本文提出了一种医用内窥检察系统的传感与主动介入技术,它是通过由压觉传感器、蠕动式柔性移动机构和基于形状记忆合金记忆效应的转向机构等构成的内窥检查机器人实现的.压觉传感器检测机器人与腔道壁之间作用力的大小和方位,为机器人提供避障、弯曲等信息,避免穿孔等医疗事故的发生;蠕动式柔性移动机构通过充入气体的膨胀橡胶囊与腔道壁接触,因而具有较好的柔软性;采用通电调节形状记忆合金元件的方法,可改变转向机构弯曲角度,以适应腔道的变化.因此,传感与主动介入技术对腔道组织损害程度极小,具有较高的安全性,还可减轻医务人员的工作强度,提高内窥检查的效率.

本文在双F-P腔光纤干涉仪测距原理和光纤探针粗糙度测量方法的基础上,提出了光纤F-P干涉传感器的高精度表面粗糙度测量原理.着重探讨了其测试方法.

本文讨论了结构振动主动控制复合信号的重构方法,该方法克服了单一频域和时域控制方法的不足.实验结果表明,利用复合信号重构方法对结构振动的控制十分有效,结构的前三阶振动抑制比均达到90%以上.

针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。

提出了一种大输出阻尼力矩,低初始阻尼力的小体积多片式磁流变液阻尼器的设计方法。阻尼器内部的导磁元件、隔磁元件和间隙中磁流变液构成闭合的蛇形磁路。针对漏液的问题采用铁磁密封的设计思想,显著减小了转轴处的摩擦力。基于Bingham塑性模型分析了磁流变液的力学特性,导出了阻尼器的力矩模型,采用ANSYS Maxwell软件对阻尼器进行了有限元分析,验证了磁路的准确性,并在原始设计的基础上对阻尼器的结构进行了优化,研制出了一种小体积磁流变液阻尼器。在自主搭建的实验平台上进行力矩测量实验和响应时间测量实验,实验结果验证了该阻尼器具有大输出力矩,低初始阻尼力和低响应时间的特点。阻尼器的直径为33.6 mm,高度为21.6 mm,重约200 g,当输入电流为1.2 A时,产生的力矩为350 N·mm,达到了操作者抓取虚拟物体所需的力矩。

高速电磁阀是柴油机共轨式喷油系统的的电磁静态吸力与线圈电流和线圈与电磁阀衔铁之间间隙的关系.通过自主开发电磁阀特性测试系统,对多种共轨式喷油器用电磁阀的特性进行测试,并对测试结果进行了分析.

电液伺服阀是轧机厚度自动控制系统中最容易发生故障的设备部件,通过对其历史故障特征信息的收集和分析,设计出一个适用于伺服阀故障诊断的三层BP神经网络.结果表明,该神经网络能够满足对伺服阀故障诊断的要求,实现了伺服阀故障诊断的智能化.

射流管电液伺服阀的喷嘴到接收孔间的流场较为复杂,尤其在射流管偏转及阀芯运动的动态情况下,会存在回流、漩涡等现象。以某型射流管电液伺服阀结构为模型,结合射流管偏转时的阀芯力平衡关系,得到阀芯的运动方程,应用雷诺平均方程和标准两方程模式的封闭方程,通过流体动力学软件FLUENT建立射流管伺服阀喷嘴到阀芯两腔的三维可视化模型,仿真分析了喷嘴到接收孔的前置级瞬态流场及阶跃响应。仿真结果表明：接收孔中的涡量强度会影响射流管电液伺服阀的阶跃响应,涡量强度越大、振荡越大、阶跃响应越慢,并通过试验测试阀芯位移验证了数值计算的正确性,同时对比了不同接收孔间夹角的同时刻涡量及阶跃响应,得到接收孔间夹角为45°的最优设计。研究方法和结果对于提高射流管电液伺服阀的动态响应有重要参考价值。

系统仿真可分为物理仿真、数学仿真及物理-数学仿真(又称半物理仿真或半实物仿真).对于被控对象工作环境恶劣的系统宜采用半实物仿真.基于Matlab软件的xPC目标环境具有交互直观快速灵活实时性与远程控制等许多优点.本文以液压疲劳试验机控制系统为例介绍基于xPC目标的半实物实时仿真系统的设计及实现.

提出了几种现代液压油液污染度在线监测方法的技术原理,为液压系统油液污染度在线快速监测仪的研究开发提供指导.