形状记忆合金驱动的连续跳跃柔性机器人

针对在复杂、狭窄的非结构化地形下跳跃机器人存在的着陆稳定性和运动连续性的问题,提出了一种形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)智能材料驱动的柔性跳跃机器人,它具有轻质小型、结构简单及连续运动的优点。利用对称的折纸柔性身体减少着陆振动,保证着陆稳定;利用对称的双SMA弹簧拮抗系统实现弹性元件交替变形和储能释能的功能;建立了柔性机器人跳跃运动的理论模型,研究了关键结构尺寸对能量储存和跳跃性能的影响机制,并研制了一款尺寸为6 cm×4 cm×2.5 cm、质量为3.8 g的原理样机。实验结果表明:柔性机器人依靠SMA驱动能够实现跳跃触发和形态恢复,最大跳跃高度和远度分别为8.67 cm和18 cm,并且可以适应不同工作面。该机器人跳跃性能优越,控制顺序简单,可为非结构化地形下完成侦察探测工作奠定基础。     

纳米级超声造影剂的理论研究进展

为了克服超声造影剂中微米级气泡尺寸较大的局限性,大量研究人员对超声应用的替代造影剂(纳米级造影剂)进行了研究。随着生物纳米技术的飞速发展,纳米级超声造影剂在诊断与治疗领域有着广阔的发展前景。与超声造影剂中的微米级气泡相比,纳米级造影剂粒径较小,渗透能力极强,可以通过血管内皮间隙,进而可以实现血管外病变部位的显影。文中详细论述了超声造影剂在超声作用下的行为以及2种主要的纳米级造影剂:纳米气泡和纳米液滴造影剂,对其理论研究进展进行了总结,并提出了目前仍存在的一些问题及其未来的研究方向。     

运动曲线在手机App动效中的应用

手机App设计中,交互动效的使用越来越广泛。在动效设计中需要同时兼顾产品层级表达和用户体验需求,考虑用户感受与操作反馈。运动曲线的使用有助于UI设计师正确地完成动效设计。本文对App动效的重要元素即运动曲线进行了分析,并详细介绍了标准运动曲线在实现缓入缓出中的作用,最后给出了AE(AdobeAfterEffects)运动曲线的设计方法。     

公路交通荷载作用下场地微振动响应分析

随着高科技电子产业的快速发展，公路交通荷载对电子厂房精密设备的微振动影响引起人们的广泛关注。为研究交通荷载以不同行驶状态在道路行驶对场地振动响应的影响，对上海某一工业园区进行满载卡车以不同行驶状态通过时引起的场地振动响应测试与分析。研究发现：改变卡车编队方式引起的场地振动响应自大到小依次为串行、并行、单车行驶；卡车行驶速度越快，引起的场地振动响应越大，衰减速度越快；改变卡车行驶方式，匀速行驶引起的场地振动响应大于制动行驶。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

超高加速度宏微运动平台连接臂的疲劳分析及优化设计

提高连接臂的疲劳寿命对于宏微运动平台超高加速度和超精密定位的实现起着非常重要的作用。文中针对超高加速度宏微运动平台关键部件连接臂展开研究：采用SolidWorks软件搭建连接臂模型，通过有限元分析软件ANSYS Workbench对连接臂进行静力分析、疲劳分析。为了提高连接臂疲劳寿命，以满足连接臂的工作要求为约束条件，以连接臂的质量最小、寿命最高为优化目标进行拓扑优化研究。基于拓扑优化结果，对模型进行优化，所获得的优化后的连接臂模型与优化前模型进行对比，结果表明优化后的连接臂在质量减少的同时大幅提高了寿命，这为超高加速度宏微运动平台实现超精密定位提供了理论支持。     

智能假肢膝关节的研发要点及其研究进展综述

目的 介绍国内外智能假肢膝关节研究的主要进展,为相关领域的研发提供可借鉴的思路.方法 基于机械结构、调控方式、驱动方式,对典型假肢膝关节进行了分类比较,并从假肢穿戴者的运动意图识别、驱动控制、人机协调控制等方面做了分析.此外,对假肢膝关节在智能化研究与安全性、个性化与通用性、人机共融技术、科学伦理、关键技术等方面需要注意的问题,提出了研发要点和技术思路.结论 智能假肢膝关节应注重安全性与稳定性,规避用户在使用过程中的潜在危险因素;实现假肢控制参数的自整定和灵活适配,在个性化与通用性上达到平衡;综合考虑人—机—环境因素,实现协调控制;坚持"以人为本",在技术方法和科学伦理两个方面开展医工结合的研究;突破关键技术限制,建立完善的社会医疗康复保障服务体系.     

人体步态差异性的参数化辨识方法及应用

通过对下肢3 个关节步态曲线建立具有共性控制点的数学模型,提出了以个体的局部形状参数作为区别同一关节中不同曲线的方法.实验采用Perception Neuron 动作捕捉系统,对正常组10 名健康男性青年,验证组2 名健康和3 名处于不同康复期的右腿踝关节损伤男性青年在正常步速下的步态数据进行实验测量以获得髋关节、膝关节和踝关节的上下位移轨迹曲线,并计算得出正常组步态曲线的局部形状参数作为判别步态正常与否的参考调整范围.经分析,验证组中健康被试者的局部形状参数大多属于该范围,而恢复较差的病人参数大多超出该范围,表明该参数化方法可有效辨别步态曲线差异,此外还可对康复评价的方法提供依据.