关键词： 自适应反步滑模控制动力学模型   姿态控制   旋翼飞行机械臂  

摘要： 当前无人机的应用局限在于和环境弱交互的场景。为了应对更复杂的作业环境,提高无人机与环境的交互性,将旋翼无人机和机械臂结合。由于无人机和机械臂之间存在动力学耦合以及机械臂作业时无人机姿态干扰等问题,严重影响旋翼飞行机械臂控制精度水平和作业精确要求。针对以上问题,通过牛顿-欧拉方程对无人机与机械臂进行独立建模,并设计自适应反步滑模控制器来实现旋翼飞行机械臂的姿态和位置跟踪控制,其稳定性由李雅普诺夫稳定性定理验证。

关键词： 轨道列车   电机械制动系统   压力建模   制动力控制  

摘要： 随着轨道列车智能化、绿色能源和“双碳”目标的实施与发展,列车电机械制动系统以其精度高、响应快、能耗低、噪声小等特点,优于传统电空制动系统。目前,国内外对于轨道列车电机械制动系统的控制性能研究较为匮乏,存在非线性摩擦影响因素、狭小空间无法加装测试传感器等难点。文章针对压力传感器低耐久度、高成本的问题,提出了制动力观测器的控制策略。文章建立压力控制数学模型,设计了基于制动力观测器的自抗干扰控制器,并进行了仿真与试验验证。结果表明,制动力观测器模式条件的控制精度能够满足运用要求,验证了控制算法的有效性。

关键词： 水下机械手   水动力学系数   高相关性   水动力学模型  

摘要： 水下机械手是可以代替人类在复杂水体环境中完成各种作业任务的重要装备,针对水下机械手精确控制的研究已成为水下机械手领域研究的热点,但目前传统的水下机械手因忽略水体状况或对水体运动研究相对较少等问题导致其作业精度较低。为了建立较为精确的水动力学模型,提高水下机械手的控制精度,研究一种基于高相关性水动力学系数的水下机械手动力学建模方法。首先利用Morison公式建立三自由度水下机械手的动力学模型。然后进行Fluent流体仿真实验,基于获取的实验数据拟合相关函数,通过比较相关系数R2的大小获取高相关性水动力学系数,在此基础上建立水下机械手动力学模型。最后基于Matlab完成三自由度水下机械手数值仿真实验。实验结果表明,该建模方法在水下机械手控制方面具有较好的精度,最大驱动力矩误差影响较小,证明了该建模方法的可行性。

标准号: GB/T 45094-2024

摘要： 本文件规定了混合动力轮胎式装载机的参数、技术要求、检验规则、标志、包装、运输和贮存，描述了相应的试验方法。 本文件适用于混合动力轮胎式装载机的制造和检验。

标准号: GB/T 45095-2024

摘要： 本文件规定了混合动力液压挖掘机的参数、要求、检验规则、标志、包装、随机文件、运输及贮存，描述了相关试验方法。 本文件适用于混合动力液压挖掘机的制造与检验。

关键词： "双一流"建设   博士后管理   人才培养  

摘要： "双一流"建设的根本支撑是人才和制度的创新驱动,建设高素质的师资队伍,始终是我国推进一流大学建设的重要战略任务.博士后不仅丰富了高校的师资结构,更是作为高校科研队伍中活跃的生力军,在加快建设一流学科、构建一流师资队伍中发挥着重要作用.上海交通大学机械与动力工程学院作为国家教育体制改革试点单位,多年来坚持大力发展博士后队伍,在实践与探索中积极推进和完善管理机制,搭建博士后成长成才平台,培养了一批年轻有为的学术骨干.文章从学院博士后工作实际出发,通过总结博士后队伍建设34年来取得的成绩并梳理问题,对培养路径进行思考与探究,并在此基础上提出管理改革举措,力争将博士后事业发展推上一个新的台阶.

