多关节人体上肢运动的优化轨迹预测

研究了手端无约束条件下,多关节人体上肢点到点运动优化轨迹的预测. 首先建立了多关节上肢平面运动的动力学模型,根据最小功准则提出优化目标函数,将上肢点到点运动的优化轨迹求解问题转化为两点边值问题,设计了寻优的迭代算法,求得了上肢运动的优化轨迹与相应的速度变化曲线. 仿真结果表明: 平衡点位置或关节力矩平滑地变化,避免了肢体出现急加速-急减速的运动形式,减少了肢体运动时的能量消耗;手端的运动轨迹为近似直线,速度为单峰的钟形曲线,这与上肢优化运动的特征相吻合,也表明最小功准则可以有效预测多关节上肢运动的优化轨迹.      

空间机械臂关节轨迹跟踪的自适应反演滑模控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有外部扰动与参数不确定的自由漂浮空间机械臂系统关节空间轨迹跟踪的控制问题.结合系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日方法,建立了自由漂浮空间机械臂的系统动力学方程.针对外部扰动与参数不确定的情况,提出一种自适应反演滑模控制方案.此控制方案无需要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系;同时,它可保证系统具有全局意义下的渐近稳定性.数值仿真结果证实了该控制方案可有效地消除外部扰动与参数不确定对系统的影响,控制空间机械臂系统各关节按关节空间内的期望轨迹进行运动.     

全柔性空间机器人运动振动一体化输入受限重复学习控制

探究基座、臂、关节全柔性影响下空间机器人动力学模拟、运动控制及基座、臂、关节三重柔性振动主动抑制的问题,设计了不基于系统模型信息的运动振动一体化输入受限重复学习控制算法.将柔性基座与关节等效为线性弹簧与扭转弹簧,柔性臂视为欧拉-伯努利梁模型,利用拉格朗日方程与假设模态法建立动力学模型,然后,用奇异摄动理论将模型分解为包含刚性变量与臂柔性振动的慢变子系统,包含基座、关节柔性振动的快变子系统,并分别设计相应的子控制器,构成了带关节柔性补偿的一体化控制算法.针对慢变子系统,提出输入受限重复学习控制算法,由双曲正切函数,饱和函数与重复学习项构成,双曲正切函数与饱和函数实现输入力矩受限要求,重复学习项补偿周期性系统误差,以完成对基座姿态、关节铰周期轨迹的渐进稳定追踪.然而,为了同时抑制慢变子系统臂的柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映臂柔性振动与系统刚性运动的混合轨迹,提出了基于虚拟力概念的输入受限重复学习控制器,保证基座、关节轨迹精确追踪的同时,对臂的柔性振动主动抑制.针对快变子系统,采用线性二次最优控制算法抑制基座与关节的柔性振动.仿真结果表明:控制器适用于一般柔性非线性系统,满足输入力矩受限要求,实现对周期信号的高精度追踪,有效抑制基座、臂、关节的柔性振动,证实算法的可行性.     

全柔性空间机器人运动振动一体化输入受限重复学习控制

探究基座、臂、关节全柔性影响下空间机器人动力学模拟、运动控制及基座、臂、关节三重柔性振动主动抑制的问题, 设计了不基于系统模型信息的运动振动一体化输入受限重复学习控制算法. 将柔性基座与关节等效为线性弹簧与扭转弹簧, 柔性臂视为欧拉-伯努利梁模型, 利用拉格朗日方程与假设模态法建立动力学模型, 然后, 用奇异摄动理论将模型分解为包含刚性变量与臂柔性振动的慢变子系统, 包含基座、关节柔性振动的快变子系统, 并分别设计相应的子控制器, 构成了带关节柔性补偿的一体化控制算法. 针对慢变子系统, 提出输入受限重复学习控制算法, 由双曲正切函数, 饱和函数与重复学习项构成, 双曲正切函数与饱和函数实现输入力矩受限要求, 重复学习项补偿周期性系统误差, 以完成对基座姿态、关节铰周期轨迹的渐进稳定追踪. 然而, 为了同时抑制慢变子系统臂的柔性振动, 运用虚拟力的概念, 构造同时反映臂柔性振动与系统刚性运动的混合轨迹, 提出了基于虚拟力概念的输入受限重复学习控制器, 保证基座、关节轨迹精确追踪的同时, 对臂的柔性振动主动抑制. 针对快变子系统, 采用线性二次最优控制算法抑制基座与关节的柔性振动. 仿真结果表明: 控制器适用于一般柔性非线性系统, 满足输入力矩受限要求, 实现对周期信号的高精度追踪, 有效抑制基座、臂、关节的柔性振动, 证实算法的可行性.      

