PZT在拍翅式仿昆微型飞行机器人动力系统中的应用

分析了PZT驱动和拍翅式仿昆微型飞行机器人翅运动的特点，探讨了PZT在飞行机器人驱动系统中的应用，设计了一种具有两自由度的驱动机构，能够带动翅膀实现复杂的运动形式。     

仿昆飞行机器人的研究

通过拍翅运动实现飞行和控制的仿昆飞行机器人研究,是机器人领域备受关注的前沿课题。在目前仿昆飞行机器人相关研究基础上,对研究中所面临的空气动力学基础、仿昆翅、动力系统以及通信控制系统等关键技术问题进行了分析。     

PLC在变频调速仿形喷涂机器人控制系统中的应用

以我所研制并已在实际生产作业中使用的仿形喷涂机器人为例,介绍了以ＰＬＣ为核心的变频控制系统。该系统具有硬件简单、操作方便、运行安全可靠的特点。     

仿青蛙跳跃机器人控制系统设计

基于PC上位机和DSP嵌入式控制器,结合机器人特有的机械本体结构和运动方式,研制了仿青蛙跳跃机器人的控制系统,以实时采集多种姿态传感器信息,控制直流电机和舵机工作。通过半自主式控制,实现了姿态调整和跳跃运动。     

仿人机器人分级控制系统的伺服控制研究

一、前言随着计算机技术的不断发展和在工业生产中越来越多的应用和普及,利用计算机来控制生产过程,已成为今后的发展趋势。用计算机控制来代替常规的控制方法,不仅简化了设计,而且提高了控制过程的精度和可靠性,使控制过程智能化。因此,机电一体化是机械工业的发展方向。目前,用于生产过程控制的智能装置有:可编程序控制器,单片机、单板机以及高级机组合而成的分级控制系统等。鉴于单板机具有结构简单,功能齐全,工作可靠,价格便宜,市场供应充足等优点,作者就以单板机作为微机控制系统智能装置。在很多需要精确控制的场合,我们对其控制系统的基本要求是:定位精度高,时间     

基于LPC2103的仿壁虎机器人控制系统设计

仿壁虎机器人要实现空间三维表面运动能力,对控制系统的智能微小化具有更高要求。本文基于大壁虎的结构和运动特点,设计了一种仿壁虎机器人,其硬件采用以LPC2103为核心的机器人控制系统,利用该芯片的4个定时器,产生12路PWM波控制机器人各关节运动,同时与设计的无线通信模块组成完整的仿壁虎机器人运动控制系统。实验结果表明,仿壁虎机器人的12自由度关节运动控制平稳,能够实现稳定爬壁运动。该仿壁虎机器人控制系统在实时计算能力、存储容量、外设扩展性以及小型化上都有着较好优势。     

仿鸟扑翼飞行机器人执行机构优化设计的研究

仿鸟扑翼飞行机器人结构多样,应用广泛。主要对仿鸟扑翼飞行机器人的扑翼飞行原理和执行机构进行了分析研究。在此基础上建立了以齿轮连杆机构作为执行机构的仿鸟扑翼飞行机器人的数学模型和三维模型,并采用黄金分割法结合MATLAB软件对执行机构进行了数值模拟和优化设计,得到了在最小传动角最大的情况下,满足扑翼飞行的最佳四杆机构。此外,研究过程中所建立的三维模型利用ADAMS软件进行了运动仿真模拟,得出分析结果与模型相符合,满足设计要求。所做的工作为仿鸟扑翼飞行机器人的理论研究和实际模型的建立提供了可靠的参照和引导。     

神经网络在机器人运动控制中的应用研究

运动控制是人工神经网络应用于机器人控制的重要内容。本文就人工神经网络用于机器人运动学正解问题进行研究 ,通过建立机器人运动学神经网络模型 ,给出了相应的 BP算法 ,并对 2 R、3 R和 6R机器人运动学正解进行了系统的计算机仿真 ,并结合实际任务 ,在 6R焊接机器人上进行了实验验证     

智能控制在可变形仿人机器人中的应用研究

针对可变形仿人机器人建模难,本文提出了一种基于传统PID控制、通过神经网络进行函数拟合和利用模糊控制进行尺寸分解的可变形仿人机器人的尺寸变形控制策略.在Slmulink/SimMechanics环境下,调试末端执行机构PID控制器,训练BP神经网络进行函数拟合和设计模糊控制器,实现了对可变形机器人腰部关节的尺寸变形控制.通过实验证明了本文所提出的控制策略的正确性和可靠性,为进一步的实际应用提供了可靠的理论依据.     

