NiTi形状记忆合金驱动的仿生鱼鳍的研究

为了提高仿鱼型推进器在水中运动的灵活性,选择了典型的依靠腹部绸带状鱼鳍波动运动产生推进力的黑色魔鬼刀鱼进行研究,对此绸带状鱼鳍的形态和运动机理进行了分析,同时对鱼鳍的结构进行简化．基于绸带状鱼鳍的这种简化模型设计了形状记忆合金驱动的仿生鱼鳍．介绍了鱼鳍的机械结构和相应的控制电路．重点推导了仿生鱼鳍波状运动时理论上能到达的推进速度和产生的推进力;并采用数值仿真给出了波动推进时仿生鱼鳍表面的压力分布以及推进力随时间的周期变化规律．将数值仿真结论和先前的实验结果进行了比较,验证了数值仿真的合理性和正确性．通过上述分析,说明基于形状记忆合金驱动的仿生鱼鳍的研究是很有意义而且可行的．     

形状记忆合金驱动仿生蝠鲼机器鱼的设计

研究了一种采用鳐科模式游动、柔性胸鳍摆动方式推进的形状记忆合金（SMA）丝驱动型仿生蝠鲼机 器鱼．首先,对双吻前口蝠鲼游动动作进行了分析,建立了蝠鲼胸鳍柔性摆动的简化运动模型．然后对能够模仿蝠 鲼肌肉动作的智能材料进行了分析．最后设计了SMA 丝驱动的柔性仿生胸鳍和仿生蝠鲼机器鱼,并分析了SMA 丝 的热力学特性,确定了控制规律．该机器鱼外形与双吻前口蝠鲼外形相似,身体呈现扁平形状,有一对三角形的柔 性仿生胸鳍,直线游动速度达到79 mm/s,最小转弯半径为118 mm．该机器鱼游动稳定性好,无噪声．     

周期性扰动对鱼鳍波动推进性能影响数值研究

在鱼鳍的推进性能的研究中,鱼鳍波状运动产生推进力使鱼类具有很高的机动性,可以在复杂的水下环境中穿梭自如,可以实现精确的位置和姿态控制,且运动更具连续性和平稳性.针对上述问题,建立了鱼鳍摆动和波动的运动学方程,并借助于流体动力学软件比较分析了鱼鳍在没有前端扰动和加入前端扰动两种情况下的波动推进力和升力产生的机理,分析前后缘涡产生、脱泻、相互作用的过程,揭示前端周期性扰动对鱼鳍波动推进性能的影响及其规律.仿真结果显示:波动鳍对前端周期性扰动形成的尾迹反卡门涡街进行重新调制,可以从中获取能量用于提高自身波动推进性能.研究为研制高性能的多鱼鳍协调控制推进的仿鱼鳍推进器提供理论依据.     

仿生鳍条姿态测量及其误差分析

仿生鳍条是仿生机器鱼的核心运动机构,为提高其运动控制精度,针对其轻巧、微小的结构特点,设计了以质量轻、体积小、精度高的MEMS陀螺仪ADXRS290和ADXRS453为核心的仿生鳍条姿态测量系统,可实现仿生鳍条偏航角、俯仰角和滚转角的实时测量;针对仿生鳍条姿态测量中随机误差较大的特点,给出了一种以Allan方差为主的姿态测量误差算法,然后通过实验采集测量数据,定量分析了各运动姿态误差项;实验结果表明,角速率随机游走和零偏不稳定性是姿态测量的主要误差项,在后续误差处理中做针对性处理能提高姿态测量精度,对提高仿生鳍条运动效率有很大的意义。     

仿生变形飞行器的飞行特性研究

随着无人飞行器的小型化甚至微型化发展,扑翼飞行的优势逐渐显现出来。受鸟类及昆虫飞行运动的启发,分析鸟类及昆虫的扑翼运动特性,设计了一种鸟类扑翼飞行方式,使用涡格法进行了扑翼的气动计算,并采用质点弹道学模型分析了仿生飞行的轨迹特性。仿真结果表明,设计的扑翼运动效果良好。     

