四旋翼无人机上搭载的低成本MEMS传感器易受安装、测量、信号传输等误差的影响,导致姿态输出精度不足。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt (L-M)算法的三轴加速度计18个位置和三轴陀螺仪联合校正方法。在考虑传感器误差的基础上,采集并筛取3种传感器有效的输出数据,利用L-M算法对各传感器误差模型的待求参数进行最优估计。实验结果表明:校正补偿后,加速度计校正指标相比下降了98.96%,陀螺仪校正指标下降了74.33%,磁力计数据模值相比校正前与当地磁场强度差值大幅减小。此校正方法能够实现四旋翼机载MEMS传感器误差的有效补偿,具有良好的工程应用价值。

基于齿轮疲劳失效理论,利用Workbench和nCode方法建立齿轮CAE模型,完成齿轮接触动力学和疲劳寿命预测分析。以疲劳耐久性主要影响因素为表征参量,对齿轮副进行静态和瞬态特性分析。在给定不同载荷谱的情况下,基于材料S-N曲线和Miner线性损伤累计理论,利用疲劳分析软件nCode Design-Life对齿轮副进行疲劳可靠性分析,得出齿轮接触区域的疲劳结果云图和各节点的疲劳寿命。结果表明:齿轮传动静载条件下的最大接触应力和最小疲劳寿命的区域相同;在动载条件下,最小疲劳寿命出现在齿面分度圆与齿轮端面的过渡区域;在静载、动载条件下,从动轮扭矩的变化对齿轮传动的疲劳寿命影响较大。研究结果可为齿轮抗疲劳优化和加速试验方法的设计提供参考。

由于齿轮副啮合接触和内封装等特点,其疲劳强度的检测存在较大限制,尤其是对疲劳裂纹、轮齿折断等疲劳失效状态的监测大多采取间隔停机并拆解后检视的方式。整个过程耗时耗力,容易因人工主观判断和经验差异造成观测误差,而且无法感知齿轮早期疲劳阶段的微动疲劳特征。为此,基于双目视觉技术和数字图像相关理论提出一种面向齿轮疲劳强度试验的非接触式检测方法。通过双电机对拖驱动的方式搭建包含双目摄像头的减速机试验台,在齿轮上预制作高质量散斑进行疲劳试验,应用双目视觉方法采集全寿命周期的疲劳特征图像。通过图像匹配算法搜索跟踪轮齿上的目标区域,并分析计算得到区域内数据点的位移及应变等信息。结果表明:所提方法可以在无须拆装的情况下,实时在线监控齿轮疲劳试验过程并准确识别早期微小裂纹等疲劳失效特征,具有...

现有仿人步态机器人装置大多存在重心变化幅度大、升降平稳性差、运动控制难、布置灵活性不足等问题。为此,设计一种新型的仿人爬楼梯步态运动方式机器人。将平移机构和升降机构相结合,实现阶梯状运动轨迹。研究其核心构件、关键的功能原理和主要的力学特征;通过进行ADAMS运动学仿真和搭建实物样机试验,验证这种双剪叉结构与丝杆传动形式相结合的升降机构设计的可行性。结果表明:该机构能适应台阶立面高度160~180 mm、平面长度290 mm以上的楼梯