基于刚度定向的工业机器人铣削姿态优化研究

针对工业机器人结构非对称引起的主刚度方向难以确定、因刚度低导致的铣削过程中容易发生模态耦合颤振的问题,提出了一种机器人加工系统主刚度定向方法,并利用机器人功能冗余特性优化姿态,以提高铣削过程的稳定性。计算工业机器人末端笛卡儿坐标系中的刚度椭球,确定切削平面内机器人的主刚度方向;通过建立加工系统的动力学模型,得到机器人铣削模态耦合颤振的稳定性判据;基于刚度定向方法,提出一种机器人铣削姿态优化算法。实验结果表明,在不改变其他参数的情况下,通过优化工业机器人姿态,可以保证机器人沿给定轨迹加工的稳定性。

分子伴侣作用下的蛋白质稳定与进化

新生多肽链通常需要折叠成独特的三维结构来发挥其生物学功能。天然存在的蛋白质仅具有边缘稳定性,少量突变或轻微环境扰动就可能影响蛋白质的正确折叠。蛋白质组的稳定性,即蛋白质稳态,由蛋白质组中较不稳定的蛋白质决定,因而也具有边缘稳定性。蛋白质以及蛋白质组的边缘稳定性决定了细胞内存在着复杂的质量控制机制,用来帮助蛋白质正确折叠、修复或降解错误折叠的蛋白质。本文详细介绍了以热休克蛋白家族为代表的分子伴侣协助蛋白质折叠的内部机制,并回顾了通过过量表达分子伴侣、转录因子等手段提高蛋白质稳态的研究。蛋白质在保持稳定性的同时也在不断进化,本文介绍了蛋白质稳定性与可进化性关系的研究。实验证明,稳定性增强的蛋白质提高了对随机突变的包容度,有助于积累更多突变。相较于野生型蛋白质,这些蛋白质突变体在不同环境的选择下,会产生更多功能适应性突变体,即发生进化。因而蛋白质的稳定性是影响其进化的重要因素。分子伴侣作为蛋白质折叠的参与者,直接协助了蛋白质的定向进化。本文围绕蛋白质折叠的稳定性、蛋白质稳态和蛋白质进化的问题,讨论了以分子伴侣为主的分子机器帮助维持蛋白质稳定、促进蛋白质进化的相关研究。鉴于生物系统的复杂程度,我们对生物进化的理解仍然有限。希望关于影响蛋白质稳定性和可进化性的研究能够为理解蛋白质结构功能的构效关系提供独特见解,同时也为探究蛋白质相关疾病致病机理提供理论基础。

转子铜排鱼尾槽视觉检测机构设计与分析

汽轮发电机转子铜排在完成端部铣削加工后需对其加工精度进行严格地检测。本文中设计一种视觉检测机构,通过输送装置的动力输入、校正模块的位姿校正、检测模块的图像获取及算法处理,实现转子铜排自动检测,解决人工检测的安全和效率问题。建立数学模型计算了校正模块的可行性,利用ANSYS Workbench对夹具-工件系统的接触变形进行了仿真计算。实验结果证明,视觉检测机构能迅速准确地校正转子铜排位姿并获取高精度的鱼尾槽尺寸信息。

一种基于激光位移传感器的机器人工具校准方法

在工业机器人加工系统作业过程中,工业机器人末端工具的频繁更换及加工时出现的各类振动及碰撞会使工具位置发生偏移,因此在加工系统运行前需对机器人末端工具的真实位置实施合理标定,以确保加工系统具备必要的定位精度。针对常用的多点标定法难以实现自主标定问题,设计了一种利用激光位移传感器自主标定机器人工具坐标系的方式,其原理简单、可靠性强、自动化程度高且易于实现。实验结果证明了该标定方式的有效性,其可完全代替人工标定过程。

基于双目结构光的高铁白车身三维测量方法

高铁白车身的腻子打磨质量对高铁列车运行时的风阻性能有较大影响,该打磨质量主要通过测量其表面平整度来评判,当前使用较多的是人工检测方式,存在质量不高、效率较低的缺点;因而具备高效率、高精度等优势的基于双目光的测量方法在对大尺寸工件测量手段上逐渐受到重视。文章介绍了对高铁白车身展开三维测量时使用双目结构光的测量方式,并基于多频外差展开算法进行相位展开;提出通过建立“极线斜率—相位”查找容器来进行快速匹配;最后进行了高铁白车身测量实验,验证了双目结构光测量方法的精度和速度。

面向机器人铣削加工的刀尖动态特性分析与稳定性预测

在大型复杂构件机器人铣削加工过程中,由于机器人结构刚度较低、末端负载配置复杂以及工件局部弱刚性等问题,导致机器人铣削加工过程中极易发生颤振现象,进而影响工件的表面加工质量。而机器人铣削加工的稳定性主要取决于其刀尖动态特性,因此提出了一种面向机器人铣削加工的刀尖频响函数(FRF)预测方法,能够实现任意姿态下的刀尖频响预测,进而实现机器人铣削加工稳定性预测,在通过加工参数优化来进一步提升工件表面加工质量。首先,提出了一种基于非线性最小二乘法的加权叠加法,减少了实验量并放宽了对实验位姿的要求。然后,给定任意多个基准实验姿态实测的刀尖频响函数,所提出的模型就能够预测出一定工作空间范围内任意目标姿态下的机器人刀尖频响函数。接着又提出了一种线性化模态参数叠加法,避免了频响函数直接叠加产生的多模态现象,提高了预测准确率。最后,通过开展机器人模态实验与铣削加工试验,验证了该模型的准确性和实用性,进而通过加工参数进一步优化实现了加工质量提升。

Analysis and prediction of surface roughness for robotic belt grinding of complex blade considering coexistence of elastic deformation and varying curvature

Precision prediction of machined surface roughness is challenging facing the robotic belt grinding of complex blade,since this process is accompanied by significant elastic deformation.The resulting poor prediction accuracy,to a great extent,is attributed to the existing prediction model which less considers the dynamics.In this paper,an improved scallop height model is developed to predict and assess the machined surface roughness by taking into account the elastic deformation and the varying curvature of blade,then robotic belt grinding experiments are carried out to evaluate the proposed model from the perspective of surface roughness.Finally factors that influence the scallop height are analyzed,and the suitable empirical equation of surface roughness is proposed to assess and predict the surface quality from the aspect of blade concave and convex surface by adopting the constant scallop height machining.