形状记忆合金驱动器的自适应滑模反步控制

形状记忆合金(SMA)作为一种智能材料,相对于传统的驱动器具有功率重量比大、驱动电压低、质量轻、干净、无噪音等特性,被广泛应用在各领域.然而,非线性、迟滞、时变等因素影响了形状记忆合金的控制精度,限制了它的应用.为此,本文提出了自适应滑模反步控制方法,用于解决精确控制问题.文中首先搭建了实验装置,建立了形状记忆合金的机理模型;然后,采用最小二乘算法辨识了模型参数;最后,基于机理模型设计了自适应滑模反步控制器.实验结果表明,本文提出的方法具有动态响应快、跟踪精度高和抗干扰能力强的特性.     

两关节仿生水下航行器SPC-Ⅲ的推进与机动性

为评估尾鳍推进机构的实用性,以SPC-Ⅲ机器鱼作为研究平台,在同等排水量下分别使用尾鳍推进器和螺旋桨推进器,比较两者的功率和机动能力.在海试条件下,对尾鳍推进器和螺旋桨推进器的功率及机动性进行了测试,表明前者的转弯半径约为后者的2/5,在2.2kn速度下,前者的功率比后者低约7%.SPC-Ⅲ仿生水下航行器携带多参数水质探测仪在太湖完成了航程为49km的水质探测实验,得到了太湖水域的蓝绿藻浓度分布数据.     

一种仿生水下机器人的设计与动力学分析

设计了一种基于波动长鳍推进的仿生水下机器人, 两侧长鳍对称安装于机器人本体两侧. 两侧长鳍分别由十个舵机驱动, 并按照余弦函数波动. 设计了实时控制器, 通过调整鳍条的振动频率和幅值达到控制长鳍运动的目的. 加速度信息和角速度信息由一个惯性测量单元采集. 为获取机器人游动性能与振动频率以及振动幅值之间的关系, 本文给出了长鳍波动运动的运动学分析和动力学分析. 本文通过将长鳍分割成若干小单元并单独计算作用于每个小单元上的作用力, 再计算所有小单元作用力在一个波动周期内的合力的方法, 获得了整个长鳍产生的平均推力. 通过前进游动和旋转游动实验, 验证了机构设计、运动学分析和动力学分析的有效性, 最后讨论了游动性能与波动参数之间的关系.     

高铁大变形橡胶止挡非线性刚度特性曲线计算精度分析

针对某型高铁橡胶止挡的有限元静态刚度特性曲线与实验结果存在较大误差的问题,从实验与分析相结合的角度剖析发生偏差的原因,提出从实验方案、本构模型选择和接触定义等3方面进行优化分析的思路.分析与实验结果表明:实验条件符合准静态的假定、本构模型包含高应力、体积压缩效应,接触定义符合橡胶真实接触状态,这些措施可使分析结果更符合...     

基于人工肌肉的仿生机器鱼关节机构设计与力学分析

在深入分析活鱼解剖结构的基础上,设计了一种人工肌肉驱动的鱼关节结构,介绍了形状记忆合金(SMA)人工肌肉元件的设计方法．对鱼的尾鳍摆动进行了力学建模,并加以简化．基于摆动过程的力矩平衡方程,对SMA驱动力矩与阻力矩、流体阻尼力矩及机构（流体）惯性力矩进行了分析,建立了各个参数之间的定量关系式．通过数据验证了模型的可靠性,为仿生机器鱼的研究提供了参考依据．     

仿生“蚯蚓”机器人的SMA 执行器实现

虽然从生物学角度来说,蚯蚓的波浪式运动机制已经相当清楚,但在小尺寸下人工蚯蚓的实现仍然是极具挑战性的工作.采用记忆合金材料(SMA),设计实现了用于仿生蚯蚓机器人的执行器,并通过该执行器的动作循环模仿,实现了蚯蚓的波浪式运动.实现的人工蚯蚓共有四单元,每一单元都有可独立驱动的执行器.执行器由一根或三根SMA弹簧构成,其波动式运动的最高频率为0.6 Hz.每一单元人工蚯蚓,都被覆特定形状的软硅胶皮,该硅胶皮提供了SMA执行器的对抗力,同时也是安装微型腿的平台,从而进一步提高了人工蚯蚓的运动效率.初步的测试显示该执行器工作有效,人工蚯蚓的运动速度可达2.5mm/s,与真实的蚯蚓运动速度相近.     

