针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种综合考虑几何误差和非几何误差影响因素的克里金预测定位误差的方法。首先,采用三维动态跟踪测量系统测量工业机器人工作空间中一组点的位置误差,通过位置误差构建实验变异函数;其次,采用粒子群算法结合克里金方法进行实验变异函数的参数寻优,得到最优模型和参数;然后,通过克里金方程结合最优实验变异函数模型求解权重系数和拉格朗日乘数,并利用克里金预测方程对定位误差进行预测;最后实施补偿并进行对比验证。实验结果表明,绝对位置误差平均值由1.048 9 mm减小到0.178 6 mm,精度提高了82.97 %;均方根值由0.393 7 mm减小到0.058 5 mm,精度提高了85.14 %,提高了工业机器人的绝对定位精度。

铝箔在精密剪切时存在断面翘曲、毛刺及刀具加速磨损等问题无法定性解决。建立Lemaitre剪切损伤模型,精确地分析铝箔剪切的弹塑性变形及断裂的演化过程。通过分析不同剪切间隙对剪切断面质量的影响及刀刃应力状态变化,提出了将剪切断面中剪切带高度及刀刃应力作为铝箔剪切机的优化评价指标。最后通过对仿真数据及试验结果进行分析,得到最佳剪切间隙为30 %t,满足剪切质量的同时,某型铝箔剪切机的剪刃寿命提高了15.9 %。

为实现难加工材料的高性能干切削,将高硬度和高结合强度的TiAlN作为支撑层,以具有自润滑特性的DLC涂层作为功能顶层,制备出兼具减摩性与耐磨性的DLC/TiAlN复合涂层刀具,并在DLC/TiAlN界面间进行液相辅助激光织构化处理,以增强层间结合强度。利用干切削316不锈钢试验,研究了仅TiAlN涂层(NC)的刀具、未处理的DLC/TiAlN复合涂层(UC)刀具、空气下激光处理的DLC/TiAlN复合涂层(AC)刀具和液相辅助激光处理的DLC/TiAlN复合涂层(LC)刀具4种刀具在不同切削参数下干切削不锈钢时切削力/热、切屑形态、涂层剥落和刀具黏结等切削性能。结果表明,相比于NC刀具,UC、AC和LC刀具的切削力得到了不同程度的降低。当切削速度为200 m/min时,LC刀具的总切削力最低,降低了26.5 %,同时,LC刀具的前刀面磨损最为轻微,涂层完整性最好。

针对山地无人作业底盘在复杂道路下姿态不平稳,传统控制方法适应性、鲁棒性差等问题,提出了一种基于牛顿-拉弗森优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法、极致梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法和双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3)算法的底盘姿态控制策略。首先,搭建七自由度主动悬架振动模型环境;然后,训练NRBO-XGBoost的状态预测模型,在TD3算法中加入状态预测模型并在网络中加入注意力机制,增强TD3智能体在复杂环境下的决策能力和适应能力,同时设计奖励函数并训练TD3智能体,实现在复杂道路环境下的底盘姿态控制;最后,基于Matlab 2023a/Simulink软件开展仿真。仿真结果表明,基于改进TD3的底盘姿态控制策略能够有效抑制无人作业底盘在复杂道路下的姿态变化,其俯仰角、侧倾角和垂向位移分别抑制了61.4 %、84.9 %和84.9 %,显著提高了平稳性;相比传统DDPG、PPO和TD3强化学习控制策略,改进TD3算法下的俯仰角分别改善了49.1 %、7.4 %和37.2 %,侧倾角分别改善了83.3 %、36.5 %和34.7 %,垂向位移分别改善了70.7 %、77.5 %和64.0 %,垂向位移加速度分别改善了67.7 %、42.1 %和49.7 %,控制效果更好,具有更好的适应性与鲁棒性。

