球形机器人系统建模与仿真

针对目前球形机器人的完整动力学模型不能应用现有的非线性控制方法的问题,通过合理的抽象和简化,采用拉格朗日法选取适当的广义坐标,推导出一种完整的三维动力学模型,并将其转化为二阶非线性微分方程,相较其他的动力学模型降低了复杂度,为基于动力学模型的控制策略研究提供基础。同时针对该模型采用一种并联PID控制方法,在Simulink仿真实验中证明在此动力学模型基础上该控制策略能实现机器人的平衡控制与运动控制,并具有较好的响应特性和稳定性。     

单次反射ATR-FTIR红外光谱法在涂膜表面成分分析中的应用

运用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)中的单次反射法对水性偏氯乙烯-丙烯酸酯共聚物薄膜进行辅助定性研究,考察了具有不同偏氯乙烯单体含量的共聚物薄膜的红外谱图变化。同时运用单次反射ATR-FTIR法对施工现场取回的红色脱落涂膜进行定性分析。     

抽油杆管偏磨防治措施探讨

油田开采时间越长,抽油杆偏磨越严重,会对油田开采带来不利影响。因此,国内外针对抽油杆管偏磨问题进行了大量研究,也获得了很多研究成果,提出了一些防治抽油杆管偏磨的措施。然而目前抽油杆管偏磨机理还有待深入研究,很多防偏磨措施存在不适用的情况,防偏磨效果经常达不到预期。因此,需要就抽油杆管防偏磨问题进行深入研究,以提高抽油杆管偏磨防治效果。     

基于热湿耦合模型的高温专用服装设计

人们在高温条件下工作时,需要穿专用服装避免灼伤。文章首先利用斯蒂芬—波尔兹曼模型以及织物的密度、比热容等参数得到4层材料在不同时刻的温度分布;其次,采用基于热湿耦合传递的模型列出偏微分方程,得到了第二层的厚度;最后,在此基础上,利用最小二乘法最终求解出防热服第二、四层的最优厚度。     

Nb和时效时间对热轧中锰TRIP钢中P偏聚的影响

热轧态中锰TRIP钢首先经650 ℃退火2 h,随后在550 ℃进行等温时效热处理,采用场发射扫描电镜(FE-SEM)研究该钢中P的偏聚和时效析出行为的变化情况。结果表明,中锰TRIP钢中P在晶界的偏聚是一种非平衡偏聚现象,临界时间约为50 h,与理论计算结果48 h较为吻合。在局部偏聚区域内,C与P存在共偏聚的关系,即P偏聚量高的地方,C含量也高。而合金元素Nb具有抑制P偏聚的效果,在20~70 h时效时间内,可以相对降低6.57%~19.5%的最大P偏聚量。根据电子背散射衍射(EBSD)菊池线分析,P偏聚量低于2.28at%时,P为固溶状态,高于2.28at.%时,P为析出状态。     

可调偏迈步式胶带自移机尾的研究

随着掘进工作面自动化程度的提高,掘进巷道速度也在日益加快,而现有的顺槽皮带机机尾移动缓慢且移动时工作量大,需要两三人配合操作,存在一定的安全隐患。针对以上问题,研发可调偏迈步式胶带自移机尾,具有与悬挂二运皮带转载机搭接行程长,可以迈步式前进,自动调偏等功能,同时,可以降低工人的劳动强度,加快巷道掘进速度。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。