基于改进粒子群算法的结构测点优化方法研究

针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;其次在变异部分引入模拟退火的思想。改进后的粒子群算法改善了标准粒子群算法的“早熟”局部寻优能力较差等问题。通过测试函数对比改进粒子群算法与标准粒子群算法的性能,改进的粒子群算法稳定性更好,抗“早熟”能力较强,精度明显提高。通过工字型梁选点及受力状态识别仿真与试验表明,改进粒子群算法在受力状态识别的测点选择过程中具有较高的效率,选择测点的受力状态识别误差均小于3%,在工程应用范围内,为受力状态识别提供了一种较好的方法。

一种具有良好灵巧性和触觉估计的三指机械手

针对传统三指机械手存在灵巧性较低、抓取姿态偏少且绝大多数难以获得较完整触觉估计的弊端,设计了一种基于滑块-摇杆机构的三指机械手。滑块-摇杆机构用于实现中节指骨和远节指骨的耦合运动,具有指尖力随手指弯曲程度增加而增大的特点,有利于三指机械手的稳定抓取;提出与传统偏航-俯仰型不同的翻滚-俯仰型掌指关节结构,用于手指的屈伸与转动,可丰富三指机械手的抓取姿态,提高其灵巧性;三指机械手整体结构设计便于触觉传感器及角度传感器的安装及走线,通过建立运动学模型,可获得所有触觉力的详细空间分布(位姿)信息,实现三指机械手的良好触觉估计。抓取姿态及抓取力实验证明,三指机械手具备良好的抓取性能及较高的实用价值;触觉估计实验证明,三指机械手可为未来机械手的精确控制提供充分的触觉信息。

目标物有定位偏差的三指机械手位姿调整

为提高机器人在目标物存在定位偏差情形下的抓取成功率,设计了柔顺三指机械手,在结构方面提高了手爪的误差容忍度;然而仅依靠手爪的被动柔顺性不足以应对定位偏差较大的情形,因此,在手爪的关键部位安装了触觉及角度传感器,继而研究了包络抓取圆柱形物体过程中可能出现的位姿误差类型,利用触觉传感器不同触点的受力信息进行误差类型的判断并给出相应的调整方法,实现了抓取过程的主动调整。实验结果表明,该调整方法简单有效,经调整后抓取成功率可达86%以上,具有较高的实际应用价值。

光纤复合材料结构低速冲击判位研究

复合材料智能结构容易产生从表面无法探测到的低速冲击损伤。试验利用光纤复合材料结构中布拉格光纤光栅传感器受到低速冲击后中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光栅对复合材料智能结构受到的低速冲击位置给出判别。通过计算冲击待测数字采样信号与所有冲击模板数字采样信号的Hausdorff距离,给出两者的相似度,利用相似度判别复合材料结构低速冲击位置。试验表明布拉格光纤光栅传感器可以监测复合材料冲击信号,能够对复合材料结构低速冲击进行判位研究。

基于光纤光栅传感器的复合材料层合板冲击能量研究

复合材料结构较容易产生结构表面无法探测到的低速冲击损伤。试验利用光纤复合材料结构中布拉格光纤光栅传感器受到低速冲击后光栅中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光纤光栅传感器对复合材料智能结构受到的低速冲击能量给出判别,并对通过光纤光栅解调仪采集下来的低速冲击信号进行频谱分析。在计算冲击信号所有能量等级的频谱峰值后,给出可以界定能量等级的频谱峰值临界值,利用其来判别低速冲击能量等级。试验表明布拉格光纤光栅传感器可以监测复合材料受到冲击的信号,能够对复合材料结构低速冲击进行能量等级判断研究。

基于光纤传感网络的变截面复合材料低速冲击定位

为了检测复杂复合材料结构的冲击内部损伤位置,构建了基于光纤传感网络的变截面复合材料板低速冲击监测系统。采用可检测结构应变场的光纤光栅传感器,在恒温下监测并分析了变截面复合材料板的冲击响应信号,利用经验模态分解方法提取冲击信号频谱特征,通过自回归模型将频谱特征量建模,最后利用样本信号与待测信号之间的马氏距离判定冲击信号位置。实验结果表明基于光纤光栅传感网络、经验模态分解和自回归模型的变截面复合材料板低速冲击定位方法可行且最大相对误差为4.27%。

变厚度复合材料板低速冲击能量监测

为了监测变厚度复合材料层合板在使用过程中受到的低速冲击载荷,将光纤传感及信号处理技术相结合,建立了光纤布拉格光栅冲击能量监测系统。将光纤传感网络采集到的所有冲击样本信号进行WEMD分解;根据样本信号冲击能量特征值建立冲击样本信号能量特征集合;根据信号分解的第一阶分量确定厚度系数并修正能量特征集合,评估实际冲击能量。结果表明,基于WEMD分解的厚度系数修正方法能够更准确评估低速冲击能量,其中低灵敏度的大厚度区域平均误差从15.19%明显减少为6.96%。提出的能量识别方法成功识别了1~3 J冲击能量,其中最大误差为15.67%,平均误差为5.5%。

