人体步行规律与仿人机器人步态规划

从仿生学角度分析了人体的步行运动规律,提出了一种基于人体运动规律的仿人机器人步态参数设定方法.首先对人体步行运动数据进行捕捉并分析,得出人体各步态参数间的函数关系,以人体步行相似性作为评价指标,提出仿人机器人步态参数的设定方法.其次,通过分析人体在步行过程中的补偿支撑脚偏航力矩的基本原理,提出了基于双臂及腰关节协调运动的仿人机器人偏航力矩补偿算法,以提高仿人机器人行走的稳定性.最后通过仿真及实验验证了所提出的步态规划方法的正确性及有效性.     

数据驱动的冷却水塔建模与节能优化操作

针对冷却水塔的节能操作给出了一种数据驱动的建模与优化方法。首先,基于冷却水塔实际运行数据,应用非负绞杀变量选择方法给出一个自适应模型用于描述冷却水塔过程,该模型对于冷却水塔出口水温具有良好的预测精度。根据变量选择结果,分析了外界空气温度与湿度对冷却能力的影响。然后,提出了基于模型的冷却水塔风机的优化操作策略,并进行实验将之应用于冷却水塔的操作。研究结果显示,基于模型的优化操作具有较大的节能空间。     

Structural Reliability Analysis for Implicit Performance with Legendre Orthogonal Neural Network Method

In order to evaluate the failure probability of a complicated structure, the structural responses usually need to be estimated by some numerical analysis methods such as finite element method (FEM). The response surface method (RSM) can be used to reduce the computational effort required for reliability analysis when the performance functions are implicit. However, the conventional RSM is time-consuming or cumbersome if the number of random variables is large. This paper proposes a Legendre orthogonal neural network (LONN)-based RSM to estimate the structural reliability. In this method, the relationship between the random variables and structural responses is established by a LONN model. Then the LONN model is connected to a reliability analysis method, i.e. first-order reliability methods (FORM) to calculate the failure probability of the structure. Numerical examples show that the proposed approach is applicable to structural reliability analysis, as well as the structure with implicit performance functions.     

微小型涡喷发动机向心涡轮的流动仿真

为了详细研究微型向心涡轮的内部流动特性,对一台自研微型涡轮发动机的涡轮进行了气动设计和全三维粘性数值模拟仿真,验证了叶片型线设计方案的可行性,得到模拟计算结果（落压比为1.91,总压绝热效率0.73,出口气流马赫数为1.2,流量13.8g/s）。研究了微型涡轮设计工况下内部的气流状态,对微尺寸下涡轮内部的流动特性及各种流动损失产生的特点及原因进行分析总结。结果表明：导向叶流道内的流动损失主要为由气体粘性引起的叶型损失;动叶流道中流动损失主要为气体在动叶前缘产生冲击形成的滞止损失与边界层损失,动叶出口叶片尾缘处形成的尾迹涡流损失。     

共轴双旋翼涵道风扇的气动特性研究

利用CFD软件对涵道风扇进行虚拟仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇的空气特性进行分析。通过改变双旋翼的间距及飞行速度条件下仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇气动特性的分析。结果表明,涵道距离对涵道扇有拉力有影响,但并不明显。在扰流的影响下,上桨盘产生的升力要小于下桨盘所产生的升力,并且涵道风扇不适合高速飞行。     

基于BP神经网络的铂铑热电偶的非线性校正

热电偶是工业中广泛使用的测温元件,由于其自身的物理特性的限制,其输出热电势与被测温度之间存在着一定的非线性,这将增大温度的测量误差,从而影响测量精度。针对这一问题,提出了基于BP神经网络的非线性校正算法,以热电偶的热电动势为输入信号,以与其相对应的温度值作为输出信号,给出了前馈型BP神经网络的结构和训练权值的方法。通过实验仿真结果对比可知,此方法降低了热电偶测温的非线性误差,便于操作,大大提高了铂铑热电偶在温度测量中的测量精度。     

齿轮参数激光测量系统运动学分析与仿真

齿轮参数激光测量系统的运动平稳性和可靠性是保证测量精度的重要因素。为了了解该测量机构的运动特性,通过使用Solidworks软件对齿轮参数激光测量系统进行实体建模,采用D-H法对该测量系统各个运动关节建立了坐标系并进行了正运动学分析。利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱,对该测量机构建立了运动学模型并对其进行了运动学仿真,对运动关节进行了轨迹规划仿真。通过运动仿真结果,可以更加清楚地了解测量系统在测量过程中的运动过程,对轨迹规划的仿真验证了运动机构的可靠性和平稳性。     

基于快速工艺决策的数字化制造管理平台研究与开发

针对制造业的数字化车间的各种工艺资源,建立了基于快速工艺决策的数字化制造管理平台,网络架构为三层客户机/服务器（C/S）结构,针对该平台,设计了具有应用层、功能层、接口层及数据库层的总体体系结构模型及多级权限管理结构模型,对车间各种工艺资源如机床、刀具、夹具、量具及切削用量等信息进行了有效的管理与维护,并可以与快速工艺决策系统之间进行数据交换,为快速工艺决策系统提供实时更新的工艺数据,进一步完善了企业车间的信息化与自动化建设。     

基于等效结构应力法的汽车后桥疲劳寿命分析

汽车支撑后桥是汽车底盘中主要的受力部件,承受着各个方向的载荷,其主要的损伤形式是在交变载荷作用下发生的疲劳失效。CAE仿真技术的广泛应用使得车身及零部件结构设计进入了一个崭新的阶段。本文首先利用三维软件CA-TIA建立某型支撑后桥的三维几何模型,并利用Hypermesh软件建立相应的有限元模型,根据工况设定相应的约束载荷,利用Ansys软件对后桥进行静力分析。之后将有限元分析结果导入Fe-safe软件,利用等效结构应力法分析了后桥在典型工况下的疲劳寿命。对比实际的疲劳冲击试验和CAE分析结果,预测结果与实验结果基本吻合,后桥产品的疲劳寿命满足质量要求。证明CAE疲劳仿真技术可以合理有效的预测寿命,有助于提高产品开发的质量和周期。