添加Zr的60NiTi合金的热处理工艺优化

60NiTi合金具有高硬度、低密度和耐磨等优异的性能，在航空航天领域有广泛的应用前景。为了进一步提高60NiTi合金的力学性能，研究了Zr的添加及热处理工艺对60NiTi合金组织与硬度的影响。结果表明：Zr的添加提高了60NiTi合金的硬度并使其组织更加均匀。此外，在炉冷、空冷、油冷和水冷4种不同的冷却方式中，炉冷60NiTiZr合金中存在大量粗大的析出相，硬度也最低。冷却速度最快的水冷处理的60NiTiZr合金的硬度最高，且能够避免粗大析出相形成，但存在残余应力较大的问题。对水冷60NiTiZr合金在300～600℃温度范围进行时效处理，发现随时效温度的升高，合金的硬度先升高后降低，且在500℃时效时硬度达到最高。进一步对水冷60NiTiZr合金在500℃进行不同时间的时效处理，发现时效2 h后合金硬度达到峰值(61.7 HRC),时效后期还出现缓慢的二次硬化现象。     

Delta机器人三参数Lamé曲线门型轨迹优化

针对Delta机器人笛卡尔空间运动轨迹平滑性优化问题,基于长短轴和次数可变的三参数Lamé曲线进行门型运动轨迹建模,采用非对称的6次多项式规划机器人末端随时间的运动规律,推导得到离散时间下的位移、速度和加速度公式。综合考虑关节角度、角速度、角加速度和关节力矩等约束条件,以关节力矩变化率为优化目标,采用带精英策略的遗传算法对Lamé曲线的三个参数进行优化。提出Lamé曲线次数的选取方法。通过仿真验证该轨迹优化方法能得到平滑运动轨迹,可使机器人运行平稳。     

AlSi10Mg铝合金选区激光熔化成形缺陷控制和表面质量优化

铝合金具有密度低、比强度高、耐腐蚀性好等特点,很好地满足航天飞行器轻量化需求。激光选区熔化技术(SLM)成形的铝合金零件综合性能良好,在航天领域应用广泛,但存在成形过程中缺陷不好控制、成形件表面质量较差、后处理工序烦琐等问题。为此,选取AlSi10Mg铝合金,针对SLM成形AlSi10Mg铝合金缺陷消除进行实体工艺优化研究,获得缺陷最少的优化工艺参数,并进一步研究表面粗糙度优化方法。结果表明,通过优化工艺参数(主要包括扫描功率、扫描速度、扫描间距),可以获得较低的孔隙率(9.2%)和较优的内部成形质量;成形件表面质量主要影响因素有表皮扫描功率、扫描速度、扫描间距等,适当提高扫描功率可以获得较好的表面质量。     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。