微织构广泛运用于摩擦磨损、热能交换、关键零/部件密封和生物医学等众多领域,柱体织构作为微织构的一种,其在增摩方面起到至关重要的作用。利用电解加工效率高、无残余应力等优势,提出了一种基于干膜掩模电解加工群柱体织构的方法。选用了高黏附性的MS系列干膜制备掩模板,进行流场、电场和稀物质传递的多物理场耦合分析,研究了不同模板厚度对加工区域电解液流速、气泡率以及电导率的影响。分析结果表明,50 μm厚度的模板能够带来工件表面更高的电解液流速,加快产物及气泡的排出,工件表面的电导率更高。通过试验研究了加工电压、加工时间和脉冲占空比对群柱体织构尺寸的影响。试验结果表明,在加工电压为25 V、加工时间为15 s的条件下,可以获得定域性较好的群柱体织构;此外,脉冲电解加工时,在脉冲占空比为20 %、脉冲频率为4 kHz的条件下,不溶性电解产物、气泡及电解液的传质过程得到进一步改善;最后,在加工电压为25 V、加工时间为15 s、脉冲占空比为20 %和脉冲频率为4 kHz的优选加工参数下,在TC4表面加工出直径为320.48 μm、高度为15.06 μm以及侧向腐蚀系数EF=1的群柱体织构阵列。

针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能,根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征,并结合力误差具有时变、非线性的特点,设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数,构建自适应阻抗参数神经网络模型,其输出为刚度系数和阻尼系数,通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制,保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明,相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制,所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。

为保证汽车平稳运行,提出了基于车载角速度传感器的汽车横摆角速度失稳控制方法。首先,利用车载角速度传感器获取汽车的横摆角速度数据,并由此建立观测信号描述与解析方程;然后,在横摆动力学理论下,设定汽车横摆角速度失稳判断指标,对比汽车横摆角速度的实际值与理想值,通过模糊规则将汽车横摆角速度的实际值与理想值的差值转化为模糊变量,并利用模糊集合对判断指标进行融合;最后,根据融合结果确定汽车横摆角速度的控制力矩,实现汽车横摆角速度失稳控制。结果表明:以蛇形工况为测试案例,使用所研究方法控制后的汽车横摆角速度小于15 rad/s,未超出极限数值,可以保证汽车车轮在同一标准下变化,有效控制横摆角速度的稳定,保证汽车平稳运行。

针对多品种、变批量的高复杂度智能制造场景,频繁更换刀具、夹具及工装等情况造成的实际生产调度和理论生产调度脱节的问题,定义了两个参量,即机器准备时间(Machine Preparation Duration,MPD)和机器加工系数(Machine Processing Coefficient,MPC),以最小化最大完工时间、机器总时间负荷和机器总准备时间为目标函数,建立了引入MPC参数的多品种、变批量智能车间调度数学模型;设计了融合非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)的非支配免疫遗传算法(Non-dominated Sorting Immune Genetic Algorithm-Ⅱ,NSIGA-Ⅱ)来求解此类问题。该算法采用多种方式进行初始化,提出了一种综合考虑非支配排序和目标函数值大小的得分策略来筛选优秀个体,同时为了提高种群的多样性,引入种群分层和自适应交叉突变的策略。最后,通过多组对比实验验证了该算法的有效性以及在探索最优解时具有稳定性好、解质量高等优点。

车间调度管理作为生产中的关键环节,其智能化水平对于数字化车间的建设起着重要作用。在现有车间调度管理中,信息发布媒介主要为公共空间中的二维实体看板,限制了车间的智能化发展。为满足车间调度管理需求,引入混合现实(Mixed Reality,MR)技术与数字孪生技术,提出MR数字孪生车间调度智能管理系统六维模型。在此基础上,建立了基于MR的数字孪生车间调度智能管理系统框架;研究面向MR的数字孪生车间调度信息的可视化技术,构建车间调度过程中的全要素信息模型,为车间调度可视化管理提供统一的数据基础,实现车间信息的直观表达;探究面向MR的数字孪生车间的多模态交互式信息获取技术,提出MR应用中多模态交互式的信息智能获取策略,以实现信息的高效获取;最后,通过人机交互试验,以生产调度的3种典型场景为例验证所提系统的性能,结果证明,所提系统可以显著提升车间调度效率,提高用户体验。

