电液伺服缸导向套静压支承结构特性分析
液压四足机器人作为典型的仿生足式步行机器人,因其具有高机动性、强负载能力和运动平稳等特点而备受人们的关注。电液伺服缸作为其动力执行元件,要求具有低摩擦、良好的抗侧向负载能力和高速运动的特性。以静压支承结构液压缸导向套为研究对象,利用FLUENT软件对静压支承导向套的矩形和工字形油腔的油膜特性进行分析对比,分析了活塞杆移动速度、偏心量与油膜承载能力、摩擦力、泄漏量之间的关系以及进油流量与油膜承载能力、摩擦力和进口压力与泄漏量之间的关系,为优化静压支承结构参数提供了理论依据。
液压四足机器人自碰撞检测及其运动规划
针对四足机器人运动过程中存在的自碰撞问题,采用距离函数法,通过对腿部选取特征点,并对特征点之间的距离检测,进行足端的轨迹规划。研究过程中,建立了四足机器人的三维模型,并给出了四种自碰撞位置检测模型,对腿部运动空间的分析,每条腿上选取两个特征点,用距离函数法对特征点间距离进行控制,进而实现对腿部的控制。经过仿真分析和实验得出,应用距离函数法可以将两足端的最小距离控制在34.72mm处,有效的避免机器人在行进过程中腿部之间存在的碰撞问题。
液压四足机器人最优负载匹配仿真及实验
针对液压四足机器人工作效率低、响应速度差的问题,采用机器人squat步态下的关节轨迹与最优负载匹配相结合的方法进行了深入研究。建立了机器人三维模型,并进行了运动学分析,获取了机器人squat步态下的关节驱动函数。进行了机器人动力学仿真分析,获取了动力机构的关节轨迹。建立最优负载匹配,得到了机器人动力机构的最优匹配参数。最终通过AMEsim仿真与机器人样机试验对该研究方法进行了验证。结果表明,在满足负载的前提下,当供油压力取17 Mp,伺服阀空载流量取7.7 L/min,活塞直径取26 mm时的动力机构工作效率高,并且响应速度快,验证了该方法的有效性。
普通圆柱齿轮强度计算中小齿轮齿数计算的取值法
通过对齿轮强度计算公式的分析,得出了小齿轮齿数试取值不同,对齿轮的齿面接触疲劳强度影响不大,而对齿根弯曲疲劳强度却有很大影响.因此,运用迭代计算法使Z1Limt≈Z1,可满足齿面、齿根等强度的要求.采用近似计算法,对小齿轮齿数的计算结果进行调整,最终可获得满足选定设计条件的齿轮齿数最多、模数最小、中心距最小的设计.
计算传动系统机械效率的通用公式
采用从功率输出端出发,沿功率传递的逆方向弄清楚每一条功率传递路线,提出了新的计算机械传动系统效率的通用公式。它对串联、并联和一般的机械传动系统同样适用,并使计算简化,提高了计算准确性。
基于ADAMS和AMESim的斜盘式轴向柱塞泵联合仿真
柱塞副是斜盘式轴向柱塞泵最重要的摩擦副之一,对柱塞泵的机械效率、温升、容积效率、工作寿命和工作可靠性有着重要的影响。以斜盘式轴向柱塞泵为研究对象,通过对柱塞副进行运动学分析,建立柱塞副的三维几何模型,对三维模型施加运动和力学关系约束,建立ADAMS虚拟样机的物理模型,获得了柱塞的位移、速度和加速度曲线。通过AMESim建立柱塞副液压模型,对柱塞泵的动力学模型和液压模型进行联合仿真,得到了液压模型计算的柱塞腔内压力分布,为柱塞腔设计及油膜特性研究奠定了基础。
浸油润滑推力轴承瓦间滑油温度场研究
依据传热学、流体力学和摩擦学相关理论,采用有限元数值分析方法,运用Fluent软件,对可倾瓦推力轴承两瓦之间润滑油的温度场进行数值模拟,分析镜板表面温度场在不同转速、表面粗糙度、瓦张角以及粘度条件下,与润滑油的热交换。结果表明镜板转速、粗糙度、瓦张角以及粘度均对润滑油温度场均产生一定的影响;计算工况下导致滑油温升3~5℃。这一结论可为分析推力轴承进油温度提供参考。
蓝莓灌木振动特性分析及数值模拟
针对灌木果树振动问题,基于乔木果树振动理论,考虑灌木主枝、主根及与主根粘连的土壤都消耗振动能量,建立蓝莓灌木振动模型,分析果树主枝及主根的能耗。以北村灌木为研究对象,对所建模型参数设置并进行扫频激振数值模拟,得到灌木主枝获得较大振幅的频率范围和激振位置,研究成果可以指导蓝莓振动采摘装置参数设置,为以蓝莓为代表的小浆果振动采收机的研究提供理论依据和技术支持。
汽车刹车制动盘形状优化设计
针对摩擦热效应等因素引起汽车刹车制动器性能不足的问题,依据动力学原理的固有频率理论,首先运用OptiStruct仿真软件对不同材料属性的盘式刹车片进行模态分析,其次是基于Hyper Morph对制动盘进行预变形定义并以此作为形状优化的设计变量,通过OptiStruct优化求解器计算出盘式制动盘的最佳结构形状,最后对设计变量灵敏度进行分析,给出对优化结果影响最大的设计变量并进行了针对性的改进。设计方法对提高刹车制动系统的性能、降低制动噪音和减小振动有着重要意义。
LMD支持向量机电机轴承故障诊断研究
针对支持向量机(SVM)对处理大样本数据和多分类问题以及核函数选择的局限性,提出LMD支持向量机电机轴承故障诊断方法。首先应用局域均值分解(LMD)算法对信号进行自适应分解,得到一系列PF分量,并利用相关分析剔除虚假分量,提取真实PF分量能量组成特征向量;其次应用新的核函数对SVM进行改进,实现自适应的训练,并针对大样本数据和多分类问题采用‘一对多’的方法;最后以特征向量作为改进SVM的训练样本和测试样本,对电机轴承故障信息进行训练,预测。实验验证,该方法能有效的对电机轴承故障进行自适应的诊断。









