超磁致伸缩谐波电机致动器设计方法与特性研究

针对普通谐波齿轮传动需由电机经波发生器输入运动和动力,空间利用率低、惯性大、高速响应差的问题,提出一种由超磁致伸缩材料驱动的有源谐波电机。致动器作为谐波电机动力源及换能装置,对其磁场强度、均匀性、漏磁及空间限制等均有严格要求,据此提出分段内置式永磁结构布局,充分利用空间并改善均匀性;通过对偏置磁场和驱动磁场强度及均匀性影响因素研究,优化致动器参数;随后利用有限元法建立致动器模型并对磁场特性仿真分析;根据优化结构研制出超磁致伸缩谐波电机致动器样机,并对其输出特性试验研究。理论分析与试验结果表明,分段内置式永磁结构漏磁极小,所提出的设计理论和方法,保证了磁场强度和均匀性的同时也保证了致动器工作在准线性范围内,输出规律符合啮合要求,易于实现精准控制,为超磁致伸缩谐波电机走向实际应用奠定了基础。     

动态环境下的视觉SLAM研究评述

针对动态环境下的视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统,首先分析了环境中动态目标对经典视觉SLAM系统的危害性,并以一种新颖的方式将当前动态视觉SLAM系统分为基于相机自身运动的系统和不依赖于相机自身运动的系统两大类.随后分析总结了当前动态环境下视觉SLAM的研究进展.最后对动态环境下的视觉SLAM处理手段及未来发展趋势进行讨论与展望.     

知识驱动的加工产品数字孪生拟态建模方法

对加工过程的实时观察、分析和控制是优化零部件加工策略的重要组成部分。通过融合几何状态、物理状态和设备状态变化等多维、实时的加工过程数据,可以实现对加工过程的建模和监控。数字孪生模型是数字孪生系统的核心与基础。但是,目前还缺乏一种系统且能自适应开发高保真、多尺度、多维加工数字孪生建模方法,以辅助系统进行分析与决策。提出了一种知识驱动的加工产品数字孪生拟态建模方法,可以在加工过程中自适应地构建产品数字孪生模型。该模型可根据加工过程自适应的变化,实时表达加工过程中的产品,为数字孪生决策系统提供数据支持。最后在一个航天零件的加工过程中测试了该方法,验证数字孪生拟态模型在加工中应用的可行性。     

面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法EI北大核心

设备点检记录是支撑故障原因分析与处理的重要信息来源,目前亟需对设备点检故障中的根因信息进行有效挖掘,以提升设备预防性维护的可靠性。鉴于此,首次将因果科学论引入制造领域,提出一种面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法。首先,从设备点检故障文档中提取事件知识,构建故障运维因果知识图谱;其次,定义故障运维因果知识规则,形成结构因果图模型;进而,设计一种基于ISPN的因果效应估计学习模型,对故障知识中混杂影响因素进行估计计算,挖掘出影响设备故障发生的语义关系,补全图谱节点间隐含的因果性语义链路;最后,以冶金设备点检故障文档的知识测试了所提方法,验证了因果知识模型估计设备故障根因知识间因果效应的可行性。