定位平台位姿检测方法

位置姿态（以下简称位姿）检测是研究六自由度定位平台的技术难点之一,为了快速准确测量六自由度并联微定位平台的位姿,验证平台的定位精度,基于多片二维PSD光电位置传感器设计了六自由度光学位姿检测系统。依据几何光学理论,建立了六自由度位姿解算的数学模型。通过仿真计算,该算法可以快速准确解算六自由度定位平台位姿。进一步分析了该模型在考虑存在测量误差时的理论计算误差,结果表明,基于二维PSD位置传感器的六自由度光学位姿检测系统在解算六自由度定位平台位姿的同时,具备较高的测量精度。     

基于叶端定时的转子叶片裂纹监测与诊断

为了实现转子叶片裂纹非接触式监测，提出基于??0范数的叶端定时欠采样信号稀疏重构算法。针对叶端定时信号欠采样问题，建立欠采样信号稀疏表示模型，利用分块正交匹配追踪算法对叶端定时欠采样信号进行分段重构，进而监测在变转速非稳态工况下转子叶片动频的变化情况，据此判断转子叶片是否产生裂纹。针对应变片信号间隔采样的特点，研究基于同步提取变换的时频分析方法，以提高时频图的时频聚集性。开展旋转叶片裂纹扩展试验，同时采用叶端定时和应变片系统测量叶片振动。对比叶端定时和应变片的分析结果，二者均可在裂纹叶片断裂之前至少20min，监测到裂纹叶片和正常叶片的动频发生分离的现象，即裂纹萌生致使叶片动频发生偏移，表明所提出的叶端定时欠采样信号重构方法能够实现转子叶片裂纹的监测与诊断。     

聚醚砜改性Cf / BMI 复合材料的制备与性能

基于“离位”增韧技术,将“离位”增韧剂聚醚砜(PES)均匀地附载在碳纤维织物上,采用RTM 工 艺制备了Cf / BMI 复合材料(U3160/6421),通过低速冲击、DMA、SEM 和基本力学性能测试分析,研究了PES 对U3160/6421 复合材料性能的影响。结果表明,采用PES 附载的ES-Fabric 织物制备的复合材料具有良好的 增韧效果,其CAI 值提高了85%。由于PES 的加入,在复合材料层间出现了PES 和树脂BMI6421 的相反转结 构,改善了复合材料的损伤阻抗,提高了复合材料的损伤容限,并且“离位”层间增韧对复合材料的力学性能影 响不大。     

一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM

针对多机器人视觉SLAM在实际应用中带宽受限的问题,设计了一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM系统.系统中引入了NetVLAD神经网络模型,通过改进NetVLAD降低了多机器人回环检测的计算资源占用,提高了回环检测的实时性.提出了一种针对描述子缺失情况下的特征匹配算法,提高了回环检测与相对量测的鲁棒性,并提出了一种增量式多机器人位姿图共享和优化方法.最后,通过在KITTI数据集进行测试,验证了该SLAM系统能有效减少多机器人通信过程中的数据传输,具有与单机器人SLAM相当的定位精度和实时性.