基于FBG单传感器的复合材料板低速冲击定位研究

由于复合材料结构先验知识获取的困难性及多传感器动态监测的冗余性,提出了一种基于归一化互相关的单传感器冲击定位方法,并搭建了单传感器复合材料板低速冲击定位系统。首先,利用归一化互相关方法提取基于冲击位置的信号特征,并有效去除传感器的温度交叉敏感和冲击能量影响因素;然后,计算样本信号和待定信号的归一化互相关值,并进行比较;最后,选择待定位信号角度范围内前三个最大相关值的样本点组成定位参考区域,以三角区域质心来评估冲击位置。在600 mm×600复合材料层合板上进行单传感器低速冲击定位验证实验,结果表明利用该定位方法可以准确进行冲击定位,其中最大误差为45.91 mm,平均误差为24.99 mm。通过单传感器定位性能实验结果显示:单传感器位置变化不会影响平均误差范围变化;单传感器定位平均误差和最大误差等大于双传感器,但均符合工程应用范围。结果证明,此方法能够在保证监测准确率的情况下尽可能减少大型复合材料结构传感网络中传感器的数目,同时大大减小布线和数据处理的复杂性,为大型结构健康监测提供了依据。

基于光纤光栅传感器的飞机油箱表面复合材料板振动研究

飞机机翼油箱在飞行时容易受到各种振源影响,而油箱结构中的复合材料较容易受低频振动影响。试验利用布拉格光纤光栅传感器受到激励后光栅中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光纤光栅传感器对飞机油箱表面变截面碳纤维层合板受到的振动信号进行研究,并对通过光纤光栅解调仪采集下来的振动动态信号进行频谱分析。在计算出动态信号的频谱峰值后,分析得出变截面碳纤维层合板的振动信号受到截面厚度、激励点位置的共同影响。结果表明利用光纤Bragg光栅传感网络对飞机油箱表面变截面碳纤维层合板受到的振动影响进行监测。

基于光纤技术的环形零件热膨胀系数测量

为了检测特殊结构和极端环境下的热膨胀系数α,利用光纤光栅传感器的温度特性,推导了温度特性方程和温度灵敏系数公式,分析了环形零件热膨胀系数对传感器中心波长值偏移量的影响,并检测了其在高温下的波长温度效应。基于光纤光栅传感器的应变温度交叉敏感特性,采用一个自由圆周状态的传感器作为温度补偿元件,通过实验测得环形零件的热膨胀系数为7.08 ppm/℃.结果表明采用此方法可在高至160℃的恶劣环境下可靠检测环形零件的平均热膨胀系数。

光纤复合材料结构低速冲击判位研究

复合材料智能结构容易产生从表面无法探测到的低速冲击损伤。试验利用光纤复合材料结构中布拉格光纤光栅传感器受到低速冲击后中心波长随应力变化这一特性,在恒温下用布拉格光栅对复合材料智能结构受到的低速冲击位置给出判别。通过计算冲击待测数字采样信号与所有冲击模板数字采样信号的Hausdorff距离,给出两者的相似度,利用相似度判别复合材料结构低速冲击位置。试验表明布拉格光纤光栅传感器可以监测复合材料冲击信号,能够对复合材料结构低速冲击进行判位研究。

基于光纤传感技术的复合材料板低速冲击信号方向判别

为了准确识别复合材料板低速冲击信号,搭建了基于光纤Bragg光栅(FBG)传感器应变敏感特性的复合材料板冲击监测系统,分析了基于经验模态分解(EMD)的冲击信号特征提取方法,研究了基于信号特征提取的冲击信号方向判别。通过试验监测了在距离相等的情况下与传感器轴向角度为0°,15°,30°,45°,60°,75°,90°方向的冲击信号,分析得出冲击信号方向与EMD所得特征值呈余弦关系。结果表明:利用光纤传感技术和EMD法可精确判别低速冲击信号方向。

基于红外反射法的金属薄板印涂湿膜厚度测量及曲面拟合研究

为了实现金属薄板印涂厚度的评估,设计了一种基于红外反射法的金属薄板印涂湿膜厚度在线检测系统,此系统主要包括机械结构和测控系统2部分。通过测量生产线上关键点厚度值拟合单板单线和多板全平面的印涂湿膜厚度,运用Matlab和上下四分位截断法对测得的厚度数据进行剔除粗大误差处理,最后利用BP神经网络法对处理后的数据进行曲面拟合和仿真。拟合的结果表明:设计的金属薄板印涂湿膜厚度测量系统可以对生产线上的一批金属薄板进行整体的厚度评估;BP神经网络曲面拟合方法精度高,曲面较平滑,为金属薄板印涂厚度的评估提供了指导作用。

