圆柱内壁件下压装配机械手结构实现及弹簧参数优选

根据特定产品生产工艺要求,设计了一种用于圆柱内壁件作业的内撑式抓取与下压装配机械手。该机械手在手指系统与筒状手掌之间采用弹性连接。在高速作业过程中,这类弹性连接形成手指系统的残留振动。在对机械手结构设计思想与结构介绍的基础上,对机械手系统采用Adams运动仿真,分析了弹簧系统参数对手指系统的残留振动的影响,并对影响机械手振动特性的关键参数——连接弹簧的参数进行了优化选择。实际机械手的运行结果表明,该机械手结构与弹性参数的选择可以很好地满足特定对象的作业要求。     

凸轮连杆组合机构驱动的四足仿生马机器人运动仿真研究

提出了一种仿生马构型的四足步行机器人,以用于马术辅助治疗。其单腿系统利用凸轮连杆组合机构驱动,具有两个驱动自由度,能够实现足端轨迹跨距与高度的调整。论述了凸轮连杆组合机构驱动的仿生马机器人结构与工作原理,开展了机器人的运动仿真研究。利用Solid Works软件建立机器人模型,并导入到Adams软件中进行动力学仿真分析。通过运动规划给定电机驱动函数,实现了仿生马机器人的行走运动。进一步分析得到了机器人在抬腿和落地运动过程中,足端与地面之间的接触力变化规律及相应的运动轨迹变化趋势。针对仿生马机器人运动仿真中整体出现的跳动现象,提出了采用电机变驱动规律以改良跳动的措施。研究结果为该类机器人参数的优化设计及实用化提供了理论支持。     

高效风机的设计及CFX仿真分析

阐述了高效风机的结构形式,对影响风机效率的因素进行了分析,提出了高效风机的设计原则。并设计出风机的主要部件叶轮、蜗壳和集流器,在此基础上,基于CFD理论与标准的湍流模型,运用流体计算软件CFX,在不同工况下该风机叶轮蜗壳耦合流场进行了数值模拟研究。并对流场细节、风机全压和效率进行分析,结果表明：设计出的风机效率高、气体流动性好。     

基于神经网络的滚动轴承振动预测

以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10％。     

圆柱内壁工件的内撑式抓取与装配机械手设计

根据叶蜡石块生产压机特定的工作要求,设计了一种用于圆柱面内壁工件作业的内撑式抓取与下压装配机械手。该机械手主要包括内撑式三爪指系统和一个筒状手掌,手指系统与筒状手掌之间采用弹性连接;手指系统可以在装配作业中回缩与内藏于手掌内,以避让成型模腔中心的凸模。对机械手的结构与工作原理进行了介绍,对机械手关键参数的设计(包含内撑夹持力、稳定夹持物料转运条件、气缸驱动力的限制等)进行了论述。仿真分析与实验结果表明,该机械手可以满足特定作业对象的工作要求。相关研究为自动化装置的作业机械手的设计提供了新思路与实践。     

基于Kriging模型和GA-PSO联立算法的离心通风机叶型优化

对离心通风机叶型进行优化能显著提高通风机的效率,这对于发展国民经济和节能减排有重要意义,基于Kriging代理模型和GA-PSO算法对离心通风机叶型进行气动优化,优化目标为气动效率。具体步骤为:首先,采用贝塞尔基函数来进行叶型的参数化表达;其次,建立起离心通风机叶型参数与目标响应的Kriging代理模型;最后,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合的GA-PSO联立算法对离心通风机叶型进行以气动性能提高为目标的优化,并得出最优的叶型。优化后风机全压从3 538 Pa提高到3 572 Pa,效率从76.3%提高到80.8%,优化后的离心通风机在全压不低于原始风机全压的情况下,效率明显提高,实现了离心通风机的优化设计。     

基于Kriging代理模型的离心通风机叶片优化

为了提高离心通风机的气动效率，进而实现节能减排和保护环境，提出了一种基于Kriging回归的代理模型用于离心通风机的气动优化。首先，通过拉丁超立方采样设置初始样本点，构建样本点对应下的离心通风机结构模型；进而用CFX软件计算其结构参数对应下的气动性能响应参数；其次，构建Kriging回归的代理模型用于表征初始样本点参数与气动性能响应参数间的耦合对应关系；最后把代理模型嵌入到智能优化算法中，并以气动效率最大为目标进行函数迭代寻优，进而寻得最佳的叶轮结构参数，优化后风机的工况效率从76%提高到80.9%,气动效率明显提高。