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。

主轴颈作为船用柴油机曲轴的关键组成部分,其平行度的加工精度是保证曲轴强度和可靠性的决定因素之一。目前人工检测或非接触式检测方法存在一定的局限性,如自动化程度低、测量精度低或易受表面因素影响等;因此,提出基于无线传输的接触式检测方法,通过设计接触式传感器环形测量装置依次采集主轴颈多处轮廓数据,利用空间解析几何原理提取轮廓点坐标并进行拟合分析,进而实时获得加工过程中主轴颈的平行度。试验结果表明,曲轴主轴颈平行度误差最大为9.65 %,该检测方法可有效对曲轴主轴颈与中心线平行度进行检测,为曲轴在机检测提供了理论基础。

规则驱动的调度是高扰动环境下实现车间在线调度的重要途径。然而,在车间生产需求与环境变化的双重影响下,调度规则需要及时有效地切换或更新,避免调度性能的降低甚至失效,及其造成的生产紊乱与经济损失。为此,提出一种在车间多生产指标与复杂状态信息动态变化下追踪调度规则性能的动态分析模型。首先,将生产调度过程划分为一个多层级结构,分析其中加工单元层、缓存区、设备层状态信息变化的特点,以及各个层级状态信息变化对调度规则性能的影响,搭建组合规则-状态信息-性能指标关联分析网络。其次,基于多分辨率实体(Multiple Resolution Entity,MRE)的思想,通过对关联分析网络中各对象实体之间复杂耦合关系进行定义,来保障各层级调度规则性能分析的动态一致性;采用并行离散事件系统规范(Parallel Discrete Event System Specification,PDEVS)技术对MRE进行建模,构建反映各实体关联关系的耦合模型,并设计关键实体调度规则性能动态变化机制及其原子模型。最后,以某实际车间生产调度过程为例,验证模型及方法的有效性。

为提高柔性作业车间动态调度的灵活性与对车间扰动的实时响应能力,提出一种基于多智能体(Agent)动态博弈的柔性车间实时调度方法(Multi-Agent and Dynamic game Real-time Scheduling method,MDRS)。首先构建了基于多Agent的实时调度系统,设计各类Agent之间的协商机制,通过Agent的分工合作以实现车间的实时生产调度与管控。在此基础上考虑机器故障与新订单加入两类异常事件,提出一种基于非合作动态博弈的实时分配策略。在异常事件发生时刻,根据工件和机器的实时信息重新建立动态博弈模型,形成以完工时间、生产总能耗和关键机器负荷为局中人的三方非合作动态博弈。设计基于逆向归纳的纳什均衡搜索算法以求解子博弈精炼纳什均衡,优化实时分配方案。最后借助JADE平台实现该系统,并在不同的测试场景下进行仿真,仿真结果表明3个优化目标可以达到纳什均衡,且相比其他算法均有不同程度的提升,验证了多Agent实时调度系统的可行性和MDRS的有效性。

针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8 %。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6 %。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。

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。

针对高斯路径运动规划(GPMP2)算法应用于移动机器人时,在复杂障碍物环境中易陷入局部最优和避障性能不佳的问题,提出一种基于随机重启和避障改进的(GPMP2-SROAI)方法。首先,引入协变哈密尔顿优化(CHOMP)算法中的随机重启机制对轨迹施加扰动,使其跳出局部最优,提高轨迹优化的效率和鲁棒性;随后,引入基于障碍函数的模型预测控制(MPC-CBF)方法,在优化过程中通过预测机器人的运动范围以避免碰撞。仿真结果表明,改进后的规划成功率达到了92.6 %,较GPMP2提高了24.9 %,路径最短概率提高了12.5 %,平均平滑度提高了4.8 %,与主流算法进行对比也取得了更好的轨迹规划质量,轨迹更加平滑且避障效果更佳。

针对轮式移动工业机器人内、外扰动带来的不确定性对轨迹跟踪精度的影响,提出了一种非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方法。首先建立了轮式移动工业机器人的动力学模型和轨迹跟踪误差模型;然后设计了扩张状态观测器来估计系统中的不确定性,并设计了非奇异终端滑模控制律,通过对不确定性实时补偿,来抑制内、外扰动对控制系统的影响,实现了轮式移动工业机器人运动轨迹的高精度控制;最后利用Lyapunov理论进行了稳定性分析。仿真结果表明,设计扩张状态观测器能够准确估计出系统中的不确定性,估计的速度和角速度最大误差分别仅为0.02 m/s和0.03 rad/s,设计的非奇异终端滑模控制律与扩展卡尔曼控制方法和积分滑模面控制方法相比,具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性,轨迹跟踪的最大误差仅为0.04 m。测试结果验证了提出的控制方法符合设计预期,轨迹跟踪的最大误差仅为0.07 m,能够确保轮式移动工业机器人更加准确地跟踪期望轨迹。

