针对传统机器人关节控制算法跟踪精度低、鲁棒性差的缺点,基于自适应神经网络提出了一种机器人关节轨迹跟踪算法。算法由自适应神经网络和在线学习反馈模块组成,自适应神经网络将自适应函数同神经网络结合,提高了神经网络训练准确性。同时通过在线学习反馈模块实时更新非线性基函数的内部权值,以进一步减小跟踪误差。再采用时间尺度分离减少了神经网络和在线学习的耦合误差,使得内部权重低于输出层权重的更新速度,从而使模型结构能够迅速适应未知的动态变化与干扰。仿真实验表明,所提算法与对比算法相比误差值要低约60%,说明了该算法可以提高机器人轨迹跟踪精度,降低误差。

基于卷积神经网络设计了一款柔性关节机械臂的控制率方案。针对机械臂执行器动力学、关节柔性的特点,采用滑模控制法设计了一套控制率算法,克服了干扰与设备中的不确定性问题。为了满足滑模控制对输入控制量的要求,应用卷积神经网络原理设计了基于视觉的机械臂控制优化方法。由仿真与实际系统实验测试结果可知,该系统的联合预测精度与跟踪控制精度较高、误检概率低,具有良好的工程应用前景。

在云制造环境下,针对分布式3D打印任务与3D打印设备资源的供需匹配问题,首先,充分考虑云制造环境下用户订单与3D打印设备资源在空间的异构性以及生产目标要求多样的特征,提出了一种云制造3D打印服务平台,并在此基础上构建了云制造下分布式3D打印任务调度的多目标优化模型,可以实现分布式3D打印任务的时间和成本最优;然后,提出了一种改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该多目标优化模型,并与传统NSGA-Ⅱ算法进行对比分析,得到包含多个解的Pareto最优解集;最后通过算例仿真验证了其有效性,发现其能够很好地解决云制造环境下的分布式3D打印任务供需匹配问题。

采用混料试验设计方法研究了水泥、矿粉、粉煤灰三元胶凝体系新拌清水混凝土坍落度、倒筒排空时间以及7 d抗压强度的变化规律。研究结果表明,模型精度的方差分析处于十分显著水平(p≤0.01),能够对实际情况进行预测;随着粉煤灰掺量的增加,混凝土坍落度增加,倒筒排空时间减少,在粉煤灰掺量10%、矿粉掺量25%的条件下,混凝土工作性达到最佳水平;矿粉的加入会增加倒筒排空时间,提高混凝土屈服应力,不利于清水混凝土外观改善,但矿粉具有较高的活性,对清水混凝土7 d强度有一定提升。

以环氧树脂乳液和普通硅酸盐水泥为原料,制备泡沫混凝土。研究了环氧树脂乳液对泡沫混凝土力学性能、吸水率、干密度和孔结构的影响。结果表明,掺入适量环氧树脂乳液可显著减小气孔的尺寸,优化孔径分布;泡沫混凝土的抗压和抗折强度随环氧树脂乳液的掺入得到显著的提高;环氧树脂乳液可以降低泡沫混凝土的吸水率,并在一定程度上减小了泡沫混凝土的干密度。

介绍了利用ＬＩＧＡ技术中的同步辐射光刻、微电铸技术和微装配技术制作微流量计的研究，讨论了微流量计的结构和工作原理。设计和研制了一种微流量计。

为优化悬架减振性能和馈能性能,提出了一种馈能磁流变减振器结构,并设计了相应的半主动悬架模糊滑模控制策略。建立了磁流变减振器力学模型和馈能模型,以及相应的二自由度半主动悬架系统数学模型。针对半主动悬架系统的不确定性,基于混合天地棚阻尼控制系统,设计了滑模变结构控制器。使用饱和函数缓解系统抖振,并运用模糊控制优化滑模控制器。用谐波叠加法生成路面激励输入,分别对被动悬架、基于混合天地棚阻尼控制的半主动悬架以及基于

介绍了一种基于SolidWorks的圆锥齿轮三维实体建模过程，并进行了零件的虚拟装配和机械的动态仿真。最后利用Animator插件实时录制圆锥齿轮传动的工作过程，编辑动画并将其以AVI格式保存。

以东华大学图书馆土壤源热泵系统为研究对象，对冬季供热工况的运行特性进行测试，得到了系统的热泵机组制热能效比、综合性能以及输送系数逐时变化情况，数据分析表明，该系统运行情况效果良好，为周边相近地区土壤源热泵的应用提供了数据支持。

铰接式车辆的液压转向机构是机械的敏感弹性元件，在机械的转向特性及行驶稳定性等方面具有十分重要的地位。为了描述铰接式车辆液压转向机构的弹性．笔者在以往的研究中将液压转向机构等效为一个作用在转向铰点、连接于前后车节上的当量扭转弹簧，此当量扭转弹簧具有当量扭转刚度。本文对此当量扭转刚度进一步深入研究，从液压转向机构油缸铰点几何布局的角度，探究如何提高此当量扭转刚度。本研究对液压转向机构设计具有指导意义。