钢框架计算的CDC法

本文以文[4]导出的单个梁-柱的增量相关议程为基础，讨论了CDC法在钢框架分析中的计算原理，即 在框架计算中，以各梁=柱为独立单元，根据各单元自身的边界条件和相互的变形连续条件，建立整个结构的内力增量与变形增量的相关方程，从而定出荷载作用下结构的变形状态，再由外力增量与变形增量的相关方程反算荷载增量的合理取值，从而使框架计算的全过程得到大幅度的简化，因此，框架计算的CDC法是解决其计算精度和速度的有效途径。     

基于混合遗传算法的连续空间下机器人的路径规划

介绍一种基于遗传算法的移动机器人路径规划的新方法．采用混合遗传算法对连续空间下机器人的路径进行规划时，先对规划空间利用Ford算法进行链接图建模，得出可选路径，然后再使用遗传算法来调整各个路径点，最后得到最优的或近似最优的优化路径．该方法可以克服可视图法和人工势场法在路径规划中的某些不足．     

视觉伺服机器人视界内的直接路径规划

建立了GRB-400单目视觉伺服机器人的图像雅可比矩阵，针对此动态双环系统设计了控制算法使视觉伺服闭环运动控制系统稳定．根据视觉伺服闭环运动控制系统的需要，提出了最速下降法与惩罚函数法相结合的平面规划方法,在机器人的视界内解决一定时间内最小能量的路径规划问题．仿真与实验结果表明。机器人根据在其视觉范围内的目标物体的位置即可采用上述方法确定优化的路径。     

冲击动力过程的无网格数值分析方法

应用再生核质点法实现了冲击过程的数值模拟．为解决冲击过程伴随的材料和几何非线性问题，数值分析中采用增量法．针对冲击速度较低的情况，假设冲击过程为小应变，并引入弹塑性增量本构关系，推导出冲击过程的再生核质点法计算控制方程．采用修正配点法，以满足其本质边界条件．数值模拟结果表明，实例中弹体变形分析结果与ANSYS有限元分析结果一致．     

机器人空间路径规划的ACO算法特性分析

为进一步研究机器人的移动空间路径规划方法,分析蚁群算法的主要系数对路径规划的影响,根据蚁群优化算法的主要特点,对机器人的移动空间信息采用栅格法进行全局描述。对蚁群优化算法的主要系数如蚁群数量m和信息素蒸发系数ρ等进行选择,以路径长度和迭代次数为目标,仿真分析其对规划路径的长度和路径规划效率的影响,找到最佳匹配系数组。仿真结果表明:合理选择算法系数能够缩短机器人的移动空间路径规划长度,且能提高路径规划效率。     

基于Matlab的机械手运动学分析与仿真

在Solidworks中对上下料机械手进行三维建模,运用Craig版本的D-H法来描述机器人的连杆参数和关节变量,运用代数法求解出其运动学方程,在Marlab Robotics Toolbox中运用Link函数对其建模,并对其进行正向和逆向运动学仿真,从而验证数学方程的正确性。选取一小段路径对其进行轨迹规划,得出机械手末端执行器的空间轨迹以及各关节连续平稳的位移、速度和加速度曲线,延长了机器人的使用寿命,为机械手后期的动力学分析和控制研究提供了一定的理论基础。     

基于粒子群算法的码垛机器人时间轨迹优化研究

阐述了码垛机器人的工作路径,根据D-H参数及机器人各关节坐标变换图进行运动学正逆解.应用Matlab对机器人码垛任务进行关节空间和笛卡尔空间轨迹规划.兼顾脉动连续性和减小计算量两方面要求,应用POS优化算法,考虑运动约束,并满足最大速度约束条件下对码垛机器人一个码垛周期的3-5-3次多项式轨迹最优时间求解,解决了多项式...     

施工控制网的优化设计

根据施工控制网的特点，提出了用解析法进行控制网优化设计的新方法，介绍了在平均可靠率和精度的约束下使用０－１规划进行网形设计的算法。实例验证，精度函数增量的“Ａ”标准和“Ｅ”标准均可作为控制网图形设计的目标函数。     

桥面不平度和车辆行驶速度对曲线梁桥动力响应的影响

以三跨混凝土曲线连续梁桥为例,通过数值模拟计算,分析桥面不平度、车辆行驶速度对控制截面弯矩、扭矩及位移动态增量的影响。研究结果表明:桥面不平度对混凝土曲线连续梁桥动力响应的影响较大,随着桥面状况的恶化,各控制截面内力和变形的动态增量显著增长;车辆行驶速度对混凝土曲线连续梁桥动力响应有一定影响,随着车辆行驶速度的增加,各控制截面内力和变形的动态增量呈波状变化;在桥面不平度等级和车辆行驶速度相同的情况下,混凝土曲线连续梁桥的扭矩动态增量位移动态增量弯矩动态增量。     

