针对现代柔性制造生产车间存在的任务类型多、AGV种类多、AGV数量多的问题,从多任务学习、单车任务与协同任务问题混合下的数学建模和任务调度算法三方面对AGV协同多任务规划问题进行研究,将AGV协同多任务调度问题抽象为多种约束条件下的优化问题。提出一种改进遗传算法(IGA),在构建初始种群时引入随机函数并对重复基因使用覆盖法增加初始种群多样性,在交叉变异中采用自适应迭代模式防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法能有效完成任务调度,与传统遗传算法相比优化性能更高。

支撑翼布局飞行器因其具有较大的展弦比和较小的耗油量,有望成为下一代绿色环保飞行器。应用MATLAB编程技术、结构有限元分析方法和OpenVSP开源软件,在参数化建模的基础上建立了适用于支撑翼布局飞行器的气动分析、质量估算、性能分析、操稳分析等分析模型,开发了一种面向支撑翼布局飞行器的总体参数分析程序,可用于在概念设计阶段确定其主要参数。以波音公司的支撑翼布局客机为基准,验证了该程序的合理性,并在此基础上进行了优化分析。结果表明,以起飞质量最小为优化目标时可采用展弦比较小的设计方案,以油耗最小为优化目标时可采用展弦比较大的设计方案。

针对小型巡飞弹在开发和验证过程中难以采用风洞进行气动参数测试的问题,在对某型9 kg级串列翼巡飞弹进行总体设计的基础上,提出一种气动仿真/地面跑车/飞行试验相结合的巡飞弹设计及验证方法。由飞行试验数据可知,实际巡航空速均值(31 m/s)与设计巡航空速(30 m/s)相差3.3%,实际巡航油门比例均值(0.70)与设计巡航油门量(0.66)相差6.1%,俯仰及滚转姿态误差≤3°,证明该方法合理可行,为该类型飞行器的设计及验证提供了一条思路。

点云三角网格重建是逆向工程领域重要的研究内容。网格模型的细节特征是评判三角网格重建算法的重要指标,如何通过点云数据重建完整的网格模型并保证模型表面的细节特征不丢失是点云重建的难点。为了解决这一问题,引入多尺度概念,在点云数据的低频尺度空间中进行网格重建,保证点云数据的重建率,从而保证有高质量的重建结果。在进行网格重建过程中,采用自适应半径搜索策略进行邻域点搜索,减少了网格模型的孔洞。实验结果表明,所提算法三角网格重建质量较高,具有较高的点云数据重建率,有效保证了重建结果细节特征的完整性。

复材-金属混合结构的螺栓连接柔度分析是混合结构内力分布求解和连接强度设计的基础。首先梳理了常用的机械连接柔度预测公式;然后利用这些公式对3种单钉单剪连接构型的柔度进行预测,并与试验结果进行对比。结果显示,Huth公式和Grumman公式的预测精度比Boeing公式和Liu-Mao公式高,更适合复材-金属混合连接柔度快速预测。预测结果同时也表明,上述两个公式对金属板厚度小于3 mm的复材-金属板混合连接的预测误差均不超过20%。为了进一步减小混合连接的预测误差,建立了精细有限元模型,模型考虑了金属材料的塑性,选取合理的螺栓预紧力和摩擦系数,获得了与试验结果非常接近的载荷-变形曲线,使该类薄、厚材料混合连接的柔度预测误差减小至0.61%。

针对传统PI控制策略下电机驱动珩磨恒速进给系统波动大、精度低的问题,提出一种新型的控制方法——滑模内模控制。基于进给系统结构,将对油石的恒速进给控制转换为对电机的恒转速控制,并对其系统进行仿真建模与实验验证。结果表明,基于滑模内模的控制方法比基于传统PI的控制方法响应速度快,转速波动和误差均较小,且没有超调量。传统PI控制策略下的转速和误差响应随着反向负载的增大变得不稳定,需要较长时间才能恢复,因此选用滑模内模控制策略更能满足珩磨恒速进给控制系统的要求。

基于印制板层叠结构研究印制板表贴芯片传导散热方式,对常规印制板、金属基底印制板和嵌铜块印制板的热阻进行了分析,并通过三维建模开展了芯片热传导仿真,比较3种印制板结构对芯片传导散热优劣。基于仿真结果设计制作对表贴高热流密度芯片散热最优的嵌铜块印制板,搭建了芯片温度测试平台,通过温度测试结果验证了嵌铜块印制板在芯片传导散热上的有效性,为表贴高热流密度芯片印制板散热提供一种解决方案。

研究空化冲击波效应对于功率超声加工具有重要意义。为揭示功率超声加工参数与冲击波压强之间的关系,考虑声压在空泡压缩过程中的作用,建立冲击波压强模型。通过试验与数值方法,对超声声压在功率超声加工中的作用以及功率超声加工参数对冲击波压强的影响进行分析。在此基础上,对空泡在被加工固体表面附近球形溃灭产生的冲击波进行分析,结果表明超声声压通过改变空泡的运动来影响冲击波压强的大小;冲击波压强最大值随着声压幅值的增加而增加,随着超声频率、润滑液表面张力系数的增加而减小;冲击波经过衰减后,作用于固体表面的压强仍然可以达到吉帕级以上。

针对机械材料缺陷识别准确率低的问题,提出一种基于改进反卷积单激发多框探测器(DSSD)网络的机械材料缺陷识别方法。首先以Residual101为基础网络,通过减少反卷积层数量以提高检测速度,然后采用K-means聚类算法优化目标检测框的长宽比,提高对机械材料缺陷识别的准确率和检测速度。结果表明,通过改进DSSD网络可实现机械材料缺陷检测,且相较于DSSD网络和常用目标检测网络YOLO、SSD、Faster-RCNN,改进DSSD网络的缺陷识别平均准确率更高,平均检测时间更短,分别达到85.9%和0.141 s,具有一定的有效性和优越性。

电气柜的虚拟装配离不开装配信息建模和装配信息提取技术,装配信息模型的合理性和准确性是实现电气柜虚拟装配的前提和基础。通过分析电气柜中零件的基本信息和装配信息,研究了电气柜数字模型拓扑层次结构,提出了物元-关系模型结构,建立了面向虚拟装配的电气柜物元-关系模型。最后,基于电气柜的物元-关系模型,以抽屉柜中的一层抽屉为例,实现了在装配模型中零件的调用、组装、替换,模型的可拓推理特性为后续装配和拆卸序列求解打下了基础。