管外上升R－113流体的沸腾换热试验

详细介绍了Ｒ－１１３流体管外上升流动的沸腾换热试验，包括试验台架、流量计和温度测量的修正，以及试验数据。拟合的换热关系式为ｑ＝５２８（Ｔｗ─Ｔｓ）１．３３。     

直升机超临界尾传动轴限幅减振器非线性动力学特性研究

直升机超临界尾传动轴在跨临界转速时会产生剧烈的振动。限幅减振器是专门针对尾传动轴跨临界减振问题设计的一种复合式减振器。限幅减振器与尾传动轴组成的系统具有摩擦、碰撞等强非线性特征,动力学特性异常复杂。为揭示限幅减振器工作机理并指导减振器设计,建立了具有双间隙结构的限幅减振器与尾传动轴系统的弹簧-质量-阻尼等效模型。分别基于直接时间域积分和时频变换谐波平衡（Harmonic Balance Method with Alternating Frequency-Time Domain Technique）+数值延拓（Numerical Continuation）两种方法对控制方程进行了求解。计算结果表明,限幅减振器存在无作用、正常减振、异常减振、限位四种工作状态。其中,限位状态是针对故障工况下尾传动轴进行的临时限位保护。此外,进一步研究了减振器参数对减振和限位效果的影响,得到了传动轴与碰摩环之间间隙、碰撞刚度以及临界摩擦力对限幅减振器减振效果的影响规律。发现存在最优临界摩擦力,且最优临界摩擦力与传动轴不平衡量等有关。同时限位状态下,通过增加碰摩环与底座之间的碰撞刚度可以减小限位幅值,但也会产生...     

面向位控机器人的力/位混合控制

本文提出了一种面向位控机器人的力/位混合控制策略．通过力反馈信息对未知约 束进行估计获得位控和力控方向,根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划, 并采用阻抗力控制规律以使机器人获得较好的柔顺性．仿真试验表明,该策略具有较高的力 控制精度和表面跟踪能力．     

基于Kane方法的Stewart传感器动力学及固有频率分析

通过线性化动力学方程并应用Kane方法,研究了Stewart传感器的固有频率．将Stewart传感器的上平台、上连杆、敏感元件及下连杆作为独立的子结构分别处理,依据矢量和张量理论对其运动学方程和动力学方程进行系统的推导,并经过简化导出Stewart传感器简洁的固有频率方程形式．为验证Kane方法的有效性,提供了MATHEMATICA数值算例．相比于传统的牛顿一欧拉方法及拉格朗日方法,Kane方法既简洁又高效,特别适合于计算机计算．     

压电作动器的支持向量机迟滞模型

压电作动器被广泛应用于高精度定位领域,但是其固有的迟滞非线性会严重影响定位精度。为了准确地描述压电作动器的迟滞特性,提出了一种基于非线性自回归移动平均(NARMAX)的支持向量机(SVM)迟滞模型。为了建立SVM迟滞模型,首先需要将压电作动器的输入输出关系从一个多值映射问题转化为单值映射问题,对比了不同的单值映射对SVM迟滞模型精度及泛化能力的影响,提出了一种基于NARMAX构建单值映射的方法,建立了在全局上具有更高精度的压电作动器SVM迟滞模型。通过减小训练集中所包含输入信号频率的间隔,提高了模型在测试集上的精度。采用交叉验证的方法确定SVM模型中的参数,提高了迟滞模型在全局上的精度和泛化能力。结果表明,相比传统Bouc-Wen模型,所提出的模型在1 Hz处精度提高了8倍,在50 Hz处精度提高了60倍。通过位移跟踪实验,证明了基于SVM迟滞逆模型的前馈+反馈(FF+FB)控制能够有效提高跟踪精度,相较于PID反馈控制,其跟踪误差最多可降低73.9%。     

微装配技术的发展现状

微器件的装配并不是一个新兴的领域 ,但随着微加工技术、显微技术和集成电路技术的发展 ,微装配概念发生了根本性的变化 ,产品的范围和应用领域被拓宽 ,出现了许多新的技术 ,它的发展是与微机电系统 (MEMS)、纳米技术 (Nanotechnology)密切相关的。本文对微装配技术的发展现状进行了综述 ,介绍了微装配的特点和使用的许多新技术     

多自由度串联机器人的高效率反向动力学建模方法

针对多自由度串联机器人的反向动力学建模问题,通过引入解耦的自然正交补的概念和方法,消除了牛顿-欧拉动力学方程中的约束力项,得到了一种基于解耦的自然正交补的高效反向动力学递推建模方法。编制程序对七自由度串联机器人进行了仿真验证,并将其与牛顿-欧拉递推建模方法进行了对比。结果表明,基于解耦的自然正交补的反向动力学递推建模方法可节省约2/3的CPU计算时间,仿真结果正确、合理,从而验证了该方法的可靠性和高效性。     

基于自适应遗传算法的隔振系统参数优化计算

为优化航天器中隔振系统的隔振参数,提出了一种基于自适应遗传算法的优化方法。在只考虑单条支腿的前提下,建立了主动隔振系统的动力学模型,通过拉普拉斯变换得到了上平台输出的力对下平台控制力的传递函数,并获得待优化的参数。将参数优化问题转化成数值优化问题,利用最大熵法生成算法的目标函数;采用新的选择算子来避免算法早熟;提出自适应交叉算子和自适应高斯变异算子来保证种群多样性;通过优胜劣汰和种群迁移法则来提高算法的全局收敛性。最后,通过仿真实例对算法的有效性进行验证,结果表明：和传统的遗传算法相比,本算法的收敛速度快、优化效果好。     

基于Java的机器人动力学仿真研究

介绍了一个基于Java和Java3D的机器人动力学仿真系统。该系统采用MVC构架,使用面向对象技术,具有良好的可扩展性和复用性,易于维护。该系统可以使用两种方式运行：通过服务器进行远程访问,或者在本地客户机上通过Java编译代码运行。使用Java语言可以实现移植性,确保在不同的平台上能够运行。     

并联式六维加速度传感器的参数辨识

针对六维加速度传感器的输入、输出量较多,且其动力学方程的解耦参数难以辨识的问题,提出了“四步法”对并联式六维加速度传感器的25个解耦参数实施分组辨识.设计并加工了基于双曲柄滑块机构的标定平台,为参数辨识提供外部激励;在LabVIEW平台上开发了虚拟仪器,为参数辨识提供软件支持.在静态情况下对预处理后的采集数据求均值得到“零值漂移”,完成第一组参数辨识;将传感器安装在标定平台上做1～2 Hz的纯线性运动,使动力学模型简化成关于“刻度质量比”的线性代数方程,运用最小二乘法完成第二组参数的辨识;做1～2 Hz的纯角运动,将动力学模型简化成关于“陨性质量比”的线性代数方程,完成第三组参数的辨识;做4～5 Hz的纯线性运动,通过关于“刚度质量比”的一维搜索完成第四组参数的辨识.试验结果表明:运用辨识后的参数对六维加速度实施解耦,最大误差为7.479％,比参数辨识前的解耦误差降低了1个数量级.结果验证了基于“四步法”实现并联式六维加速度传感器的参数辨识是有效、可行的.