随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3 %,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0 %和15.4 %,进一步提升车间的生产制造效率。

在考虑工人技能学习差异的基础上,为解决多工人协作柔性车间调度问题,提出了基于稀疏邻域带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的调度方法。对考虑技能学习差异的多工人协作柔性车间调度问题进行了描述,以车间工人学习能力为背景改进了DeJong学习模型,并建立了多工人协作柔性车间调度的多目标优化模型。在NSGA-Ⅱ基础上,引入了邻域稀疏度的选择方法,有效保留了信息丰富和多样化的染色体,并将稀疏邻域NSGA-Ⅱ应用于柔性车间调度问题求解。经实验验证,稀疏邻域NSGA-Ⅱ所得Pareto解集质量高于标准NSGA-Ⅱ和自适应多目标进化算法(Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D),最短调度方案的完工时间为127.1 min,该方案满足逻辑和时间等约束。实验结果验证了稀疏邻域NSGA-Ⅱ在柔性车间调度中的优越性。

针对传统双向RRT算法在路径规划中随机性大、收敛慢和路径质量差等问题,提出了一种基于改进人工势场法(Artificial Potential Field,APF)引导的双向RRT机械臂路径规划算法。首先引入动态偏置策略,减小原始双向RRT算法随机性大的问题;其次,在扩展新节点时,根据与障碍物距离自适应地调整节点随机性与总势场的权重;然后融入机械臂碰撞检测模型并进行双向直连线性插值检测,直至生成初始路径;最后再对生成的路径进行三次B样条平滑处理,产生符合机械臂实际运动限制的可行路径。在二维和三维环境下分别构建三种不同环境对改进算法进行仿真对比,结果表明改进算法能有效提高相关性能。将改进算法应用至实物平台中,进一步证明了算法的有效性与可行性。

为了研究激光熔覆增材再制造的Inconel 718合金在干式端铣过程中的可加工性,采用激光熔覆技术在27SiMn合金钢表面涂覆Inconel 718合金。使用正交试验方法进行干式端铣试验,并研究铣削工艺参数对激光熔覆层切削力及表面质量的影响规律。研究结果显示,铣削深度对切削力的影响最为显著,主轴转速、进给速度和铣削深度的增大都会导致切削力的增加。在各个铣削工艺参数中,进给速度对表面粗糙度的影响最为显著,其次是主轴转速,而铣削深度的影响最小。当主轴转速为2 000 r/min、进给速度为150 mm/min和铣削深度为0.5 mm时,表面粗糙度值最低。此外,铣削深度对表面显微硬度的影响最为显著。这些发现对激光熔覆涂层机械加工过程中的工艺参数选择具有指导和参考意义。

基于航空发动机整体叶盘特殊构形及使用要求,研制了一种新型高性能低成本硅橡胶基流体磨料,探究了硅橡胶基流体磨料在整体叶盘表面的加工效果,分析主要磨料参数(磨粒目数、磨料质量比和磨粒材质)对黏度及加工性能的影响。采用单因素实验分析了不同磨料参数下叶盘试件的表面粗糙度、材料去除率和表面微观形貌的变化,获得了最优磨料参数,进行了磨料污染检测,并对整体叶盘零件进行了验证实验。结果表明:新型流体磨料具有良好的流变性能及加工性能,加工效率高;采用80^#的碳化硅磨粒,且硅橡胶基体与磨料质量比为1∶1.4的磨料可获得较好的加工质量,54次循环后表面粗糙度下降率在50 %以上;自制的新型流体磨料能有效提高整体叶盘零件的表面完整性,不会污染叶片表面,且未破坏叶型精度,能够满足使用要求。

