协作机器人辅助的空间展开机构桁架铰链微重力装配

针对大型空间展开机构桁架铰链装配中重力卸载过程复杂、需手工反复调整、装配精度一致性差的难题,提出一种采用协作机器人辅助的桁架铰链微重力装配方法。首先提出协作机器人辅助的微重力装系统架构和工艺流程;然后利用视觉引导结合四元数有界偏差关节路径规划法,实现桁架铰链的快速自动抓取;构建基于D-H法的机器人运动学模型,并利用牛顿—拉夫森迭代法在线补偿位姿误差,提高机器人在桁架铰链装配中的绝对定位精度;最后构建桁架铰链的重力卸载等效模型,并利用基于内环位置控制的机器人阻抗控制方法,实现桁架铰链的自动平稳重力卸载。实验表明,该方法的位姿精度满足桁架铰链装配要求,并可使桁架铰链以临界阻尼形式进行平稳重力卸载,为大型空间展开机构关键组件高精度装配和重力卸载提供理论依据和技术支持。     

高空大跨度梁施工技术

为满足高空大跨度梁的支撑需要,采用钢柱钢桁架高支撑体系,并验算了支撑体系结构的强度和稳定性.介绍了支撑体系的铜结构焊接与吊装、高支撑模板及大体积混凝土等施工技术,圆满完成了高空大跨度梁的施工.     

热塑性聚氨酯对膨胀型阻燃聚丙烯的增容作用

热塑性聚氨酯（TPU）含有氨基甲酸酯链段,该结构有利于受热成炭,提高阻燃性能,又可以通过超分子间力与膨胀型阻燃剂（IFR）作用,而TPU的软段与聚丙烯（PP）结构相似,因此可作为PP/IFR体系的增容剂.力学性能和阻燃性能测试表明,3%TPU的加入,使材料的拉伸和冲击性能分别提高了9.8%和16.6%,离火自熄时间由45s降低到25 s;在TPU添加量为4%时,材料的冲击性能提高显著,已经达到纯PP的水平.流变性能测试结果表明,在测试温度下,由于TPU软化点较低,而IFR中季戊四醇（PT）又处于熔化状态,加入TPU和IFR使粘度降低,但加入量增加到5%时,体系粘度增大,说明TPU对体系起到了增容作用.SEM微观形态分析表明,随TPU含量增大,IFR与PP界面作用力增强,断裂由发生在IFR与PP的界面,变为发生在底材内部,说明TPU对体系起到了增容的作用.事实证明TPU是PP/IFR共混体系有效的增容剂.     

乳化液泵滑块的设计与有限元分析

以BRK500/37.5型乳化液泵滑块为研究对象,根据滑块在实际工作时的受力情况,对滑块的结构进行了重新设计。与传统的结构相比,该滑块的结构能够承受较大的载荷。然后利用UG软件建立滑块的三维模型,并导入到ANSYS WORKBENCH中建立滑块的有限元模型。对滑块进行结构强度分析,得出滑块在最大压力下的应力和应变值,找出滑块结构的危险点,并对其结构进行进一步改进。改进后的滑块所受到的应力应变值较小,能够满足正常工作要求。通过以上研究和分析,为乳化液泵的实体设计提供理论依据。     

平面NURBS曲线的等距线生成算法研究

基于NURBS曲线导矢的计算公式,首先给出了平面NURBS曲线精确等距线的生成算法,这种算法稳定可靠、计算精度高,但其缺点是计算过程中有可能出现自交;针对这种情况,进一步给出了等距线生成的改进算法,这一算法可有效去除等距曲线的自交,并降低求交计算的复杂度。在以上两种算法的基础上,通过在NURBS曲线的精确等距线上采样有限个数据点,利用NURBS曲线的反算,完成了NURBS等距曲线的有理逼近;算法所得的等距逼近曲线仍具有NURBS形式,便于保持造型系统中数据结构的统一。最后在C++Builder开发环境下实现了算法的仿真验证,在CAD/CAM/CAGD中具有很高的实用价值。     

型钢轧边机电气传动系统改造

针对速度和压下量要求相对较低的E1轧边机进行电气传动系统改造,用西门子变频器替代现有东芝变频器,缓解因备件紧缺而可能造成的长时间停机问题。本课题主要针对E1轧边机电气传动系统的改造进行了研究与应用。     

我要留下来

怎么也没想到竟然会与眼镜结下不解之缘,更没有想到我会将配镜作为自己终身的职业。去年底,我经朋友介绍到巴州卫生防疫站验光配镜中心工作,刚大学毕业的我,年轻气盛,怎么甘心在三尺柜台内荒废了青春?才工作一月有余,我就想离开这儿,然而没有想到竟是两位蒙古族顾客改变了我的想法…… 窗外淅淅沥沥地下着小雨,忙了一天的我们正做着下班前的收尾工作。突然发现门外站着一位蒙     

码垛机器人结构设计与模态分析

随着科技进步和生产自动化水平的提高,码垛机器人在自动化领域应用越来越广泛。而码垛机器人技术在解决劳动力不足、提高劳动生产效率、降低生产成本和工人劳动强度、改善生产环境等方面具有很大潜力。根据码垛机器人的现场作业要求,设计了四自由度的混联机器人,机器人能够实现抓手在三维空间的移动以及围绕机械臂末端的转动。该机器人结构简单,动作范围大,承载能力强,运行速度快。为使机器人具有更合理的结构和动态特性,利用三维建模软件UG建立码垛机器人的三维模型,并导入ANSYS WORKBENCH中进行模态分析,找到机器人振动薄弱的部位,为结构的优化设计提供可靠的理论依据。     

室内自然光照度自适应神经模糊预测方法研究

为了有效预测室内自然光照度,本文利用自适应神经模糊推理系统,建立了基于分块百叶帘的室内自然光照度预测模型.首先通过EnergyPlusTM软件模拟办公空间模型并获得一年中测量点传感器中的照度数据,然后利用这些数据对自适应神经模糊推理系统模型进行训练,实现了不同百叶帘角度下室内自然光照度的预测.检验结果表明:模型预测照度的平均误差为5.2％,一年中大约90％的时间测量点照度百分比误差都小于10％.因此,该模型为分块百叶帘室内自然光照度提供了一种有效的预测方法,对于研究智能照明有着重要的意义.