形状记忆合金的驱动性能研究进展

简要介绍了SMA的物理与力学特性,并就其驱动性能的国内外研究现状进行了总结与分析.分析表明,利用SMA可以实时调控梁、板、柱等构件的应力分布,改变其受力状态.最后对目前研究中存在的问题进行了探讨,提出了应当开展的一些研究方向,展望了SMA在土木工程领域的应用前景.     

形状记忆合金驱动的微电脑密码锁的设计

为了提高锁的安全性和可靠性,设计了一种基于形状记忆合金螺旋弹簧驱动的微电脑密码锁。详细介绍了锁的机械结构、硬件设计方案和软件设计方法,并给出了部分电路图和程序主要流程图。本设计结合单片机的智能性和形状记忆合金材料的形状记忆效应,实现了密码锁封闭式的机械结构,提高了控制的智能化程度,克服了普通锁需要随身携带钥匙且易丢失、保密性差的缺点,使得密码锁的安全系数极高。实践证明,该密码锁具有可靠性高、成本低、操作简便等特点,有较高的推广价值。     

仿生机器鱼胸/尾鳍协同推进闭环深度控制

为改善机器鱼定深控制过程中的动态性能与稳态性能,根据深度误差的大小将定深控制过程分解为趋近阶段与巡游阶段,给出了一种基于中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)与模糊控制相结合的闭环运动控制方法.为此,首先建立了以压力传感器信号为反馈输入,通过模糊控制器调节控制参数的CPG运动控制模型.在此基础上,针对误差较大的趋近阶段,采用胸/尾鳍协同方式,通过趋近模糊控制器改变摇翼关节的偏置量与幅值来使机器鱼快速到达期望深度;针对误差较小的巡游阶段,采用改变攻角方式,通过巡游模糊控制器改变胸鳍攻角来使机器鱼保持在期望深度.两阶段之间通过胸鳍CPG的启停实现切换.模糊控制器设计时利用了基于最小二乘法对实验数据拟合而得出的俯仰角变化率与控制参数的近似关系,提高了机器鱼趋向期望深度的速度并减小了在期望深度巡游时的稳态误差.仿真与实验结果验证了所提控制方法的有效性.     

基于柔性鳍单元的尾鳍推进微型机器鱼设计研究

论述了一种微型机器鱼.首先对亚鲹科、鲹科和鳐科模式游动动作进行了简化和抽象,确定柔性弯曲是这三种模式的一种简化的游动动作.然后从乌贼鳍的肌肉性静水骨骼鳍的结构得出灵感,提出并研制了能够实现柔性弯曲的柔性鳍单元;它应用动物弹性机制,由形状记忆合金（shape memory alloy,简称SMA）丝驱动.再对SMA丝进行了热力学分析,从而优化其驱动.最后,基于柔性鳍单元,设计了无线遥控的尾鳍推进微型机器鱼,并进行了游动试验;实现了亚鲹科和鲹科模式游动动作.该机器鱼无任何转动、滑动部件,能够实现快速、安静的隐蔽性游动.     

便携式自主水下机器人动力学建模方法研究

针对50公斤级便携式自主水下机器人（AUV）的精确控制和研究,本文介绍了一种基于计算流体力学（CFD）和非线性最优化辨识的动力学建模方法．着重推导了便携式AUV动力学模型,并使用计算流体力学方法代替水池实验获取辨识所需数据和通过非线性最优化方法获得合适的模型结构和模型参数．最终建立了便携式AUV数学模型,并通过对仿真数据与试验数据的对比,证明了该模型及方法的有效性．