智能制造、网络制造等新型制造模式的快速发展为分布式生产的推广带来了新的机遇与挑战。目前,国内外学者已对柔性车间调度、分布式作业车间调度问题进行了总结分析,但仍缺乏对分布式流水车间调度问题的综述。以分布式流水车间为研究对象,从分布式流水车间调度的运作模式分析、优化目标设计、特殊约束刻画、模型求解方法及工程应用等方面对现有研究成果进行了归纳总结,并对分布式流水车间调度问题未来的研究方向进行了展望。

枞树形叶根铣刀是汽轮机行业加工叶片叶根及轮毂的重要工具,由于其截面形状复杂,传统的加工工艺存在工艺复杂、效率低和精度难以保证等缺点。为解决上述工艺难题,本文提出一种五轴车铣复合加工中心开粗及五轴工具磨床精加工的工艺策略。首先,以某枞树形叶根铣刀为例,研究了其结构特点,确定五轴车铣复合加工中心开粗及五轴工具磨床精加工的工艺路线,分别编制工艺技术文件;其次,采用ESPRIT TNG车铣复合编程软件编制粗加工刀路轨迹,采用NUMROTO软件编制精加工刀路轨迹;最后,将刀路轨迹转换为数控代码分别进行仿真模拟加工,将仿真无误的数控代码和磨削代码分别导入五轴车铣复合加工中心和五轴工具磨床中完成实操加工。通过对加工过的刀具成品进行刀具形线、角度和外观检测,各项技术指标均满足设计要求,且加工效率提升了约24.4 %,从而验证了该工艺方案的有效性。

针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。

为研究混合工况下泵马达对履带特种车辆转向性能的影响规律,构建了混合工况泵马达性能评估模型,求解了不同泄漏位置的外特性方程,计算了关键性能参数如容积效率和泄漏流量,并结合转向动力学模型分析了不同工况下泵马达性能的变化。模型实现了复杂工况下泵马达内部关键性能参数的计算,为特种车辆转向性能评估提供了理论基础。结果表明,泵马达退化显著影响转向性能,液压系统泄漏流量增大和容积效率下降时,中心转向时间和转向半径增加。在动态转向工况下,转向性能与泄漏流量和容积效率呈现非线性关系。混合工况泵马达模型有助于提高泵马达对特种车辆转向性能评估的准确性和适用性,为车辆转向系统的优化提供参考。

智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法。首先,设计了数字孪生车间调度框架,构建了基于AnyLogic软件的柔性作业车间数字孪生仿真模型。其次,综合考虑最大完工时间、设备能耗及设备总负荷建立柔性作业车间调度模型,提出了一种改进NSGA-Ⅱ进行求解,采用多策略混合种群初始化方法,并对工序、设备编码采用不同的交叉变异策略。最后,基于标准算例与发动机缸盖制造实例,验证了所提方法的有效性。

作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)调度方法。设计了一种三通道状态表示方法,选取16种启发式调度规则作为动作空间,将奖励函数等价为最小化机器总空闲时间。为使训练得到的调度策略能够处理不同规模的调度算例,在卷积神经网络中使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),将不同维度的特征矩阵转化为固定长度的特征向量。在公开OR-Library的42个作业车间调度(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)算例上进行了计算实验。仿真实验结果表明,该算法优于单一启发式调度规则和遗传算法,在大部分算例中取得了比现有深度强化学习算法更好的结果,且平均完工时间最小。

针对航空线缆路径规划问题,提出一种非栅格化处理的关节点寻路算法。引入“基线”概念,首先通过基线和布线环境信息求得初始关节点集合,将路径规划问题转换为关节点集合的优化选取问题;然后依据障碍物信息进行关节点的冗余关节点筛选优化;再对去除冗余点的关节点集合进行迭代优化,以路径最优为收敛条件进行关节点的添加和删除;最后利用关节点作为布线路径节点,获得线缆路径。实验结果表明,关节点寻路算法可以有效减少线缆布线的弯折次数和线缆长度,并在布线时间上较优。

