基于改进Maxwell迟滞模型的气动肌腱精确力模型

针对现有定参数Maxwell模型对气动肌腱压力/长度非对称迟滞特性力模型精度较低问题,提出非对称变参数型Maxwell迟滞模型方法.构造变刚度滑块算子替代原定刚度滑块算子来辨识某一等压下非对称迟滞模型参数,再结合不同等压、工作长度条件下的迟滞特性差异,动态加权辨识迟滞模型参数,满足不同等压、工作长度的非对称迟滞情况.以...     

助蹲助起下肢外骨骼的设计与研究

以人体蹲-起过程为研究对象,通过对人体蹲-起过程进行拉格朗日动力学建模,得到两者的髋、膝、踝关节力矩的动力学逆解结果。依据人体蹲-起过程的关节运动机理,参照人体工学设计要求,设计了一款辅助蹲-起下肢外骨骼,进而进行各关节仿生学结构设计和驱动系统设计。通过对膝关节驱动器的功率分析及静力学分析,确保辅助蹲-起下肢外骨骼在结构轻巧、可穿戴性、可靠性等方面均能满足辅助蹲-起下肢外骨骼的总体要求。     

基于深度学习的工件表面粗糙度等级识别方法

为解决变光照工件表面粗糙度等级识别困难问题,构建了粗糙度图像采集系统,设计了用于粗糙度等级识别的深度卷积神经网络。输入训练图片建立粗糙度等级模型,输入测试图片进行粗糙度等级识别。通过车削、平铣、立铣、平磨、磨外圆、研磨6种表面加工方式来验证该方法。改变光照强度采集变光照测试图片,运用颜色传递算法,以实验室标准光强下图片为源图片、变光照图片为目标图片,在不改变图片纹理情况下,实现源图片到目标图片色调颜色映射。实验结果表明,所提出方法能够解决变光照工件表面粗糙度等级识别困难问题。     

间接测量的神经网络解析模型及灵敏系数的计算

针对无测量模型的间接测量不确定度评定问题,以径向基甬数神经网络模型为基础,提出了建立问接测量解析模型和利用该模型计算灵敏系数的方法,导出了间接测量模型的解析表达式和灵敏系数的计算公式。仿真结果表明：神经网络解析模型的建模方法及灵敏系数的计算方法具有较高的精度,从而保证了间接测量结果的估计精度及测量不确定度的评定精度。     

基于神经网络近似模型的拉杆转子结合面参数识别

传统获得拉杆转子结合面特性参数的方法往往采用微观接触理论推导,这种理论计算方法需要通过精密仪器获得相关统计参数,成本高。针对传统方法的局限性,采用理论和试验相结合的优化识别方法,以BP神经网络代替有限元数值计算模型,并以转子轮盘结合面接触刚度为优化变量结合模态试验值,利用粒子群算法进行优化识别,计算误差4%。结果表明:该方法可行有效,并具有较高精度。     

渐开线斜齿圆柱齿轮弹性变形的三维有限元分析

主要针对重载齿轮传动系统中的渐开线斜齿圆柱齿轮的弹性变形,采用大型集成化设计工程分析软件系统Ｉ－ＤＥＡＳ,建立轮齿的三维实体有限元计算模型,确定边界条件后,对其６个不同接触位置分别进行了受载弹性变形的有限元精确分析计算,并给出了部分计算结果。     

基于神经网络的断路器对流换热系数识别

针对断路器对流换热系数难以精确确定的问题,以断路器导电系统的对流换热系数、环境温度为优化变量,建立导电系统对流换热系数的神经网络模型。结合神经网络模型的计算结果与断路器温升实验的结果,采用多岛遗传算法和序列二次规划组合优化算法对断路器导电系统的对流换热系数和环境温度进行优化识别。以6300A框架式断路器导电系统为实例进行建模、实验、参数识别等分析。仿真和实验结果表明:采用该方法辨识的参数所建立的断路器导电系统的温度场分布与实验测试的温度误差小于3%,对流换热系数辨识结果具有较高的精度。