带空间机械臂航天器姿态运动规划的数值算法研究

自由漂浮空间机械臂系统在无外力矩作用时,系统的动量矩守恒而成为非完整系统。利用这一特性本文研究了自由漂浮空间机械臂系统的三维姿态运动规划问题。导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型,将系统的非完整运动规划问题转化为非线性系统最优控制问题,在最优控制中利用小波逼近控制输入规律,提出基于遗传算法的最优控制数值算法。通过数值仿真,表明该方法对带空间机械臂航天器系统的非完整姿态运动规划是有效的。     

存在关节死区的空间机器人无扰快速终端滑模控制

针对机械臂一般操作过程中运动学的非完整特性进行运动规划时没有考虑机械臂与待抓取目标之间的关系与关节的实际特性, 研究了存在关节死区的漂浮基平面三连杆空间机械臂拦截目标前最后阶段的载体无扰动空间规划与控制. 首先根据拉格朗日第二类方程, 建立存在关节死区的载体位姿均不受控的漂浮基平面三连杆空间机械臂的动力学模型, 推导出三连杆空间机械臂反作用零空间的数学模型, 并对反作用零空间进行向量范数约束算法研究; 进而提出了一种具有抗干扰性与高收敛性的非奇异快速终端滑模控制算法实现系统的姿态无扰控制, 该方法采用变系数双幂次趋近率与非奇异快速终端滑模面相结合的方式, 提高系统状态收敛速度与抗干扰性. 为了消除机械臂关节存在的死区特性, 设计了自适应死区补偿器, 通过自适应控制来逼近死区特性的上界, 以消除关节死区对系统带来的影响, 确保跟踪控制的有效执行. 最后基于Lyapunov函数法证明了系统的稳定性, 并通过系统数值仿真结果验证了存在死区情况下机械臂的各关节角跟踪上无反应空间下的期望轨迹的同时载体的姿态处于稳定状态, 验证了所提方法的有效性.      

一种磨损预测的优化算法研究

根据机械部件磨损机理复杂、磨损量预测难精确的特点,提出基于免疫粒子群参数优化的最小二乘支持向量机方法预测磨损量.该算法采用免疫粒子群优化最小二乘支持向量机建模参数,避免了算法陷入局部最优解,实现了精确度高、泛化能力强的磨损量预测模型.对轴承钢试件磨损进行了试验研究,试验数据分析结果表明,基于免疫粒子群的最小二乘支持向量机预测方法优于前向反馈神经网络算法、遗传算法及蚁群算法,预测误差较小,具有很好的预测能力.     

全弹性平面运动机器人的高精度运动控制和振动抑制算法研究

为实现对基座、关节和臂均存在弹性的空间机器人运动高精度控制及多重振动抑制,建立了基座、关节和臂全弹性空间机器人动力学模型,并采用运动有限维PD重复学习控制及振动同步抑制方案进行研究.首先,利用线性弹簧、扭转弹簧和欧拉-伯努力梁理论,假设模态法和动量守恒定律,采用拉格朗日方程建立了弹性基座、柔性关节和柔性臂空间机器人动力学模型,之后,选取反映柔性臂振动的前两阶模态及基座和关节刚性运动变量为慢变子变量,选取基座和关节弹性振动变量为快变子变量,根据奇异摄动理论将系统降维分解成慢、快变子系统.最后设计了慢变子系统的运动有限维PD重复学习控制及快变子系统的线性最优双重减振控制构成的总控制器.数值仿真结果验证了算法的有效性.     

柔性空间机器人快速终端滑模容错抑振控制

针对基座与臂杆存在柔性且执行机构发生故障的自由漂浮空间机器人系统，设计了快速终端滑模容错抑振控制器。结合线性弹簧假设、欧拉-伯努利梁理论和假设模态法提取了系统的柔性特征，利用拉格朗日方程推导出柔性基、柔性臂空间机器人系统的动力学模型；基于双幂次非奇异快速终端滑模为系统设计了有限时间容错控制器，采用Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性；在此基础上，引入混合轨迹对容错控制器进行修正，进而构造出基于虚拟控制力的有限时间容错抑振控制器，实现对空间机器人载体姿态与关节轨迹的快速跟踪控制及基座与臂杆柔性振动的有效抑制。仿真结果表明，相较于无容错机制的计算力矩抑振控制算法，所设计算法的轨迹跟踪误差收敛速度提升了68.75%，弹性基座的振幅减小了78%，限定在1.1×10^-4 m之内。     

带滑移铰空间机械臂运动规划的双向逼近方法

以双向逼近方法为基础,讨论了载体姿态与位置均不受控制的带滑移铰空间机器臂的运动规划问题．该方法利用系统的非完整动力学性质,仅通过对空间机器臂关节铰运动的控制,即可达到对载体姿态及机械臂关节位置的双重控制效果,从而减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效延长了空间机械臂系统的使用寿命．系统数值仿真证明了该方法的有效性．     

基于Youngs界面重构技术的自适应网格细分方法

Euler型多物质流体动力学数值方法中,常采用Youngs界面重构技术处理混合网格。Youngs方法在输运步中需要同时考虑两种物质,程序编写复杂,效率低。本文在Youngs方法的基础上,对混合网格进行多层细分,用细分后的纯物质子网格代替原混合网格。分析了网格细分的具体方案;对细分后子网格,同时考虑往周边八个网格的输运,给出了所有可能分配量的表达式。最后编程实验结果表明,在不增加计算量的基础上,网格细分的方法有效地提高了计算精度。     

李级数算法和显式辛算法的相位分析

以线性可分Hamilton动力学系统为例,研究了李级数算法和显式辛算法的相位精度,研究了李级数算法的保辛精度及其保辛精度的提高方法;指出了显式辛算法相位精度与算法阶次的不协调性,印辛算法的阶次高并不意味着其相位精度也高,李级数算法不存在这种问题,指出了一个算法的相位可能超前也可能滞后.分析结果表明三阶显式辛算法具有比较高的相位精度.     

