油酸修饰纳米氟化镧的摩擦学性能

以油酸为修饰剂制备表面改性的氟化镧纳米粒子,在环块式摩擦磨损试验机上考察氟化镧纳米粒子在150N基础油中的摩擦学性能,借助透射电镜(TEM)、金相显微镜及X射线衍射仪(XRD),分别对磨损试样的表面形貌和元素成分进行观察和分析,探讨表面修饰氟化镧纳米添加剂的抗磨减摩机制.结果表明:油酸修饰的氟化镧纳米粒子在150N基础油中减摩抗磨效果明显,与纯基础油润滑相比,在250 N压力和450 r/min转速条件下,质量分数2％的氟化镧纳米粒子在稳定磨损阶段可使45#钢试样摩擦因数降低40％,总失重降低43.75％.EDX分析表明,氟化镧纳米粒子在摩擦过程中在磨损表面生成了自修复膜.     

基于模糊RBF神经网络的水下机械臂控制研究

针对水下复杂工作环境下机械臂控制性能易受影响,而传统控制方法效果不佳的问题,提出了一种基于模糊RBF（radial basis function,径向基函数）神经网络的智能控制器,用于精确、稳定地控制水下机械臂。考虑到在水扰动环境下,机械臂通常受到附加质量力、水阻力和浮力的影响,运用拉格朗日法和Morison方程,建立包含水动力项的二杆机械臂动力学模型,通过模糊RBF神经网络对水下机械臂动力学方程中的水动力不确定项进行总体识别并拟合,利用模糊系统启发式搜索和RBF神经网络推理速度较快的优点,使水下机械臂系统具有较高的控制精度和较强的自适应性。考虑到水动力项,采用Lyapunov稳定性理论验证了水下机械臂系统的稳定性。最后利用MATLAB对二杆机械臂进行轨迹跟踪控制仿真实验,并对比模糊RBF神经网络与常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法的控制效果。仿真结果表明：与常规RBF神经网络识别方法相比,模糊RBF神经网络控制下二杆机械臂关节1的响应时间缩短了91%,相对误差减小了88%,关节2的响应时间缩短了92%,相对误差降低了77%;与传统模糊控制方法相比,关节1的相对误差减小了65%,关节2的相对误差减小了10%。研究结果表明模糊RBF神经网络的控制效果优于常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法,可为水下机械臂的控制提供一种精度较高、较有效的方法。