针对车轮型面动态变化下的轨顶/轨侧摩擦系数匹配问题,跟踪测试2条线路在不同服役阶段下的车轮磨耗型面数据,建立地铁车辆动力学模型,分析车轮型面动态变化下轨顶/轨侧摩擦系数匹配对轮轨磨耗性能、轮对冲角、表面疲劳指数和脱轨系数的影响;以上述4个指标建立基于熵权TOPSIS法的多目标优化模型,得到轨顶/轨侧摩擦系数最佳匹配策略。研究发现:随车轮型面动态变化,轮缘磨耗型面和踏面磨耗型面的轮轨接触点发生不同程度的跳跃与集中,轮轨匹配关系恶化;轮缘磨耗型面在服役初期的综合性能主要受轨顶摩擦系数影响,随服役里程增加,轨侧摩擦系数的变化占据主导地位;踏面磨耗型面的综合性能指标主要受轨顶摩擦系数的影响;在车轮服役初始阶段、磨损早期、磨损中期、磨损晚期阶段,轮缘磨耗型面车轮对应的轨顶/轨侧最佳摩擦系数匹配分别为0.30/0.10、0.25/0.10、0.20/0.10和0.20/0.10,踏面磨耗型面车轮对应的轨顶/轨侧最佳摩擦系数匹配分别为0.20/0.15、0.20/0.30、0.20/0.35和0.30/0.15。

为解决无人驾驶车辆轨迹跟踪精度和控制稳定性问题,提出了一种考虑前馈控制和动态调整速度比例、积分、微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器参数的方法。采用七次多项式进行变道轨迹规划,改进纵向位置和速度双PID控制器,动态调整纵向位移误差,并采用模糊控制对PID控制器参数进行实时整定;同时,结合基于“前馈+反馈”的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制算法求解横向位移误差和车身横摆角速度误差,使跟踪误差收敛,最终通过电机模型将控制量转化为期望前轮转角,解决了模型失配导致的横向位移误差较大的问题。进行仿真验证,当车辆以60 km/h的速度在城市道路场景下变道行驶时,横向位移误差控制在0.015 m范围内,纵向位移误差控制在毫米级别,误差范围控制在[0.002,0.006] m,车身横摆角速度变化平稳且横摆角速度误差不超过0.83 rad/s。在此基础上,进一步完成了实车实验,仿真与实车实验结果均表明,所设计的控制器可以达到轨迹跟踪中对高精度的要求,能够保证无人驾驶车辆在变道工况平稳行驶。

以立式数控机床立柱为研究对象,提出玄武岩纤维树脂混凝土(Basalt Fiber reinforced Polymer Concrete,BFPC)立柱结构仿生新构型。建立机床立柱有限元模型,通过静动态性能分析,基于响应面法和遗传算法,对影响BFPC立柱性能较大的设计参数进行拉丁超立方实验设计,通过灵敏度分析建立响应面模型,选取立柱质量、最大静变形量和一阶固有频率作为优化目标,利用多目标遗传算法得到Pareto最优解集。仿真结果表明,与原型立柱相比,优化后的立柱质量减小了42.64 %,最大静变形量减小了20.98 %,一阶固有频率提高了2.99 %,该优化方法使得立柱静动态性能显著提升,达到轻量化和最佳尺寸的设计效果,可以为立柱优化设计提供参考。

针对目前基于属性邻接图与点云的零件模型特征识别技术存在的局限性,结合2种特征识别方法提出了一种结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法。利用模型属性邻接图匹配特征子图找到特征面并分离,再将特征面进行点云采样,最后在PointNet网络基础上改进点云分类网络结构。通过添加局部特征提取模块与基于Transformer网络的非局部特征提取模块,并结合特征属性邻接图信息与原始点云数据,对24种常见特征进行特征识别试验,最终识别准确率为99.92 %。

轴承沟道波纹度是影响轴承振动特性的最主要因素,为降低氮化硅陶瓷球轴承的振动水平,开展氮化硅套圈沟道波纹度的超精工艺调控研究。使用沟道超精机对氮化硅套圈沟道进行超精加工试验,研究超精工艺参数对沟道波纹度的影响趋势。提出考虑沟道波纹度的轴承振动特性计算模型,并通过振动测试验证计算模型的有效性,同时分析沟道波纹度对轴承振动特性的影响规律。结果表明:在超精加工中沟道波纹度随着工件切线速度的增大先减小后增大,随着摆荡频率的增大先减小后增大,轴承的振动水平随着沟道波纹度的增大逐渐加剧;当油石压力较大时,增大工件切线速度和摆荡频率进行粗超加工,沟道波纹度快速降低;超精加工中,当工件切线速度为700~800 m/min、摆荡频率为800~1 000 次/分和油石压力为0.2~0.4 N/m²时,沟道表面波纹度≤0.05 μm,轴承振动加速度均方根值≤2 m/s²,满足轴承振动加速度Z3级要求。

