智能管理信息系统研究综述

智能管理信息系统是人工智能与现代管理科学、信息系统相结合的新型管理信息系统，是传统信息管理系统的换代产品，就研究途径而言，人工智能的研究分为符号主义、连接主义、行为主义三大学派。研究结果表明：该系统具有人机协调、综合管理、三维应用等特点和多方面的开发、应用优势，有广泛的发展前景。     

大型轴承可靠性系数α_1值的探讨

通过对三种型号525套大型轴承和命数据的统计分析,得出了一般大型轴承可靠性系数α_1的经验值。该值的确定有助于大型轴承高可靠度下疲劳寿命的准确预测。附图1幅,表7个,参考文献4篇。     

神经网络在机电零件制造成本预估系统的应用研究

由于激烈的市场竞争,企业必须建立完善的设计决策支持系统,针对这种需求,本文提出了一种解决机械零件在概念设计阶段的制造成本预估问题的系统方法。在数据库的支持下,首先建立合适的神经网络模型,用已有数据对其进行训练直至其收敛,从而可以进行预估计算。     

六维加速度传感器动力学方程的矩阵解法

并联式六维加速度传感器动力学方程的强耦合、非线性,给加速度六分量实时、稳定、精确的解耦带来困难。通过引入辅助角速度,系统的欧拉动力学方程由二阶非线性微分方程组化简为一阶线性非定常微分方程组。通过两次利用矩阵解法来分别获得载体辅助角速度和姿态四元数的数值解,从而求解出载体的角运动参量。将角运动参量代入系统牛顿动力学方程中可获取载体的线运动参量,继而实现了加速度六分量的完全解耦。动力学仿真试验表明,在5s内,利用矩阵解法获得的线加速度及角加速度误差分别在0.2%和0.1%以内,充分说明了所推导矩阵解法的正确性及有效性。     

限滑差速器楔角的最优化设计

以限滑差速器的行星齿轮轴所受的压应力最小为目标函数,在确保扭矩比系数合适的前提下对限滑差速器进行了最优化设计。     

基于倒频谱分析的航空发动机转静碰摩部位识别

提出基于倒频谱分析的航空发动机碰摩部位识别方法,利用倒频谱分析方法,从机匣振动加速度信号中分离出传递路径特征,该特征反映从碰摩点到机匣测点的传递路径信息,因此,不同的碰摩部位将具有不同的传递特征信息,并以此提取出20个碰摩部位识别特征。利用航空发动机转子试验器模拟大量不同部位的碰摩试验,对不同碰摩部位的试验样本进行特征分析,表明相同碰摩部位的特征一致性,以及不同碰摩部位的特征差异性,利用最近邻分类方法,进行碰摩部位识别,识别率达到100%,充分验证了方法的有效性。     

面向直接示教的机器人零力控制

提出基于力矩控制的零力控制方法应用于机器人直接示教。针对机器人连杆重力矩和关节摩擦力矩难以直接建模计算,分析机器人关节力矩与连杆自重、关节位姿、负载大小、库仑摩擦力、黏滞摩擦力等因素的关系,提出基于自测量的重力矩及摩擦力矩计算方案,并给出重力矩、摩擦力矩求解所需参数的具体测量方案。在自行研制的直流电动机驱动机器人样机上验证所研究补偿算法,力矩补偿效果明显。与现有基于位置控制的零力控制方法相比,该方法无需多维力传感器,系统简洁、成本低、示教灵活,为各类运动轨迹复杂的机器人示教开辟了新途径。     

供应链契约可行集的建立与分析

为使供应链成员之间制订的契约具有较强的实用性,需要把契约参数扩大为一个区间,由此提出了供应链契约可行集的概念,阐述了契约可行集的定义及其性质。针对供应链中的供应商管理库存和零售商管理库存两种批发价格契约形式,把最佳订货量作为契约参数,分别求解出了它们的契约可行集,并对契约可行集的大小进行了比较分析。最后,通过数值计算证明了结论的有效性。     

基于VC的平面并联机器人控制软件设计

针对平面并联机器人结构,分析其逆运动学并提出一种轨迹规划方案。采用VC6.0设计一款人机交互软件,其包含图形界面、列表界面等功能模块,采用Open GL编写三维图形仿真界面。软件通过调用PMAC的动态链接库实现与下位机的通讯,从而控制机器人按目标轨迹运动。最后通过实验证明了该软件的实用性与合理性。     

并联式六维加速度传感器的参数辨识

针对六维加速度传感器的输入、输出量较多,且其动力学方程的解耦参数难以辨识的问题,提出了“四步法”对并联式六维加速度传感器的25个解耦参数实施分组辨识.设计并加工了基于双曲柄滑块机构的标定平台,为参数辨识提供外部激励;在LabVIEW平台上开发了虚拟仪器,为参数辨识提供软件支持.在静态情况下对预处理后的采集数据求均值得到“零值漂移”,完成第一组参数辨识;将传感器安装在标定平台上做1～2 Hz的纯线性运动,使动力学模型简化成关于“刻度质量比”的线性代数方程,运用最小二乘法完成第二组参数的辨识;做1～2 Hz的纯角运动,将动力学模型简化成关于“陨性质量比”的线性代数方程,完成第三组参数的辨识;做4～5 Hz的纯线性运动,通过关于“刚度质量比”的一维搜索完成第四组参数的辨识.试验结果表明:运用辨识后的参数对六维加速度实施解耦,最大误差为7.479％,比参数辨识前的解耦误差降低了1个数量级.结果验证了基于“四步法”实现并联式六维加速度传感器的参数辨识是有效、可行的.