仿生机器鱼步态控制及闭环运动控制方法综述

鱼类所具有的推进效率高、机动性强、环境扰动小等优点引发了国内外学者对仿生机器鱼的研究。底层步态控制方法和闭环运动控制方法是当前机器鱼控制研究的两大热点。按照推进模式的分类方法概述各类机器鱼的样机研制情况以及其性能优劣,介绍机器鱼的推进机理及其水动力学研究进展,进而重点探讨轨迹逼近方法和中枢模式发生器这2种底层步态控制思路,综述机器鱼的典型闭环运动控制方法。中枢模式发生器具有更强的灵活性、稳定性和可操作性,易于引入反馈项而实现闭环控制,在机器鱼底层步态控制中占主导地位。针对机器鱼的显著特点改进后的基于学习的控制方法与多种方法相结合后的混合控制方法具有更为广阔的发展前景,符合仿生机器鱼智能化的发展方向。根据工作条件和运动要求建立合理的步态控制系统以及准确高效的闭环运动控制系统可提高机器鱼的整体性能。

以项目设计为导向的机械类研究生课程实践教学模式探究

自主学习和创新能力的培养一直是我国高等教育的重点,课程教学是其中重要环节之一。探讨在机械类研究生课程教学中存在的问题,提出以项目设计为导向的课程教学模式,并以振动分析与动态测试课程为例,进行具体的项目设计和教学实施,利用具体的项目设计为导向,与课程理论知识内容融会贯通。在实际教学中该教学形式取得良好的教学成果,能够激发学生学习创新的积极性和主动性,实现预期效果。

基于虚拟材料模型的螺栓松动预测研究

螺栓连接在风力发电机等复杂装备中得到了广泛应用。设备的工作载荷及机械振动会引起螺栓松动,导致螺栓连接失效,严重影响设备的正常运行。为此,以海上风力发电机塔筒连接螺栓为研究对象,建立了螺栓结合面连接刚度模型,进行了塔筒法兰连接螺栓的松动状态预测研究。首先,建立了螺栓结合面刚度,通过虚拟材料模型对其进行了表征,探究了预紧力对虚拟材料层模型的影响特性,为有限元模型提供了参数;然后,通过力锤实验,并结合实测数据建立了高精度的有限元模型;最后,通过法兰连接件的前10阶扭转、弯曲固有频率,以任意两阶模态的频率变化平方比、预紧力变化前后频率相对变化比分别作为螺栓定位、定量指标,进行了螺栓松动预测。研究结果表明:随着预紧力的增加,固有频率呈现逐渐增大的趋势,但灵敏度稍有下降;通过对螺栓松动测试结果的统计可得,螺栓松动定位识别精度达到95.24%;单、多螺栓预紧力下降程度定量精度分别为93.4%、90.2%;基于虚拟材料模型的螺栓松动预测方法具备精度高、通用性强的特点,可为螺栓连接的数字孪生实时监测提供重要参考。

海流干扰下网衣清洗机器人控制方法研究

在中国海洋渔业中,网衣清洗机器人对网箱养殖有害物附着的清洗具有重要作用。为了提高网衣清洗机器人在海流干扰下工作的稳定性,本文根据网衣清洗机器人的工作特点,提出了采用串级-前馈比例积分微分(PID)控制方法对海流干扰下的网衣清洗机器人进行控制,通过仿真实验证明该方法是可行的。为进一步提高控制效果,在串级-前馈PID控制的基础上加入模糊控制,仿真结果表明,改进后的控制器一定程度上减少了网衣清洗机器人运动稳定时间和超调量。

轴承磨损的切片式半解耦损伤数值模拟方法

轴箱轴承是高速动车组(EMU)走行部的关键部件,往往处于高速甚至超高速的运行状态,其轴承的磨损是一个非常突出的问题。建立转向架轴承的磨损模型,模拟在轨道激励载荷因素作用下滚动轴承的磨损状态,进行轴承的磨损损伤分析具有重要意义。针对动车组转向架轴箱轴承磨损监测难、分析难的问题,基于数值模拟方法,对轴箱轴承的磨损损伤分析方法进行了探究,为降低有限元模型的分析计算时间成本,提出了一种轴承切片式半解耦损伤分析方法。首先,将轴承三维模型径向等距切分成有限数量的二维切片,对二维轴承切片模型进行了磨损分析;然后,基于任意拉格朗日-欧拉(ALE)自适应网格偏移技术以及UMESHMOTION子程序,提出了轴承模型磨损有限元分析方法(流程);最后,利用高斯过程非线性拟合完成了三维轴承磨损状态复现,得到了轴承内圈的磨损分布规律,并对该模型的高效性与收敛性进行了对比分析。研究结果表明:利用二维切片拟合磨损分析方法的计算效率获得了大幅提高,同时该方法的准确性也较为可靠,与传统方法相比,其误差在10%以内;另外,轴承内圈磨损较为严重的区域出现在滚子与内滚道接触的边缘位置,而接触区域中心位置的磨损程度与边缘相比较轻。

