磷系阻燃剂在聚氨酯中应用的研究进展

综述了两类磷系阻燃剂——添加型阻燃剂与反应型阻燃剂在聚氨酯中的应用。并从温度、可燃物、氧气和自由基的链式反应这四个燃烧要素解释了磷系阻燃剂在聚氨酯中的阻燃机理。添加型阻燃剂相对于反应型阻燃剂制备成本低、结合方式简单易操作,但是影响材料的力学性能,同时阻燃效果也不如反应型阻燃剂。结尾指出了目前磷系阻燃剂存在的问题以及聚氨酯中磷系阻燃剂的应用方向。     

浅议图书馆的搬迁工作

本文分析了图书馆搬迁工作中的难点,研究了图书馆搬迁工作中的策略及搬迁工作中需要考虑的各种问题,并指出解决问题的方法。     

基于可靠性分析的机器人系统故障维修系统

用现场数据作为可靠性分析的重要依据,利用简化的可靠性模型,采用SQL Server2000数据库和面向对象的程序设计语言VC++6.0,设计开发了一套以可靠性为中心维修(RCM)的机器人系统故障维修系统,为机器人系统的故障诊断提供更加真实的现场数据和诊断知识,使企业对机器人系统管理与维修更系统、更科学。     

机器人行走运动控制系统

机器人行走运动控制系统主要的工作是带动机器人运动,为了实现这一功能,我们采用了直流电机做驱动,这主要是考虑到它的调速、起动、制动及控制等方面的优点。对机器人行走运动的总控制由单片机89C52完成,其中包括了测速、控速和驱动三大部分。对直流电机的测速,则使用了转速发送脉冲器根据电机的不同转速产生相对应的脉冲,并选用M法进行测速。针对机器人通常是轻载的特点,主要采用的是混合调制控制。在驱动控制方面,为了保证对电机控制的准确和稳定,同时减小功耗,采用了大功率MOS管作为驱动。     

基寸Solid Edge的塑料模具标准件库的参数化程序实现方法

结合塑料模具标准件的特点，在Solid Edge上建立了标准件库。研究了利用程序驱动法采用Visual Basic，在Solid Edge上开发三维参数化塑料模具标准件库的原理、方法及具体实施过程，详细阐述了标准件库的数据处理与传递方法，介绍了基于Solid Edge的三维参数化注射模标准件库的使用实例。结果表明，标准件库的建立有助于缩短模具产品设计和开发周期。     

柔性夹具位移测量误差分析

通过对柔性夹具浮动平台转动和平移的分析研究，推导出浮动平台表面位移测量值与浮动平台实际位移的关系，据此关系式计算出实际位移的近似解。为尽量消除浮动平台实际位移与测量值之间存在的位移测量误差，在柔性夹具控制器设计中采取软件补偿方式保证控制精度。     

保安巡逻机器人的行走及其控制系统研究

研究了一种用于超级商场、大型物流仓库、高层建筑等大型场所的巡逻保安机器人,本文主要研究了机器人的行走系统的结构,行走系统的驱动、控制模块.该机器人可以在平整的地面行走,前进10m的误差小于10mm,经过运行实验说明该系统具有良好的性能.     

快速分离柱高效液相色谱法测定环境水样中多菌灵和噻菌灵的研究

研究并建立了用固相微萃取-快速分离柱高效液相色谱法测定环境水样中的多菌灵和噻菌灵的方法。样品中的多菌灵和噻菌灵用W aters Sep-pak C18反相固相萃取小柱预分离和富集,然后以ZORBAX Stab leBound(4.6 mm×50 mm,1.8μm)C18快速分离柱为固定相,甲醇-水(V(甲醇)/V(水)=1∶1)为流动相进行分离,流速为2.0 mL/m in;用二极管矩阵检测器检测,检测波长为286 nm,样品中的多菌灵和噻菌灵在2.0 m in内可达到基线分离。方法标准回收率为93%~104%,RSD为2.1%~3.2%。用新方法测定了环境水样中的多菌灵和噻菌灵,结果令人满意。     

移动机器人运动过程的模糊自整定PID控制及实现

移动机器人的运动控制涉及到控制功能、算法及其在硬件和软件上的实现。移动机器人的环境一直处于变化之中,其控制主要集中在左、右驱动轮的独立控制,提高控制精度、响应速度以及运动过程的轨迹精度是控制的难点。提出将模糊自整定PID控制应用于复杂的移动机器人的运动轨迹控制,在建立模糊控制规则的基础上,根据速度偏差的不同,调整控制要求。进一步建立模糊变量的隶属度表,根据隶属函数曲线斜率的不同选择不同分辨率的模糊集。建立了模糊控制表,根据接收的控制量查表得出控制结论。通过在移动机器人平台上使用三角形路径跟踪的方式,对比纯PID控制,模糊自整定PID控制有效提高了轨迹跟踪精度。     

柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制

为解决机器人由于结构复杂、关节耦合以及控制的非线性时变等因素给其带来的动态响应迟滞,以及关节的柔性因素引起的机械谐振的问题,改进了刚体前馈力矩补偿方法,提出了基于柔体动力学模型的柔性力矩前馈补偿控制。该方法通过建立机器人柔性关节的动力学模型,辨识得到柔性关节的扭转刚度参数以及最小惯性参数,获取更为准确的柔性因素下的预设轨迹的位置、速度、加速度信息,从而计算出柔性关节下所需的力矩值;将计算值作为前馈量,以周期为T的形式发送到伺服驱动器的底层,实时刷新驱动器,采用补偿的形式与电流环输出量进行叠加,从而实现机器人的柔性控制,使得机器人末端振动加速度幅值下降60%,提高了定位精度。实验验证了柔体动力学模型的机器人柔性力矩前馈控制的工程应用价值。