针对工业机器人夹持工件进行磨削时的力控制问题,提出一种基于神经网络算法的机器人力控制方法,搭建一套工业机器人磨削系统,并在Visual Studio软件环境下开发了相应的上位机软件。通过分析神经网络算法的原理,设计神经网络结构,使用从实际磨削过程中获得的训练数据对神经网络进行训练;将力传感器实时采集的力信号输出给训练好的神经网络模型,预测出机器人磨削加工的轨迹修正值并传给机器人,对磨削轨迹进行实时修正,从而实现工业机器人的间接力控制。最后,在搭建的工业机器人磨削系统上进行了力跟踪实验和钛合金试件磨削实验,验证了所提出的力控制方法和机器人磨削系统的有效性和实用性。

探讨采用声学有限元软件Virtual Lab分析消声器声学性能的方法，对市面上的一款内部结构复杂的汽车消声器的插入损失和传递损失进行分析，采用对消声器隔板增加穿孔板结构的方法对原消声器进行了改进，尝试对其声学性能进行优化，优化结果表明了改进措施的有效性。