Optimization of solar air collector using genetic algorithm and artificial bee colony algorithm

Thermal performance of solar air collector depends on many parameters as inlet air temperature, air velocity, collector slope and properties related to collector. In this study, the effect of the different parameters which affect the performance of the solar air collector are investigated. In order to maximize the thermal performance of a solar air collector genetic algorithm (GA) and artificial bee colony algorithm (ABC) have been used. The results obtained indicate that GA and ABC algorithms can be applied successfully for the optimization of the thermal performance of solar air collector.     

神经算法在施工力学中的应用

利用神经算法进行矩阵运算的基本原理探讨了在施工力学中应用神经算法的可行性。引入虚、实单元的概念,在整个施工力学分析过程中保持有限元网格不变,通过物理参数的变化反映求解区域的变化,可以提高施工力学中多次重分析的计算效率。     

基于节点的局部网格生成算法

讨论了基于节点的有限元方法的网格生成算法及其产生的不一致性问题,提出了基于D e launay三角剖分的唯一性来克服网格不一致性现象的思想,并建议使用局部区域分割方法合理地确定探索圆半径,使中心节点的探索圆包含它的所有卫星点,进而确保算法无不一致性。理论分析和算例表明了该方法的可靠性及有效性。     

航空重力匹配定位方法

为了在重力特征显著区域内实现航空重力匹配定位,定义了匹配区重力场模糊度指标作为匹配结果可信度的度量指标,提出了一种基于Monte Carlo方法的重力匹配算法。由于航空重力仪的测量值中包含各种误差因素,使用常用的相关匹配算法估计出的匹配位置往往不是飞行器的真实位置,而是随机分布于真实位置周围。根据这个特点,将地形匹配中的均方差算法(MSD)和Monte Carlo方法结合,形成一种新的重力匹配方法。该方法根据惯性导航系统指示位置从重力图上提取参考重力数据,将重力测量数据进行若干次随机干扰后和参考重力数据使用MSD算法进行匹配,得到若干个匹配位置,取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明,算法在重力场特征显著区域内匹配效果优于常用的相关分析算法。     

一种改进的LLL模糊度规约算法

整周模糊度的高效解算是GNSS高精度数据处理中的关键,基于格论进行GNSS模糊度估计时需要通过格基规约来实现最优整周模糊度向量的快速搜索。针对高维情况下常规LLL规约算法辅助整周模糊度解算存在规约耗时较长和规约性能有限的问题,引入最小列旋转QR分解技术对基向量进行预排序,采用延后尺度规约和部分尺度规约来减少规约过程中的冗余尺度规约,以改善LLL算法的执行效果。分别通过模拟和实测数据进行实验,结果表明:改进后的LLL算法可以明显降低格基规约耗时,实测环境下其规约效率相比于传统方法提高了约10倍,且能够保证较好的规约性能,从而有效提升高维模糊度的解算效率。     

最优化算法的收敛准则

收敛准则是最优化算法的重要组成部分，其选择得好与坏将直接影响到算法的成功与否以及收敛得快与慢。现有常用的收敛准则基本上是建立在前后迭代点的逼近和它们相应函数值的逼近是否达到一定的精度要求以及迭代点处函数梯度是否接近于零的基础上的。它们各自有自己的适用范围。但它们的共同特点是对迭代终止点的性质不能做出判断。本文在总结和分析现有算法收敛准则的基础上，借助于正定矩阵、一维优化方法中对分法和黄金分割法，提出了新的算法收敛准则。算例结果表明，这些收敛准则是有效实用的。     

An algorithm for isentropic flow

An efficient algorithm is presented for the solution of the equations of isentropic gas dynamics with a general convex gas law. The scheme is based on solving linearized Riemann problems approximately, and in more than one dimension incorporates operator splitting. In particular, only two function evaluations in each computational cell are required. The scheme is applied to a standard test problem in gas dynamics for a polytropic gas.     

h—层状自适应边界元方法的算法

给出了ｈ－层状自适应边界元方法的基本算法,并介绍了应用这一算法编写求平面弹性静力学问题的计算机程序Ｅｌｑｕａｈｈｂｅ。这处程序中包含一些新的内容：它的自适应细分过程通过一个新型的左指示因子加以驱动;整个细分过程的信息都压缩到两组“指针”数组中,对“指针”数组进行简单运算即可得到生成离散网格和装配系统矩阵所需的信息,因此较好地解决了数据管理中存储与导出的矛盾。数值算例证明这些方法是行之有效的。