融合仿真模型与数据的水下节流阀冲蚀速率预测方法

为解决由于水下生产系统节流阀与含固体沙粒的流体在冲蚀过程中相互作用发生冲蚀退化动态演变,导致冲蚀速率预测结果不准确的问题,提出了一种数值模拟与试验数据相结合的方法。首先通过冲蚀试验获得测试样本的表面轮廓变化特征,建立不同冲蚀时间下的有限元模型,再在ANSYS FLUENT仿真环境下,将有限元模型、两相流模型和冲蚀模型相结合,进行仿真试验获得不同时间尺度与表面形貌下水下节流阀的冲蚀速率,并对水下节流阀的冲蚀速率和流场压力进行分析;最后,利用RBF神经网络对水下节流阀的冲蚀仿真数据进行函数拟合,建立融合冲蚀退化动态演变的水下节流阀冲蚀速率预测模型,结果表明,所建立的基于数值模型与数据的水下节流阀冲蚀速率预测模型与传统冲蚀速率预测模型相比,准确率提高了12.3%。

KAPIV教育教学理念运用于“3D打印”课程的初步探索

针对“3D打印”课程内容冗杂、教学方法单一、缺少特色等教学困境,文章围绕KAPIV教育教学理念,深入探讨知识、能力、实践、创新及品德要素的内涵,梳理出在教学过程中学生需要掌握的知识点、拟达成的能力、实践教学流程、创新路径及学生所应具备的良好品德,并以东方红3号科考船为例进行实践探索。经检验,课程教学初见成效。

采用能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化

针对传统路径优化算法中"距离最短能耗非最低"的问题,提出了一种基于能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化算法。该算法通过对水下机器人进行水动力学分析,建立了水下机器人移动过程中的受力模型;得到了机器人移动路径的能耗计算公式;提出了能耗最优的改进蚁群算法,采用路径能耗的倒数作为路径信息素值,实现了能耗指导蚁群进化的目的。实验结果表明:该算法规划的路径长433.51m,水下机器人能耗12 235.17J,算法寻优迭代次数22次;传统距离最优算法规划的路径长393.56m,水下机器春能耗12 864.99J,算法寻优迭代次数33次。该算法规划的路径距离虽比传统算法长10%,但是能耗却降低了5%,收敛速度明显比传统算法快,对降低水下机器人能耗、提高续航能力有一定的优势。

半潜式医疗平台设计及水动力性能分析

采用模块化设计思路,提出半潜式医疗平台开发新思路。借助计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)技术对病房通风系统的效果进行数值模拟,并对比不同方案通风系统的效果。在最佳设计方案的基础上,进一步分析半潜式医疗平台在复杂海洋环境中的水动力学响应,重点分析其水动力性能对人员舒适程度的影响规律。结果表明:当进风口与排风口布置在同侧时,通风效果对伤病员最佳;该医疗平台具有良好的水动力性能,可满足医疗工作的稳定性要求。

基于HHT的管道阀门内漏声发射检测研究

针对管道阀门内漏声发射信号的非平稳特征,提出将总体平均经验模式分解(EEMD)和希尔伯特变换相结合的希尔伯特黄变换(HHT)方法应用于管道阀门内漏声发射检测中。利用EEMD方法将阀门内漏声发射信号自适应分解为一簇本征模态函数(IMF),并对分解后的信号进行Hilbert谱和HHT边际谱分析,可以提取到阀门内漏声发射信号的本质特征,突破常规时频分析的非线性信号局限性以及经验模式分解(EMD)造成的模态混叠现象;相比于STFT频谱,Hilbert谱具有较高的时频分辨率,最后对信号的Hilbert边际谱分析确定了内漏信号的主要作用频率。该方法可以有效地应用于阀门内漏声发射检测中。

基于摩擦声发射信号的磨削表面粗糙度在线检测方法研究

利用摩擦产生的声发射(AE)信号的功率谱密度对磨削表面粗糙度进行在线评价.实测结果表明,AE信号的功率谱密度与外圆磨削表面粗糙度之间存在很好的映射关系,利用随机信号分析的经典估计理论建立的这种映射关系可用于外圆磨削表面粗糙度的在线检测.

