同步带传动是移栽机传动机构的主要传动形式。基于传统梯形齿形的移栽机传动机构在分苗过程中稳定性较低,易产生跳齿、脱齿不良现象。采用刚柔耦合多体动力学仿真方法,建立分苗装置传动机构虚拟样机模型,对同步带周期性动载应力变化规律、横向振动及传动误差进行了动力学特性分析。结果表明,高齿圆弧齿同步带(Straight-Toothed Synchronous Belt,STSB)相较于高转矩(High Torque Drive,HTD)圆弧齿及传统梯形齿同步带,应力分布更均匀,最小应力值为59.16 N/mm2,横向振动幅值最小为33 mm,传动误差小,传动平稳。研究可为移栽机传动机构动力学仿真与齿形优化提供参考。

高度信息是分析物体三维形貌的最重要信息。为了研究微小焊点的三维形貌，需要对焊点高度进行测量。针对传统测量技术的缺点，设计了一种检测系统。系统应用白光平行照射条纹板，将其像投影到被测物体上，受到物体高度轮廓的调制作用，形成变形的亮暗相间的条纹。该条纹图携带着焊点的三维信息，再用照相系统把变形的条纹图拍摄在CCD上，通过对CCD上像的处理，可以还原出高度信息。该方法可将条纹板的像等间距地投射到被测物体的表面上，避免了由于投影条纹宽度不同所带了的图像处理过程的误差。实现了测量范围大、重复性好、图像处理简单的优点，为微小高度的测量提供了新方法。

从振动对雷达频综器中晶体振荡器的影响入手,分析晶体振荡器在随机振动条件下的相位噪声.并根据某机载雷达所处的恶劣的力学环境和苛刻的安装条件,利用隔振理论,对晶体振荡器隔振系统的弹性特性进行设计.试验证明,对某机载雷达频综器中晶体振荡器的隔振系统的弹性特性研究和对其采取的隔振措施是行之有效的.不仅解决了现有机载隔振系统存在的问题,而且该隔振系统还适用于各种机载雷达的晶体振荡器.

为了满足监控系统中单镜头可实现全景监控的需求,运用仿生学原理,在原有鱼眼镜头的基础上结合监控系统的需求,运用ZEMAX软件设计了一款视场为180°,相对孔径为1/1.6的鱼眼镜头。该镜头由9片透镜组成,总长度为68.5mm,采用1/3英寸CCD作为图像接收器件。在120lp/mm时,其MTF曲线在轴上大于0.4,在80lp/mm时,在0.7带上大于0.3。由于是超广角镜头,此镜头畸变很大,在边缘视场具有接近100%的桶形畸变。

研究了一种应用于新型微波炉电源的ZVS高频变换器；基于谐振变换的交流等效电路以及微波炉负载类型，推导出准谐振电路关键部分即谐振电容和电感的值，并对电路的其他的参数进行了设计。根据所计算出的参数试制了样机，实验结果表明，所设计的变换器实现了对微波炉磁控管的软开关控制，达到了预期设计要求。

为探讨辅助装置是否可以减少重复性搬抬任务期间下背部肌肉的活动或疲劳,开发了一种使用气动肌肉来减轻下背部压力的可穿戴动力辅助装置。记录受试者在15分钟内进行90次提升时竖脊肌的肌电图(胸椎第9椎和腰椎第3椎)、心率和Borg感知运动量表评分。结果发现,使用可穿戴式动力辅助装置进行搬抬前后,胸椎和腰椎竖脊肌的肌电波幅值分别增加32.45%和40.17%;不使用时则分别增加125.78%和85.90%。佩戴胸椎(2.72%vs7.45%)和腰椎(3.91%vs13.70%)竖脊肌辅助装置时,肌电图中位频率从提升开始到结束的下降幅度显著降低,心率和Borg量表评分的变化也显著下降(p<0.05)。结果表明,与不使用相比,使用可穿戴式动力辅助装置可减少背部肌肉收缩,这可能会减少整个搬抬过程中背部肌肉的疲劳程度。

采用仿真和振动噪声测试相结合的方法,解决收获机液压行走系统的结构噪声问题。采用力锤法对收获机行走系统进行模态测试,用模态参数频域法识别液压行走系统的固有频率、阻尼比和振型,确定噪声产生原因为:动力输出激励与系统模态重合,导致系统共振产生噪声;发动机输出端转速波动大,导致系统内部产生敲击噪声。针对振动噪声,加强行走系统和车架的刚度,使液压行走系统模态由23.5 Hz提升到51.2 Hz,避开发动机低转速下旋转频率的激励;针对内部敲击噪声,增加发动机输出后端转动惯量,怠速工况(750 r/min)时,整车转速波动由70 r/min减小至50 r/min。经测试,采取上述优化措施后,收获机液压行走系统噪声降低了5.3 dB,降噪效果明显。

针对现有机械式橡胶开炼机存在机构工作行程大、可靠性差、安全性低等问题,设计了一种橡胶开炼机液压调距系统。该系统通过液压泵吸油提升油液的压力推动液压杆,采用给定信号控制各阀门开口大小和开口方向实现液体的流向和速度改变,从而控制液压杆的位移和速度以实现调距功能。采用Automation Studio软件搭建液压调距系统仿真模型,得到该系统液压缸侧压力和液压杆位移随时间变化曲线,验证了此系统运行平稳,可代替传统调距装置实现调距功能。

数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动态线性化方法,将数控机床位置伺服系统加工动力学过程等价转化成一个虚拟的迭代数据模型,并根据设计的迭代学习控制律和参数估计律构建数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明:该迭代学习控制方案基于数控机床重复运行的特点,仅利用位置和电机电流信息,完成了对零件加工过程的改善,提高了加工精度。

数控机床位置伺服系统受加工环境、零件形状和机床机电特性等变化因素的影响,其零件加工是一个典型的非线性、时变和不确定动力学变化过程,因此,建立其精确机制模型很困难。针对相同零件批量加工过程呈现的重复运行特点,基于被控对象的等价数据模型,提出一种基于数据驱动的自适应迭代学习控制方法。所提控制方法采用沿迭代轴的动态线性化方法,通过最小化控制目标函数,仅利用数控机床位置伺服系统的输入输出数据,实现学习控制增益的自适应更新,克服传统P型迭代学习控制方法固定增益的问题,并经过严格理论分析保证了该方法的收敛特性。仿真结果表明:提出的数据驱动自适应迭代学习控制方法,相比传统P型迭代学习控制方法,平均绝对误差和最大绝对误差分别减小了46%和56%。