汽车碳纤维材料的钻孔加工面临钻头寿命短、加工质量差的问题。DLC涂层具有摩擦系数低、表面硬度高的优点,可以有效地提高切削刀具的使用寿命。通过对无涂层、DLC涂层、Cr/W-DLC/DLC涂层和Cr/CrN/DLC涂层的4组整体硬质合金钻头样品的对比测量,采集不同涂层的摩擦系数和表面硬度以及表面粗糙度数据,得出所有DLC涂层都有低摩擦系数和可改善表面粗糙度的优点。同时对4组样品进行钻孔性能测试,采集钻削扭力、钻削温度、钻削速度以及钻头刃口的磨损量等数据,发现Cr/CrN/DLC复合涂层能有效地提高加工CFRP钻头的使用寿命,其平均寿命是无涂层钻头的2.65倍,且性能稳定。

为解决激光3D轮廓曲线投影所需的曲线识别与提取问题,提出了一种基于OpenCASCADE(OCC)平台的方法,该方法利用开源的三维几何引擎OCC读取待投影零件的数字化模型,结合相关几何与拓扑数据结构,基于局部几何属性的方法来识别截面曲线轮廓类型,并通过等弧长、分段等采样方式将轮廓坐标数据写入PLY格式文件。基于以上曲线识别与提取方法开发了三维轮廓曲线识别与提取系统,该系统能应用于机械制造、辅材铺层等领域的投影指示,为实现数字化制造提供有效支撑。

针对工业上铝型材表面缺陷检测速度慢,小目标缺陷如擦花、漆泡等检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的铝型材表面小目标缺陷检测模型。首先,采用跨尺度特征融合,通过融合不同尺度的特征,提升网络对多尺度信息的感知能力。其次,对YOLOv8骨干网络C2f结构进行改进,通过加入RFAConv注意力卷积设计了一种新的结构,以加强网络特征提取能力,提高小目标检测精度。在颈部使用轻量级RepGhost模块,以降低参数数量和计算量。最后,采用WIoUV3替换原YOLOv8模型中CIoU损失函数,以提高检测精度和收敛速度。在铝型材表面缺陷数据集上进行大量实验,实验结果表明改进模型mAP@0.5提升2.5 %、帧率达到了110 fps,权重文件大小降低16.2 %,检测效果优于原模型。此外,在VOC2012数据集和东北大学热轧带钢表面缺陷数据集上表明改进算法有良好的鲁棒性,改进模型满足工业上铝型材检测要求。

为解决因垂直轴风力机叶片的传统配比式研究灵活性不足而导致产生局部最优解的问题,使垂直轴风力机在应对复杂多变的实际问题时有更佳的转化效率,针对在役翼型的升力系数、阻力系数等多项气动性能指标进行优化,以提高空气动力学性能。通过采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行寻优并结合翼型参数化得到优化翼型,然后对优化翼型各气动性能指标进行仿真验证。结果表明:优化翼型空气动力学性能有了显著提升,升阻比提高了20.85 %、升力系数提高了17.35 %且阻力系数降低了2.91 %。验证结果表明:优化翼型较原始翼型风能转化效率有了一定提升,在低风速下,优化翼型所对应的垂直轴风力机有更良好的自启动能力且适应的风速更大、风能转化效率更高。此优化设计将带精英策略的快速非支配排序遗传算法与计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)仿真相结合,可为垂直轴风力机风能转化效率的提升研究提供新的思路。

砂型铸造作为当前复杂零件生产的主要工艺之一,复杂零件生产的技术难度、辅助设备配置的合理性以及流程集成度都与造型线设计密不可分。针对当前砂型铸造生产线存在的砂型运输定位不稳、砂箱循环利用低、生产效率低,以及人力资源冗余等一系列问题,设计一种全自动水平分型造型线,主要包括生产线整体布局、底板夹持机构、套箱压铁转换装置、底板转换装置、砂型推出装置和砂槽皮带输送机等关键机构,并基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)精确控制各个关键机构协调运行,实现了生产过程的自动化控制。实际应用表明,所设计的全自动水平分型造型线可以实现砂型铸造产品的自动造型浇注及落砂等工序,有效地提升了生产线空间顺畅度和生产效率,减少了人力劳动强度,优化了生产环境。

诸多行业对于微小零件、产品的迫切需求推动了微制造技术的高速发展。微细切削技术作为最具潜力的微制造技术之一,可在金属、陶瓷、聚合物和复合材料等中高效、准确地生成复杂特征,被广泛地运用于医疗、通信与航空航天等领域。微细刀具作为影响微细切削技术加工质量的关键因素,受到了业界与研究学者们的广泛关注。回顾并讨论了微细刀具相关的最新成果和发展,重点讨论分析了微细铣刀、微细车刀、微细钻头和微细磨头4种典型微细刀具的研制现状与使用性能,并对其失效分析与监测以及刀具涂层进行了详细介绍。最后,强调了微细刀具未来可能的发展趋势和研究方向,以期为微细刀具的研究学者提供重要的参考。