哈佛大学展示可垂直飞行微型机器人

最近美国的工程师们迈向昆虫仿生学微型飞行机器人研制的方向上又迈出了关键性步骤,离完全自主飞行的目标又进了一步。日前他们首次对外界展示了一台采用闭合线路控制的微型飞行机器人执行垂直飞行的情况。研制人员预计,他们借以控制垂直方向的方法也将最终帮助他们实现在全部三个轴向上实现自主操控。     

人工神经网络在机器人学中的应用探讨

简要介绍常用于机器人学中的基本网络模型,并着重探讨了人工神经网络在机器人运动学和运动控制中的应用。     

基于BP网络的需求决策支持系统的研究与开发

市场需求决策是企业经营决策的重要内容之一。本文介绍了一个面向摩托车销售的市场需求决策支持系统的功能结构，以及数据仓库模型的设计和基于神经网络的销售预测方法，最后给出了系统的运行实例。     

基于人工神经网络的多学科优化设计研究

多学科优化设计的两大难点是子学科间的信息交换和系统分析计算的复杂性。为此，在一致性约束算法和并行子空间算法基础上，提出了一种基于人工神经网络响应面的多学科优化设计算法，它是一种二级结构的优化方法，即学科层仅满足局部约束，系统层提供一种协调学科间冲突的机制，保证在相关变量和耦合变量上的一致性，使设计方案不断改进。通过某型号飞航导弹系统的优化实例，验证了算法的有效性。     

供暖热网神经网络预测模型的研究

将人工神经网络应用于供热网实时预报,建立起可用于热网供暖预报的外时延反馈型BP网络模型,及内时延反馈型Elman网络。且利用实际热网数据对所建立的网络进行训练和检验,结果表明两种预报模型均具有较好的动态跟踪能力和预报特性。而Elman网络在节点结构上比外时延反馈型BP网络更简单,在确定网络节点结构上更快捷,更具有实际推广和应用价值。     

基于人工神经网络技术的结构布局优化设计

使用PCL（Patran Command Language）实现了Patran环境下的机翼参数化模型。其优化模型包含两类设计变量：几何位置变量和几何尺寸变量。在采用Nastran软件实现几何尺寸优化的基础上，结舍均匀试验设计方法，利用神经网络的高度非线性映射功能，建立了目标函数与位置设计变量的映射关系。在Matlab环境下，编写了使用改进的可行方向法的优化程序，并对翼梁位置完成优化，最终完成了整个机翼的布局优化设计。可以看出。将参数化建模与神经网络功能结舍进行结构优化，能更好地发挥神经网络的映射功能，使优化结果更加精确、高效。所提方法可以解决在Patran环境下的复杂结构位置变量优化问题，弥补了该软件的不足之处，具有很好的应用推广价值。     

粒子群优化人工神经网络在高速铣削力建模中的应用

将粒子群优化人工神经网络理论应用于高速铣削力的建模研究中.采用粒子群算法与反向传播算法相结合的方法,对反向传播神经网络模型进行优化.用粒子群算法训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行反向传播算法运算,以实现高速铣削力的预测.充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和反向传播算法的局部搜索优势.仿真结果表明,与其他几种反向传播算法相比较,粒子群算法与反向传播算法的学习算法训练的神经网络,不仅训练时间明显缩短,而且其预报精度也得到了较大的提高,能够有效地建立铣削力模型,并对铣削力进行准确的预测.     

基于神经网络的复杂结构映射建模和优化方法

运用结构力学方法建立易于解析的大型结构平面模型；采用商业有限元软件建立能精确反映结构真实受力的空间模型。求解得到2种模型各单元内力，将平面模型单元内力作为输入，空间模型的内力作为输出而构造样本集。利用神经网络的非线性映射能力，通过样本训练提取其特征和本质联系，以获得具有内插和泛化能力的映射模型，为后续优化设计奠定了基础。     

人工神经网络在机械设计中的应用

本文通过对机械设计专家系统和人工神经网络的讨论，研究了人工神经网络和专家系统技术在机械设计智能系统中的综合应用问题，并提出了人工神经网络在机械设计中的总体应用方案，为进一步研究打下了基础。     

基于BP神经网络的物流预测方法

针对传统物流预测方法的局限性，研究了基于BP模型神经网络的物流预测方法，即依据历史数据建立BP神经网络对其进行训练形成物流预测模型。阐明了神经网络具有记忆、学习功能，能够很好地模拟物流发展趋势。大量预测结果的准确性表明基于神经网络的物流预测是一个行之有效的方法。