层合扁壳弹塑性弯曲的加权残值法

采用弹塑性增量理论和各向异性问题中的Ｈｕｂｅｒ－Ｍｉｓｅｓ屈服准则，推出了复合材料层合扁壳弹塑性弯曲分析的加权残值法基本公式，用增量加载和初应力法求解。算例证明，该法收敛较快，具有较好的精度。     

水下机器人操作能量最小化运动控制研究

以操作能量作为评价函数进行水下机器人运动规划的结果得到随时间变化的目标运动路径和理论控制输出^[1]。本文探讨为实现运动控制过程中能量最小化，在进行目标路径跟踪的前提下作为随机量的实际控制输出与理论控制输出的一致性问题，提出了神经网络控制器的结构和学习方法，水下机器人“Twin-Burger”的实验结果验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

基于二次分析的双机器人避碰方法研究

针对机器人系统协同加工中存在的碰撞问题,以双机器人系统为例,提出一种适用于多机器人系统平面加工的避碰研究方法.使用栅格法对加工任务进行离散化表达,将加工平面以设色图的形式展现出来,建立碰撞分析模型,分析出每个任务点的协同加工碰撞情况,基于时间最短和路径连续原则,规划得到双机器人平面协同加工的方法.通过对案例的仿真分析,验证了方法的可行性.     

一种用于机器人协同进化的级联模块式进化神经网络

给出一种用于机器人协同进化的级联模块式进化神经网络，分析了其结构组成，提供了网络构造和进化方法，给出其评价。初步研究和仿真结果表明，该网络能够较好地开放社会机器人协同进化对速度和知识完备性的要求。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题，提出改进的行程时间估计模型，并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进，用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度，通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先，基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径；其次，分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间；最后，以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%；算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度，而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。     

Al2O3短纤维／Al—12Si复合材料微观断裂的TEM原位观察

利用挤压铸造法制备了Ａｌ２Ｏ３（２０％Ｖ）／Ａｌ－１２Ｓｉ复合材料并采用透射电镜动态拉伸技术对复合材料的裂纹形成及微观裂过程进行了原位观察，发现该复合材料的纤维／基体界面是破坏路径之一，并发现了纤维中裂纹形成及扩展至纤维完全破坏的现象。     

作用线增量法及其应用

介绍了作用线增量法的含义及其应用场合;用实例说明了作用线增量法分析系统的建立和分析过程;提出了一个重要的分析工具———增量三角形;用齿轮几何偏心与啮合线增量关系的分析实例说明了作用线增量法的应用。     

Al_2O_3短纤维／Al－12Si复合材料微观断裂的TEM原位观察

利用挤压铸造法制备了Ａｌ２Ｏ３（２０％Ｖ）／Ａｌ－１２Ｓｉ复合材料并采用透射电镜动态拉伸技术对复合材料的裂纹形成及微观断裂过程进行了原位观察，发现该复合材料的纤维／基体界面是破坏路径之一，并发现了纤维中裂纹形成及扩展至纤维完全破坏的现象     

《机器人用新结构高精度摆线针轮传动优化设计理论与方法研究》和《机器人用RV-250AⅡ减速器》通过技术鉴定

由我院李力行教授主持的国家自然科学基金资助项目《机器人用新结构高精度摆线针轮传动优化设计理论与方法研究》和由何卫东副教授主持的国家“８６３”计划项目《机器人用ＲＶ－２５０ＡⅡ减速器》于１９９９年１２月１０日在我院通过了辽宁省科委组织的技术鉴定．鉴定委员会主任由中国工程院院士、北京航空航天大学张启先教授担任．鉴定委员会在听取了课题组的研制报告、参观了所研制的样机后，经认真讨论，一致认为本研究成果所提出的机器人用高精度ＲＶ传动的优化设计理论与优化新齿形以及研制的ＲＶ－２５０ＡⅡ样机属国内首创，样机的…     

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目前用于车载导航系统最优路径搜索算法大多数只能适应静态交通环境,当交通环境或者出行者位置发生改变时,需要重新计算修改整个最优路径,速度较慢. 在LPA算法的基础上,首先将出行者位置不断变化而目的地位置固定不变的问题转化为起点固定终点固定的问题,另一方面结合增量搜索的思想,利用先前搜索的结果不断更新当前搜索过程中的遗传值,来提高搜索的效率,并最终提出了可用于车载导航系统的动态最优路径搜索算法. 实验结果表明, 在交通环境和出行者位置同时发生变化的情况下,最优路径搜索时间要比静态算法小很多. 最后将算法部署在Windows Mobile手机移动平台上,实际结果表明, 该算法较好地解决了动态最优路径问题,具有理论参考价值和实际意义.     

基于混合粒子群算法的白车身焊接机器人路径优化

提出了一种由粒子群算法和遗传算法有效结合的混合粒子群算法。以某型轿车前地板线焊接工位机器人的路径规划为例,分别采用混合粒子群算法、遗传算法对机器人的焊点焊接顺序进行求解。2种算法在Matlab中的仿真优化结果表明:混合粒子群算法在求解路径优化问题上能得到更佳的焊接路径。