激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统

为加快运动微损伤的结痂速度，促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果，提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用，以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件，通过驱动脉冲干扰传输，得到图像输出信号，使用不同照明方法滤波图像信息，以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分，依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成，抑制活性氧产生，缩减脂质过氧化破损，加快肌肉再生，进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明，激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤，使受损伤区域结痂的速度更快。     

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。     

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。     

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。     

刚性航天器的预定义时间滑模控制

针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.     

基于MARG传感器的长跑上肢姿态检测算法设计

随着可穿戴设备在运动健康领域的广泛应用,针对长跑运动姿态分析方面,本文基于四元数的乘性扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)进行改进,利用MARG传感器采集长跑运动中的上身姿态,进一步完善了仅从足部姿态判断跑姿的方法。经实验分析,与一般方法相比,该算法提高了针对长跑姿态的检测精度,并且对错误的姿势动作给予矫正建议。     

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.     

运动方程自适应步长求解的一个新进展——基于EEP超收敛计算的线性有限元法

该文采用最简单的Galerkin型线性单元,对运动方程构建了简捷高效的单步法递推公式;进而基于EEP超收敛计算技术,开发了单元步长自动优化和结点位移精度修正两项关键技术,可在整个时域上得到误差分布均匀且逐点满足给定的误差限的解答——堪称数值解析解。该文给出了单自由度和多自由度的数值算例以验证本法的有效性。