国内外反恐形势日趋严峻,各国积极推进排爆机器人开发.针对排爆机器人机械臂的轨迹跟踪问题,展开控制模型仿真研究,使用MATLAB和ADAMS软件实现机械臂的虚拟样机建模、控制系统设计与系统仿真,将常规PID与模糊PID分别应用于联合仿真系统的设计.阶跃响应曲线显示,相对于常规PID,模糊PID减少了25.2%的超调量;正弦轨迹跟踪曲线显示,相对于常规PID,模糊PID减少了13.8%的超调量,响应时间缩短了22.8%.仿真研究显示,模糊PID模型拥有更快的响应速度及更优的轨迹跟踪质量,更适合作为排爆机械臂的控制方式.

刀具磨损和切削力预测与控制是切削加工过程中需要考虑的重要问题.本文介绍了利用人工神经网络模型预测刀具磨损和切削力的步骤并且针对产生误差的因素进行分析.首先将切削速度、切削深度、切削时间、主轴转速和不同频带的能量值通过归一化法处理,作为输入特征值,对改进的神经网络模型进行训练.然后利用训练完成的神经网络模型预测刀具磨损和切削力.结果表明神经网络模型能够综合考虑加工过程中更多的影响因素,与经验公式结果对比,具有更高的预测精度.研究结果表明神经网络模型预测刀具磨损和切削力具有可行性和准确性,为刀具结构的优化及加工参数的选择提供了依据.

采用Euler多相流模型、扩展的κ-ω湍流模型和SIMPLE算法，基于Fluent软件对滑阀间隙密封内固液两相颗粒湍流进行了数值分析，分析了不同直径和体积浓度的污染颗粒对滑阀阀芯摩擦力的影响。研究结果表明：摩擦力随着颗粒体积浓度增大而近似线性增大；随着颗粒直径的变大，摩擦力先增大后减小，直径与间隙厚度很接近的颗粒即“敏感颗粒＂，会使阀芯表面产生最大的摩擦力，“敏感颗粒＂直径为0．012mm左右；在液压系统中采用合适尺度的过滤网或过滤芯将“敏感颗粒＂附近尺寸的颗粒过滤掉以达到减小阀芯摩擦磨损，提高液压滑阀换向性能，进而提高整个液压系统的使用性能。