12-6台体型Stewart冗余并联机构正向运动学研究

针对六自由度并联机构的正向运动学无全解析解或全解析解推导困难、不便于程式化、存在多解选择的现状,提出一种含混合单开链支路的12-6台体型Stewart冗余并联机构,推导了适用于实时反馈控制的正向运动学全解析算法。通过单开链的方位特征集运算及路线分解,对机构的拓扑构型进行了剖析,并解算了耦合度,为运动学方程的构造及同构处理指明了方向。基于动平台上4个共面特征点的拓扑关系,对15个二次相容方程进行同构运算,推导了12个一次多项式,得到正向位姿方程的全解析解,具有形式简洁、对称,且根能够唯一确定的特点。根据速度基点法,建立特征点速度之间的矢量关系,解决了机构的速度正解问题。结合杆长协调方程及速度映射方程,并运用Jacobian代数法解析出机构的3组奇异曲面方程。实验结果表明,位姿正解的计算值与测量值完全一致,速度正解的最大相对误差为0.08%,它们的效率指标值分别为0.21和0.32,均满足实时性要求。     

监测采样间隔对作物模型性能的影响研究

为了获得不同监测采样间隔对作物生长模型的影响规律,避免现有研究和应用中存在的主观性或随意性,以番茄叶片蒸腾速率和CO2交换率为对象,采用3 种采样间隔数据及2 种常用方法进行建模、预测和比较研究。研究结果显示,在15、30、60 min的监测采样间隔下,番茄叶片蒸腾速率模型和CO2交换率模型的预测误差是不同的,GA-BP神经网络模型的预测能力普遍优于纯二次回归模型,但两者的结论是一致的,即对蒸腾速率和CO2交换率而言,最合适的监测采样间隔分别为30 min和15 min。本研究结果为监测采样间隔的设定、试验数据的选取和建模方法的运用提供依据,对作物模型研究和应用具有重要意义。     

颗粒料质量流量测量误差动态估算方法

提出了一种利用冲量原理测量固体颗粒物料实时物料速度和质量流量的方法,同时给出了一种可动态估算速度和质量流量测量误差的方法.利用自行设计的实验装置,并采用大豆作为实验材料进行了测量误差估算的实验,实验结果表明:在所设计的实验条件下,估算的质量流量相对误差最大值为4.00％,平均相对误差为1.44％;估算的速度相对测量误差最大值为9.69％,平均相对误差为5.03％,动态测量精度和总质量计量精度之间有较好的相关性.     

典型断面渠道临界水深计算

系统总结了明渠特征水深研究领域的计算方法,评价了各方法的特点;为了优选出典型断面渠道临界水深简捷、通用、精度高、适用范围广的显式计算公式,通过定义包含典型断面几何要素及流量的量纲为一的参数,将目前成果中临界水深的显式计算公式用定义量纲为一的参数进行统一表达,并对其进行简捷性、精度及适用范围的综合评价比较,优选出梯形、圆形、弧底梯形、普通城门洞形、马蹄形等5种典型断面渠道临界水深的显式计算公式;对标准城门洞形断面的临界水深应用最优一致逼近原理,提出以幂函数形式分段表达的新显式计算公式．误差分析表明,在工程常用范围内,由推荐的显式公式所计算的6种典型断面的临界水深,其最大相对误差均小于1％,满足工程设计对精度的要求．该研究可为典型断面排灌渠道的设计及水力计算提供参考．     

