纯环氧酸酐树脂体系配套用国产少胶粉云母带的性能研究

主要对国产含促进剂少胶粉云母带DECJX的电气绝缘性及包扎工艺性等方面进行研究,采用该云母带制作试验定子线圈,并对定子线圈的各项性能进行测试分析。结果表明:该国产含促进剂少胶粉云母带DECJX的各项性能均达到国外同类产品的技术指标要求,生产的定子线圈各项性能优异,可逐步在高压交流电机上推广应用。     

具有弧形移动副3 RPS并联机构的运动学分析

提出两种具有弧型移动副的RPS并联机构,其分支运动链均由一个转动副R,一个弧形移动副P和一个球铰S构成。运用螺旋理论,对这两种并联机构的自由度、位置反解、工作空间进行分析。第一种并联机构动平台的转动中心为弧形连杆的中心,动平台绕Z轴的旋转相对其它两个方向的旋转具有解耦性;第二并联机构动平台的转动中心是各支链球铰中心与弧形连杆中心连线的交点,此交点随动平台的位姿变化而变化;此外,第二种并联机构的工作空间比第一种并联机构的工作空间小。这两种并联机构结构简单、灵活度较高,可应用于虚轴机床、航空模拟设备、医疗设备等领域。     

轨道客车侧顶窗玻璃抗冰雹冲击仿真分析

设计了一种抗冰雹冲击的轨道客车侧顶窗玻璃,并基于显示积分非线性动力学理论利用LS-DYNA软件研究了玻璃抗冰雹撞击的极限速度。同时,综合列车最高运行速度、冰雹自由落体速度、冰雹和玻璃自身机械性能等推导出冰雹实际坠落的最大速度,评估玻璃的抗冰雹冲击性能。结果表明,直径40mm、速度84m/s的冰雹才能损坏玻璃,超过冰雹实际能达到的速度2.7倍,因此,所设计的侧顶窗玻璃能抵抗通常的冰雹冲击。     

基于公理设计的模块化特种机器人配置过程研究

在模块化特种机器人配置过程中引入公理设计理论。针对特定设计要求进行功能需求分析,运用之字形映射,创建设计参数与功能需求之间的关系模型,找到每一层功能需求所对应的设计参数。而后建立设计矩阵,规划设计顺序。考虑到机器人系统的特殊性,将公理设计得到的模块分为使能模块和结构模块。根据模块类型的不同分别采用不同的选定方法。在结构模块的配置设计过程中继续应用公理设计,通过将设计参数转换为机器人特定的运动学/动力学参数,进一步体现功能需求,验证配置方案。     

具有主-被动变刚度柔性关节的足式机器人单腿被动弹跳特性研究

通过对生物运动机理的深入研究分析,基于仿生学设计了一款具有主-被动变刚度柔性回转关节的单腿机器人,以追求更好的稳定性、更快的运动速度及更高的能量利用率为目标,基于综合应用动力学、碰撞理论和机械振动建立了机器人腾空相和着地相,以及落地碰撞和起跳冲击的动态模型,针对柔性回转关节的主-被动变刚度对纵向弹跳频率、落地碰撞和起跳冲击的影响规律进行深入系统的研究,并进行了相应的仿真验证.验证了被动变刚度有效地降低着地相支撑腿的振动频率,增加刚度,降低支撑期下肢受力时的机械震颤.柔性回转关节通过主动变刚度增大刚度能够缩短触地时间,提高弹跳的频率,且可以适应不同的地面.主-被动变刚度柔性回转关节对单腿的弹跳运动,提高了跳跃的稳定性、适应性,为足式机器人的后续研究提供了实质性的基础.     

基于3DCNN的驾驶员细微动作识别

针对驾驶员相似的背景下的细微动作的动作识别，提出了一种基于X3D卷积神经网络X3D-M-GC-AE。通过引入轻量级的自注意力网络GCNet，提高对时间和空间关键特征的关注度，不引入参数量的情况下，提高检测精度；设计了一种运动增强模块，使网络对时序上的运动信息更加敏感；引入知识蒸馏，将X3D-XL作为教师网络，X3D-M-GC-AE作为学生网络，可以使用较少的参数量和计算量，达到可以实车应用的程度。实验结果表明教师网络测试精度最高可以达到75.56%，学生网络最高可以达到71.13%，该框架在车载硬件设备要求较低的情况下能够实现较高精度的检测效果。     

22kV级汽轮发电机定子整机介质损耗测试研究

本文介绍了发电机定子整机介质损耗的测试原理、测试方法及影响因素,收集整理了近几年额定电压为22kV的汽轮发电机定子整机介质损耗测试数据,分析了测试数据的分布范围和分布特点,提出了在测试过程中应注意的相关事项,为制订产品相关标准打下了基础.     

浅议第五媒体—数据广播

数据广播是继报纸、广播、电视、互联网之后的“第五媒体”，是“先广播、再存储”。数据广播符合有线电视的数字化、网络化、信息化的需求，符合行业发展的方向。数据广播是发展有线电视增值业务的一种途径。     

基于改进3D卷积神经网络的行为识别

鉴于基于视频的人体行为识别中的视频流数据过于庞大,3D卷积核参数设置过多,存在训练时间较长,调参困难等问题,以3D卷积神经网络为基础,提出一种将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核的神经网络结构。两种卷积核分别形成两个数据流进行交互,同时引入残差网络以优化网络结构,减少参数设置。将所提方法应用于两个行为识别数据集KTH和UCF101上进行训练验证,其行为识别准确率分别为96.2%和90.7%。结果表明,较改进前的神经网络框架,所提方法在保证动作识别准确度的前提下,训练速度提高了7.5%～7.8%。该方法可以有效降低深度学习进行行为识别的硬件要求,提高模型训练效率,并可以广泛应用于智能机器人领域。     

踝关节康复训练并联机构构型及其运动学分析

在分析踝关节结构及运动方式的基础上,提出了一种3-RSS/S并联机器人方案用于踝关节康复治疗,并对其进行了位置逆解分析,得出了雅可比矩阵,为该机构的进一步分析、研发奠定了理论基础。