基于竖缝式鱼道的鱼类上溯试验研究

为分析影响鱼类上溯的影响因素，基于竖缝式鱼道对19～27 cm体长范围内的鲫鱼开展连续上溯试验。通过物理模型和数值模拟相结合的方法，对鲫鱼上溯过程的位置与数值模拟得到池室内部的流速场和紊动能叠加分析，得到鲫鱼上溯所喜好的流速范围。试验结果表明，体长为19～27 cm的鲫鱼上溯所喜好的池室流速范围为0.091～0.524 m/s,试验中水流的紊动能最大值为0.035 6 m²/s²,小于0.050 m²/s²,属于低紊动能区，适合鱼类上溯，鱼类在上溯过程中会寻找流速和紊动能低的地方进行上溯。研究成果可为其他鱼类上溯提供参考。     

6-DOF双臂机器人轨迹规划与动力学仿真

以6-DOF双臂机器人为研究对象,利用MATLAB建立D-H模型,对运动轨迹分别进行七次多项式插值和5次B样条插值,最后通过Adams建立机械臂虚拟样机,对其进行动力学仿真。仿真结果表明B样条曲线插值法对运动轨迹插值有较好地适应性,为机械臂运动控制问题研究提供了必要的理论基础。     

基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别

为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提出一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息.首先利用材质合成方法构造64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的VGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射.利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%.     

煤矿井下移动机器人运动规划方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人运动规划所生成的轨迹存在超调、碰撞、不连续、不光滑等问题,提出了一种由路径规划、轨迹生成、轨迹优化3个部分构成的煤矿井下移动机器人运动规划方法。路径规划采用基于图搜索的A*算法实现,通过开始搜索、路径排序、继续搜索3个步骤循环迭代,快速规划出一条可通行的全局路径作为轨迹生成的初值。轨迹生成通过构建基于Minimum Snap的目标函数,并施加等式约束来实现。轨迹优化则是在轨迹生成的基础上施加不等式约束来实现:通过调整时间分配和构建基于Corridor轨迹规划的不等式约束,解决基于Minimum Snap轨迹生成在求解过程中出现的超调现象,并对整段轨迹本身进行约束,避免发生碰撞;通过引入调和函数Bezier Curve,构建基于Bezier Curve的Minimum Snap的轨迹优化问题,使得轨迹高阶目标函数的求解变得简单高效,最终生成一条适用于煤矿井下移动机器人的能量损失最小、连续、光滑、无碰撞、可执行的运动轨迹。在Matlab仿真环境中设计了随机地图,生成了包含时间分配、位置规划、速度规划、加速度规划的最优轨迹规划结果。实验结果验证了该运动规划方法的正确性和有效性。     

众志成城 齐心战疫 坚决打赢疫情防控阻击战

这个新年,本以为依旧是年味浓浓,熙熙攘攘;这个新年,本以为依旧是亲朋互访,走街串巷。然而,一个鬼魅般的阴影笼罩了大地,新冠病毒像幽灵一样随着春运返乡的人群扩散开来,一时间,山河失色、神州黯淡。疫情的突然爆发改变了每个人的生活轨迹,我们看到的是不眠不休奋战在抗疫第一线的白衣天使,是万众一心自觉在家隔离的伟大群众,是不辞辛劳保卫人民安全的基层工作人员。2020年的开始,注定将以其悲情、悲壮和英勇而永远存留在我们的记忆中。     

可编程超高压喷射清洗在曲轴中的应用

结合改进实例,针对不断提高的曲轴清洁度(颗粒分级、总重量)要求,系统分析了一种全新的曲轴清洗工艺,该工艺的主要特点是首次采用了数控清洗位置控制的策略,解决了现有高压清洗无法方便、快速满足不同品种曲轴清洗的难题,通过自动更换不同规格喷嘴、数控清洗轨迹控制以及喷嘴角度控制等功能,基本实现了曲轴所有部位的可靠清洗。同时分析了可编程超高压喷射清洗的一般工艺流程、清洗各环节的工艺思路及优化要点,配合杂质、油污的粗、精过滤系统、恒温系统,能够得到持久稳定的清洗质量及相对较高的清洗效率。     

基于改进遗传算法的柔性抛光工业机器人抛光时间优化

为实现抛光时间最优的目标,课题组对自主研发的柔性抛光工业机器人抛光轨迹进行了合理规划。从表壳的表耳处取得一系列工业机器人机械臂工作的位置点,通过求解逆运动学方程得到相应的关节位置,采用三次B样条曲线拟合的方法得到各关节的轨迹曲线;用B样条曲线的控制定点约束代替运动学约束,并基于改进的遗传算法,求解出时间最优的时间节点;在此基础上,规划得到满足时间最优的非线性轨迹曲线。研究表明:基于改进的遗传算法,能够很好地避免传统遗传算法的"退化"现象,更快地求得最优解,即抛光工业机器人的抛光工作时间达到最优。