基于声发射信号的砂轮钝化在线检测方法

提出了一种基于声发射信号的砂轮钝化在线检测方法,该方法利用BP神经网络建立磨削声发射(AE)信号幅值变化特征量与砂轮钝化状况之间的非线性关系模型,并利用实验数据对该模型进行训练测试,训练获得的模型可用于在线检测小批量、多品种磨削条件下砂轮的钝化状况。实验结果表明,该方法能够准确地在线检测砂轮的钝化程度,具有很高的实用价值。

基于Adams与Matlab/Simulink的水下自航行器协同仿真

针对传统水下自航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)仿真中图形界面、实时性和动力学性能难以兼顾的问题,提出利用虚拟样机分析软件Adams和控制仿真软件Matlab/Simulink联合建立AUV虚拟样机系统的方法。在分析虚拟样机系统运动学、动力学和水动力数学模型的基础上,给出虚拟样机物理模型及控制模型的建立过程,并利用该虚拟样机系统对设计的AUV空间动态定位控制算法进行基于动力学基础的仿真分析。仿真试验的过程及结果表明,该虚拟样机系统具备智能控制与动态控制交互仿真演示和功能验证的能力,可为AUV图形仿真研究提供一种新的解决思路,对研究水下自航行器的操纵与控制有重要的现实意义。

磨削过程计算机集成智能监控系统

利用神经网络建立了磨削过程计算机集成智能监控系统,该系统将磨削过程监测、故障诊断和反馈控制组成一个有机整体。通过在线提取磨削声发射(AE)信号RMS峰值、FFT峰值、信号标准偏差以及信号累积幅值增量,可以实现磨削烧伤、磨削颤振、砂轮钝化等故障的在线实时诊断。通过反馈控制系统实现磨削参数的实时调整,提高了磨削加工的性能、效率和磨削质量的稳定性。实测结果证明了该系统的有效性。

基于鱼类侧线感知机理的流场辨识方法及仿真研究

在研究鱼类侧线感知机理的基础上,综合运用了流体动力学,边界层理论,耦合仿生学等理论,建立类似于鱼神经丘模型的神经网络模型,从数值计算和仿真分析两方面对鱼体侧线系统进行模拟,并将研究结论应用于自治水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)的导航及目标定位,为AUV导航和环境辨识提供新思路。计算机仿真结果表明,基于鱼类侧线感知机理构建的感知模型可以有区分度地对一个新的水流工况进行识别,可为AUV的导航及目标定位提供支持。

基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测

利用声发射 (AE)传感器和功率传感器为信号源 ,固定时间间隔内的声发射信号幅值增量累加及砂轮碰撞破碎时电机功率信号的陡变为砂轮状态识别的特征值 ,应用BP神经网络建立信号特征值与砂轮状态之间的非线性关系模型 ,可以为小批量、多品种产品磨削加工中砂轮状态的智能化在线监测提供准确有效的途径·测试结果证明了该系统的可行性 ,为磨削加工实现智能控制奠定了基础 。

磨削加工参数智能化在线调整方法研究

提出运用神经网络的非线性建模原理和自学习能力 ,建立影响磨削参数选择的各种因素与磨削参数之间的函数映射关系。据此可以实现初始磨削用量智能化选择目的。将磨削过程智能监测模块检测到的砂轮状态特征信号反馈到神经网络的输入端 ,根据砂轮钝化程度实现磨削参数的在线智能调整 ,以减少砂轮钝化对磨削质量的影响 。

基于交流异步电机驱动磨床进给位移的自学习控制

提出了一种利用PC机对普通磨床进行数控改造的方案 ,并设计了基于PC的控制系统 ,该系统利用PC机控制交流异步电机实现对普通磨床进给机构进给量的控制 ,并且采用自学习控制原理和变速度、变加速度位移指令生成方法 ,因此可使磨削加工实现快速进给 ,慢速切入 ,从而减小了目标点处惯性对加工精度的影响· 该系统可实现一般精度要求零件的自动磨削加工·

磨削质量在线监测方法研究

在理论分析和试验研究的基础上 ,提出了一种在线监测磨削表面粗糙度的新方法 ,该方法从声发射 (AE)传感器探头与磨削表面摩擦产生的AE信号中提取有关磨削表面粗糙度的信息量 ,利用神经网络实现磨削表面粗糙度的在线智能检测和预报。并通过实际跟踪测试和计算机仿真对该方法的可行性进行了分析。结果表明 ,该方法可行 。

推进器系统激励下水下航行器结构中功率流分布特性及优化设计研究

以小型鱼雷式AUV作为研究对象,建立了参数化有限元分析模型,分别采用解析计算方法和nastran有限元分析获得输入功率流变化规律,验证有限元模型的可靠性。后处理得到AUV脊线上特征点在全频域范围内结构声强变化及AUV形体中功率流传播规律,结合PCL语言,得到AUV中功率流等值线分布,前后呼应展现了推进器系统激励下水下机器人中功率流传播特性。最后利用FEM优化平台结合振动功率流思想优化得到AUV壳体尺寸最优解,以蛛网图的形式对比了高低频处结构声强振动幅值与波动范围,印证了此优化思想。