关键词： 驾驶机器人   换挡机械手   关节间隙   非线性动力学  

摘要： 车辆测试在汽车制造中起着非常重要的作用，通过使用驾驶机器人进行车辆测试，可以提高车辆测试的效率和准确性。为了研究关节间隙对驾驶机器人换挡机械手动力学性能的影响，对含关节间隙的驾驶机器人换挡机械手进行了非线性动力学建模和特性分析。通过换挡机械手的关节间隙运动学模型得到关节中轴和轴套的相对穿透深度和速度。建立了基于改进的L ankarani-Nikravesh接触力模型（L-N接触力模型）的关节间隙法向接触力模型，并运用修正的库仑摩擦模型进一步描述了关节间隙切向摩擦力。在此基础上，分析了影响换挡机械手机构非线性动力学特性的因素，建立了含关节间隙驾驶机器人换挡机械手非线性动力学模型，分别分析了不同间隙位置、不同间隙数量和多个间隙不同组合状态对换挡机械手末端位移、速度、加速度以及关节接触力等非线性动力学特性的影响规律。结果表明，关节间隙的位置、数量和多间隙不同组合状态等对换挡机械手的换挡轨迹误差和非线性动力学特性有着不同程度的影响。

关键词： 声波特征   智能监测方法   卷积神经网络   长短时记忆神经网络   可视化界面  

摘要： 近年来，为满足动力机械设备智能化、集成化和大型化的发展需求，对设备运行状态进行智能监测变得至关重要.本文提出了一种基于声波特征的动力机械故障智能监测方法，该方法构建了改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)-长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型.从实施上来说，本文提出的动力机械故障智能监测方法主要包含机械设备故障本征声波数据库的构建、故障智能监测和可视化操作界面实现三个关键步骤.首先，当机械发生故障时，收集含故障声波数据并对其进行处理，利用快速傅里叶变换方法得到故障的声波特征，采集大量设备故障(如风扇叶片损坏、泵体泄露等)的声波特征存储为故障本征声波数据库.其次，在对某机械设备的故障进行智能监测时，将得到的故障本征声波数据库作为嵌入特征，获取并输出故障声波片段，从而确认故障类型，实现对故障的精准预警.最后，基于改进的CNN-LSTM神经网络模型，搭建了可视化操作界面，该界面能够简捷、准确地实现对机械故障的智能监测.本研究建立的基于声波特征的智能监测方法具有成本低、部署方便和识别效率高等优势，有望应用于航天航空、核电等行业的复杂工况动力机械系统中.

关键词： 动力头箱体   机械加工   夹具设计   加工工艺  

摘要： 箱体类零件的加工对位置精度、尺寸规格有着较高的要求,所以,机械加工工艺难度大。在加工过程中,要求基准精准,对机械加工工艺进行合理选择,科学加工,使箱体机械加工合格率得到提高,并且降低了加工成本。在箱体零件机械加工过程中,夹具为主要工具,要求结合箱体类零件机械特点,精准掌握设计要点,从而对设计参数进行确定。

关键词： 牛顿   笛卡尔   机械论   世界图景   运动  

摘要： 作为经典物理学的开创者,牛顿必然要回应笛卡尔主义的两个核心问题,即物质-广延问题和运动问题。牛顿革新了原子论,以对抗笛卡尔的物质-广延学说;但在运动问题上,牛顿吸收了笛卡尔对古典运动定义的反叛--用静止和运动的相同本体论地位取代静止对运动的反向定义。继而,牛顿在笛卡尔的惯性定律基础上,引入了伽利略的“印入的力”概念,借此试图摆脱笛卡尔运动学说的动力困境。“惯性力”取决于物体的“重力”,而牛顿对“重量”与“质量”的区分,实则试图从伽利略的“重性”进一步衍生出“引力”。如此,牛顿就为机械论世界图景下的动力困境提供了一条出路。反思牛顿动力学的形而上学基础,无疑是一个重审运动问题上的“古今之争”的契机。