工业除尘器作为工业安全生产、绿色制造的重要装置,如何提高其除尘效率和降低耗能是未来产品的发展方向。针对除尘器滤筒仓核心部分,选取滤筒安装位置A、底部漏斗结构B和扰流板长度C三因素二水平进行全因子流场仿真优化实验,以过滤总流量与流量综合不均系数作为评价指标,对实验数据进行极差分析获得最优组合。仿真结果表明,改进机型相较原型机,过滤总流量提升了4.21 %,流量综合不均系数降低了75.75 %,并解决了位于进气口处的滤筒易受气流冲蚀作用与滤筒仓内存在二次扬尘的问题。根据仿真结果试制了改进机型,改进机型的实际过滤总流量测试与仿真计算得到的过滤总流量误差为0.54 %,数值仿真优化方法能有效指导滤筒除尘器优化设计,有利于延长滤筒的使用寿命和提高产品品质。

针对改进智能优化算法规划效率低、搜索时间长、路径较为曲折等问题,将白鹭群优化算法首次应用于移动机器人路径规划,并提出了一种基于改进白鹭群优化算法的移动机器人路径规划方法。该算法在探索阶段利用对立学习进行种群初始化,以降低路径搜索代价;采用正余弦算法和贪婪策略对白鹭个体位置更新予以改进,以平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用坐标微调策略以获得安全可靠的规划路径。在优化阶段采用垂距限值法和分段贝塞尔曲线对路径进行优化处理,以得到移动机器人的最终运动路径。仿真结果表明,该算法较对比算法路径规划效率显著提高,总体耗时更短,路径更优,能减少路径转弯次数,进而提升移动机器人的整体工作效率。

鉴于当下物流仓储管理系统功能种类欠缺、人机交互度低、信息传输不及时、仓库整体情况难以把控以及操作便捷度低等问题,难以对物流仓储系统状态进行实时掌控与干预。基于此,从构建数字孪生模型的角度出发,从4个层面构造了智能物流仓储管理数字孪生模型,通过Solid Works和3Ds MAX等软件构造了仓储组件三维模型、对仓储中运输设备进行运动逻辑建模,利用Unity 3D可视化软件和C#编程语言对数字孪生物流仓储管理系统进行了开发,系统实现了物流仓储可视化、数据可视化、场景漫游及碰撞预警等预期功能。期望能为智能物流仓储行业向数智化转型提供建议,为相关领域与行业的数字孪生模型标准体系构建提供参考。

针对U型障碍物环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种学习机制蚁群算法。首先,为解决算法运行时间长的问题,引入邻域剔除,舍弃较差和对称路径;其次,为解决收敛速度慢的问题,运用禁忌策略,使蚂蚁快速逃离U型障碍物;然后,为解决路径死锁的问题,提出学习机制,不断舍弃死锁路径;最后,将该算法与其他改进算法进行仿真对比,结果表明学习机制蚁群算法相比对照组算法不仅缩短了运行时间,还提升了收敛速度,验证了该算法的优越性。

45Mn薄板在激光焊接过程中产生的残余拉应力,将对其强度、韧性以及疲劳寿命产生不利的影响。采用多种超声冲击工艺对薄板表面进行强化,并提出一种对薄板超声冲击工艺参数的多目标优化方法。首先,通过有限元冲击仿真得到了不同冲击工艺参数下薄板表面残余应力的数据集;然后,以仿真数据集为基础,采用IDBO-BP神经网络成功建立了冲击工艺参数与表面残余应力之间的非线性映射关系。通过IDBO-BP神经网络与BP、GA-BP、PSO-BP和DBO-BP等神经网络对比,发现IDBO-BP神经网络预测薄板表面残余应力的精度更高,MAE和R²这2种评价指标分别为0.068 3和0.997 4,表明该模型可以有效地预测超声冲击薄板后的残余应力;最后,以超声冲击工艺参数为设计变量,以最小残余应力、最小冲击电流和最小冲击时间为优化目标,结合IDBO-BP神经网络和PSO算法,得到与超声冲击工艺参数对应的残余应力、冲击电流和冲击时间Pareto最优解集。结果显示,优化后的冲击工艺有效提高了加工效率和加工能效。