基于条件植被温度指数的冬小麦产量预测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。     

基于MS-IMMIKF的MEMS陀螺输出信号消噪处理

陀螺用于感知稳定平台相对于惯性空间的角速率,进而得到稳定平台在惯性空间的姿态,通过反馈稳定平台伺服控制机构相应的控制量来实现对稳定平台的稳定控制。通过分析陀螺随机误差对稳定平台精度影响,提出了一种新的陀螺随机漂移处理方法。首先针对机动跟踪领域的Singer模型中人为设定机动频率α的不合理性,对机动频率α进行在线估计,提出基于Modified Singer(MS)模型直接对陀螺输出进行建模的方法;在此基础上建立基于交互式多模型(IMM)的改进卡尔曼滤波算法(MS-IMMIKF)对陀螺输出随机误差进行处理,并对交互式多模型的改进卡尔曼滤波(IKF)进行理论分析和推导;通过数值仿真分析和稳定平台中某型号陀螺试验验证和仿真计算得出,静态滤波后均方根误差达到0.022 7°/s,证明了该方法对陀螺漂移处理的有效性与可行性;最后通过稳定平台动静态稳定试验表明,MS-IMMIKF滤波算法对提高稳定平台精度有效且实用。     

基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法研究

基于玉米油分的花粉直感效应,采用核磁共振鉴别单倍体,快速、准确、低成本地确定单倍体与二倍体之间的含油率阈值,是实现大批量自动鉴别的前提和关键。提出一种基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法,通过少量籽粒确定含油率阈值的研究,对单倍体和二倍体进行识别。以10个玉米组合为研究对象,利用核磁共振分析仪测定各组合一定数量单倍体和二倍体籽粒的含油率,依据最小平方误差方法确定各组合油分阈值,并通过逐级递增训练集样本数量的方法,确定油分阈值所需训练集规模,获得含油率阈值,能够满足单倍体正确识别率及对二倍体正确拒识率的均值达到90%以上的要求,为核磁共振全自动单倍体鉴别系统的后期大规模分类提供参数指导,提高分选效率。同时因单倍体生产效率低,运用最小平方误差的方法,通过少量的单倍体及二倍体籽粒来构建油分鉴别单倍体模型,以较小的投入获得更优的分类效果在玉米单倍体自动化分选中具有非常重要的现实意义,将该分类方法应用到全自动核磁分选单倍体系统中,可以达到较好的效果,为加快单倍体工程化育种提供保障。     

基于改进蚁群算法的风洞试验俯仰机构运动误差优化

为提高风洞试验俯仰机构的运动精度,减少初始误差,提出了基于改进蚁群算法的俯仰机构运动误差优化分析方法。针对影响俯仰机构运动精度的3个误差源——弧形导轨半径R、连杆长度L、直线导轨安装位置yOa,建立俯仰机构运动误差分析数学模型;推导了可用于分析误差的改进蚁群算法模型,将俯仰机构3个误差源的求解转换为对目标函数优化问题的求解,采用改进算法进行误差优化。对比传统数值方法,改进后的蚁群算法对误差求解精度达到10~(-5)mm级,有效地避免了结构自身产生的初始误差源对计算结果的影响。     

基于微分变化构造法的数控机床几何误差补偿方法

为了使得机床误差建模与补偿过程紧密联系,同时避免雅可比矩阵繁琐的计算,提出一种基于微分变化构造法的机床几何误差补偿方法。根据坐标系微分变化矩阵建立机床几何误差模型。基于机床正向运动链顺序建立各个运动轴微分变化矩阵,结合各个运动轴几何误差对应的微分运动矢量计算得到运动轴几何误差对刀具精度影响,相加得到刀具坐标下的综合微分变化矩阵,通过机床正向运动学模型将刀具综合误差转换到工作台坐标系下得到机床刀具位置误差。采用微分变化构造法提取各个运动轴微分变化矩阵相应子矩阵构造得到机床雅可比矩阵,计算刀具坐标系综合误差对应运动轴补偿量得到机床补偿加工代码,微分变化构造法无需额外计算,且重新使用建模过程建立的矩阵。在北京精雕Carver800T加工中心进行实验,补偿后工件总误差降低了30%左右,验证了基于微分变化构造法的几何误差补偿方法的有效性。     

马尾松合理采伐量的确定

本文尝试了层次分析法确定马尾松合理采伐量的方法。结果表明，该方法能较好地处理受多个定性、定量因素影响的采伐量问题，为森林经营者提供决策依据。