木质纤维与水泥共同改良软土的力学性能与微观机制分析

通过压实试验、无侧限抗压强度试验和劈裂试验,分析不同木质纤维含量、水泥含量和固化时间对软土力学性能的影响规律,探讨木质纤维、水泥改良软土的微观机制。结果表明,木质纤维的加入对水泥改良软土的击实特性有显著的影响;木质纤维与水泥可有效改善土体的抗压和劈裂抗拉强度,随着木质纤维含量的增加,改良土的抗压和劈裂抗拉强度呈现出明显的“驼峰”现象,并在木质纤维含量为0.25%时最大;木质纤维与水化产物、软土颗粒形成互锁效应,增大了改良土的摩擦力,同时木质纤维还承担一定的拉伸强度,使改良土的劈裂强度增加。     

Extended-state-observer-based dynamic surface control of flexible-joint robot systems with input saturation

This article presents an extended-state-observer-based dynamic surface control approach for flexible-joint robot systems with asymmetric input saturation and large unknown dynamic knowledge. Traditional controllers for flexible-joint robot systems usually use approximation technology to deal with unknown dynamics knowledge. Unlike the traditional control algorithm, this article utilizes an extended state observer to estimate the unknown dynamics. For the closed-loop system, the delay strategy handles the time-scale separation issue, the filtering system overcomes the “explosion of differentiation” caused by the repeated differentiation of auxiliary control signals, and the mean-value-theorem solves the input saturation problem of the actuator. The stability analysis implies that estimation errors of extended state observers (ESOs) and other state variables are semiglobally uniformly ultimately bounded. Compared with fuzzy control algorithms, the novel ESO-based dynamic surface control approach not only omits online learning time but also uses only a few control parameters to obtain satisfactory tracking performance. Finally, a comparison simulation experiment is provided to illustrate the effectiveness of the gained conclusions.     

Optimal design of nonlinear model predictive controller based on new modified multitracker optimization algorithm

The controller design for the robotic manipulator faces different challenges such as the system's nonlinearities and the uncertainties of the parameters. Furthermore, the tracking of different linear and nonlinear trajectories represents a vital role by the manipulator. This paper suggests an optimal design for the nonlinear model predictive control (NLMPC) based on a new improved intelligent technique and it is named modified multitracker optimization algorithm (MMTOA). The proposed modification of the MTOA is carried out based on opposition-based learning (OBL) and quasi OBL approaches. This modification improves the exploration behavior of the MTOA to prevent it from becoming trapped in a local optimum. The proposed method is applied on the robotic manipulator to track different linear and nonlinear trajectories. The NLMPC parameters are tuned by the MMTOA rather than the trial and error method of the designer. The proposed NLMPC based on MMTOA is compared with the original MTOA, genetic algorithm, and cuckoo search algorithm in literature. The superiority and effectiveness of the proposed controller are confirmed to track different linear and nonlinear trajectories. Furthermore, the robustness of the proposed method is emphasized against the uncertainties of the parameters.     

软模板法制备多级孔ZSM-5分子筛的研究进展

相比传统ZSM-5分子筛,多级孔ZSM-5分子筛具有空间位阻小、传质效率高、焦炭少等特点,近年来在分子筛领域应用广泛。多级孔分子筛通常可用后处理法和模板剂法制备,相比后处理法,模板剂法能更好地控制介孔的结构和孔道尺寸。概述了采用传统表面活性剂、两亲性的有机硅烷、双功能多季铵盐表面活性剂及高分子聚合物等软模板法合成多级孔ZSM-5分子筛的研究进展。分析不同软模板剂的特点和作用机理,阐述了合成后分子筛的结构特点及催化性能等。指出在今后的研究中,可以设计价格较低的新型功能化模板剂,优化合成过程,致力于在理解合成机理的前提下,寻找操作简单、绿色环保的合成路线,并将其推行到实际工业生产中。     

“都林”机器人内板连续式喷涂技术应用浅析

结合新工厂的应用经验,通过对"都林"机器人的喷涂方式、布局、雾化器配置选型、参数设置、仿形设计及品质控制要点等方面的分析,总结了连续式喷涂的优势及技术控制要求。     

轨道式垃圾回收机器人设计与分析

针对高速公路高峰期拥挤产生的垃圾等问题,设计一种轨道式垃圾回收机器人,由光伏发电装置、机器人壳体、末端手爪、关节臂以及控制系统等组成,主体结构采用双臂三关节结构,采用西门子PLC控制系统,通过控制关节臂的旋转以及偏转、末端手爪的旋转及开合等动作来实现工作的目的。结合外场作业的特殊性,采用光伏能源装置,对其结构及控制系统进行设计,通过对机器人进行三维建模、运动和控制仿真分析,验证系统的可行性及有效性。     

基于RSI的工业机器人开放式控制系统设计

为提高工业机器人的柔性化及智能化水平,同时满足数据的实时共享、监控,使控制系统具有可扩展性与可移植性,设计了一种基于x86平台和RSI的工业机器人开放式控制系统。引入RSI后可载入应用程序包,实现PC工控机与KUKA机器人系统的实时性数据交换。运用模块化设计思路,针对硬件系统,制定软件系统平台的各功能模块,配合Windows操作系统的数据处理能力,在保证工业机器人实时性的前提下,实现了功能的扩展性和增减性。该系统在KUKA工业机器人力反馈实验平台上进行了可行性验证,试验表明,此开放式控制系统的实时响应性良好,满足预期控制要求。     

选矿摇床智能巡检机器人开发与应用

摇床受处理量、给矿浓细度等条件变化影响,床面各条矿带的颜色、位置、宽度时常改变,需要人工及时调整接矿板的位置以达到合格的精矿品位,工人劳动强度大。为了实现摇床作业的自动巡检和操作,通过计算机视觉技术采集摇床矿带照片,研究了矿带图像识别算法,并在此基础上开发了摇床智能巡检机器人。工业试验表明,摇床智能巡检机器人实现了对一组多张摇床矿带的自动采图,图像识别算法实现了对矿带宽度、边界和颜色特征的数字化识别解析,实现了自动调节接矿板至目标位置,达到了替代人工、提升选矿指标的目的。     

基于最近邻与神经网络融合模型的软测量建模方法

软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前，基于数据驱动的神经网络是软测量建模的主要工具之一。而在建模数据的采集过程中，主导变量的采集相对辅助变量要困难得多，由此产生了大量缺失标签的数据。但传统的软测量建模方法却忽视了这些无标签数据，只利用少量的有标签数据建模，从而影响了模型的预测精度。为了解决标签缺失的问题，采用最近邻算法对无标签数据进行伪标记，同时设计了由卷积操作与门限循环单元神经网络（GRU）结合的网络结构来进一步利用无标签数据，提取不同时刻数据中的动态特征，提高神经网络的预测精度。最后将该方法应用于丙烯精馏塔塔顶丙烷浓度的预测，实验结果表明该模型能有效处理非线性动态系统的标签缺失问题，具有更高的预测精度。     

适应不同重力环境的仿壁虎机器人运动仿真

针对不同重力环境下仿壁虎机器人的运动稳定性、运动高效协调性等问题,基于四足机器人的步态规划现状和仿壁虎机器人自身特定的机械结构,设计了仿壁虎机器人在g、0、-g 3种环境下的足端轨迹和运动步态。在ADAMS仿真软件中研究了机器人的运动学和动力学特性,得到了仿壁虎机器人稳定爬行与脚掌黏附力、足端轨迹和运动步态的关系。探讨了仿真结果的合理性和局限性,为仿壁虎机器人在实际环境中的稳定运动奠定了理论基础。