针对燃料电池汽车研发中的动力系统参数匹配问题,基于整车动力性和经济性同步提升的目标,提出多指标的整车动力系统参数匹配设计方法。为了加快计算经济性指标,针对燃料电池汽车提出了快速动态规划算法,通过缩小搜索域和降低维度,使得计算耗时由传统动态规划算法的393.33 min缩短到12.52 min。以燃料电池汽车的动力性能和经济性能作为设计指标,通过计算初步确定动力系统参数范围,并利用正交试验法进行参数匹配优化设计。试验结果表明,按照所设计的动力系统参数,各项性能指标相比原车均有明显提升。

熔融沉积成型(FDM)技术是当前广泛应用的3D打印技术之一。基于FDM工艺的3D打印在应用过程中容易产生废料。这些废料主要产生在用户端,分布零散,集中回收难,目前没有成熟的简易废料回收再生装置,导致大量废料被丢弃或直接焚烧,造成资源浪费和环境污染。本着节能环保及废物再生利用的理念,设计并制造出一种基于FDM的3D打印废料回收再生装置,实现对废料加热熔化、挤出成型,得到可适用于打印的新耗材,实现了FDM 3D打印废料的回收再生利用,有助于解决资源浪费和环境污染等问题。对装置进行试运行和再生实验,验证了设计方案的合理性和装置的再生能力。采用控制变量法分别对ABS、PLA、PP、PE、PS 5种材料进行再生实验,得到装置加热温度、电机转速等主要运行参数对再生材料成型质量的影响规律,并得到5种再生材料的最佳运行参数。

当前全驱动的灵巧手存在驱动电机过多、抓取力不足等问题;而高度欠驱动的灵巧手又存在独立控制能力低、灵巧性不足等问题。针对当前问题设计了一款基于交叉四连杆的四指灵巧手,将该结构类比成人的手指,实现了近端指节关节和远端指节关节之间的耦合运动;提出与传统偏航-俯仰型不同的翻滚-俯仰型掌指关节结构,应用于除拇指外的三指,实现了手指的屈伸与转动,可丰富灵巧手的抓取姿态,提升其灵巧性;拇指在掌指关节采用侧摆结构,实现与其余三指的配合。在MATLAB软件中建立了手指的运动学模型并求得手指的末端工作空间,通过ADAMS软件对灵巧手进行了仿真,通过分析手指的运动特性,验证了灵巧手结构的合理性。通过样机实验证明了四指灵巧手具有良好的抓取性能与较高的实用价值。

随着我国高速列车的大量开行和运行里程的急剧增加,伴随着轮轨磨耗、运行环境变化与悬挂参数匹配的矛盾,面临的车体异常振动问题越来越多,严重降低了乘客的乘坐舒适性,其中转向架蛇行稳定性不足较为突出,针对该类问题,从抗蛇行减振器主动控制的角度展开了高速列车蛇行稳定性自适应控制策略研究。首先,将抗蛇行减振器替换为主动控制悬挂元件,建立了车辆系统非线性动力学模型;然后,结合PID控制原理和模糊控制原理设计了自适应模糊PID控制器,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法对参数进行优化;最后,基于SIMPACK和Simulink联合仿真模型,在不同运行工况下对所设计的主动控制系统进行控制效果对比分析。结果表明,在主动抗蛇行减振器的作用下,转向架构架端部横向加速度主频幅值最大降低了54 %,均方根值最大降低了33.24 %,明显改善了转向架构架横向振动性能,为转向架蛇行稳定性控制策略提供技术支撑。