光纤智能结构的传感网络敏感区域探测

实用的传感网络控制决策以及相应的控制系统保证了智能结构的使用可靠性,而传感网络敏感区域的确定影响到传感网络信号的有效性和传感网络覆盖位置的正确性。本文利用了与光纤智能结构匹配性较好的粗糙集理论粒度计算方法,对光纤智能结构的传感器网络敏感区域进行探测。在研究了机翼盒段光纤智能夹层传感网络后,得出了敏感区域分布和传感网络的覆盖位置,经过分析认为,此法可对光纤智能结构传感网络敏感区域进行探测并可以简省传感网络信号。

基于改进粒子群算法的光纤光栅压触觉传感阵列测点优化

为了解决机器人手指压触觉测量中检测系统存在的电磁干扰问题,目前很多研究中采用了具有抗电磁干扰、体积小、质量轻且易封装等优势的光纤光栅压触觉传感阵列。针对机器人手指压触觉传感阵列测点排布问题,提出了一种基于改进粒子群算法的测点优化方法。首先通过有限元仿真得出机器人手指抓握过程的应变场分布情况,然后基于应变场分布结果进行传感阵列测点初选,接着利用改进粒子群算法进行测点优化设计,最后得出载荷较优的测点组合并进行了机器人手指抓取感知实验。基于改进粒子群算法的测点优化仿真实验结果表明,该方法得出的单指及多指的测点组合可以将受力状态识别百分比误差缩小到10%以内,提高了传感器的精度,并通过机器人手指抓取感知实验验证了传感阵列的压触觉感知性能。

基于去均值归一化互相关方法的复合材料板低速冲击定位

为了实现无需先验知识的复合材料结构低速冲击定位,提出了一种基于去均值归一化互相关的冲击定位方法。采用归一化互相关方法,首先对所有冲击样本信号和待定信号进行去均值归一化,然后计算样本信号和待定信号的综合互相关值,最后确定定位参考区域,通过样本信号与待定信号间的互相关结果来评估冲击位置。实验结果表明该方法可以准确评估复合材料板低速冲击位置,其中最大误差为34.76 mm,平均误差为11.07 mm。

基于粒度计算的光纤智能结构监测

对智能材料的监测需要智能系统对各种不同来源的知识、技术和方法进行组合。设计这类智能系统的核心就是软计算。粒度计算是软计算科学中的重要分支,是一种计算智能系统的新方法。将粒度计算方法应用在光纤智能结构的监测中,并与神经网络方法进行比较。实验表明:在分类性能上,粒度计算方法在光纤智能结构监测中的应用优于神经网络处理方法。

基于单长周期光纤光栅光谱特性的温度和应变同时区分测量

根据长周期光纤光栅具有多个不同损耗峰的光谱特性提出了一种使用单个LPG对温度和应变两参数进行同时区分测量的新方案。实验选用了具有不同温度和应变传感灵敏度的第一和第四损耗峰,通过观测其相应的光谱图,得到因测量参数变化而导致的谐振波长的偏移。根据相应的参数求解矩阵方程,当被测量变化较小时,通过计算可知,交叉敏感对参数的测量基本上不产生影响;而当被测量变化较大时,可通过适当补偿消除交叉敏感而带来的偏差。实验测得的温度和应变误差分别是±0.92℃和±22με,该方案能较好地解决测量中存在的应变和温度之间的交叉敏感问题,有效地提高了系统的测量精度。实验结果表明,利用长周期光纤光栅的不同损耗峰同时测量温度和应变的方法是切实可行的,且实验系统体积小,成本较低,简单实用,具有较好的应用前景。

基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪研究

多指机器人手爪普遍存在指端作用力弱的问题,柔性机器人手爪也出现末端作用力不足的现象,采用气压驱动的软体手爪虽驱动力增强,但不利于手爪控制的准确性,为此,设计了一种基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪。该手爪每根手指的指尖、指中节采用滑块摇杆机构实现,不仅增强了指端作用力,而且结构简单、易实现。为避免手指与目标物的刚性接触,手指尖、指根运动均通过弹簧来实现手爪的柔性;指尖驱动弹簧设计得较软,有利于初始接触的柔性;指根采用腱传动方式,指根腱采用较硬的弹簧来传递舵机扭力,可保证足够的作用力;手指表面均设计有较平的表面,有利于粘贴触觉传感器。通过理论分析与计算,证明指尖可获得较大的作用力,并分析了弹簧的选取方法。通过抓取实验证明本文设计的机器人手爪具有较好的适应性和抓取能力;与本课题组前期设计的钢丝绳耦合欠驱动式机器人手爪进行了抓取力对比测试,结果表明,手爪的抓取力有了很大提升,最大抓取质量达1.71 kg;通过测试指端正压力与驱动舵机旋转角的关系以及抓取典型目标物的损伤情况,证明了设计的手爪具有一定柔性。有关性能实验证明了设计的手爪具有较好的实用性。

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法。该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识。从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点。