针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

基于局部指数积(localPOE)公式建立了柔性关节臂式测量机的理想运动学模型,依据各种误差因素修正得到实际运动学模型,详细分析了各种运动学参数误差对测量精度的影响.仿真结果表明,长度类的运动学参数误差对测量结果不会引起放大或缩小,而角度类的运动学参数误差会引起测量结果的严重放大

对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究.分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型.结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析.结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1mm以内

介绍了一套自主开发的热轧工艺参数模型．该模型内耦合了不同钢种的变形抗力曲线,这些变形抗力方程中耦合了钢的化学成分、温度、应变、应变速率及奥氏体晶粒尺寸等因素．根据输入的工艺参数用西姆斯方程计算每道次的应变速率及应变量,并得到相应道次的变形抗力、热轧轧制力、力矩及功率等参数．模型可根据实测的结果自学习,并修正相应的结果．与攀钢热轧厂的实测结果相比,模型的输出结果吻合较好,预测误差在10%以内．

系统运用材料物理学、弹性力学、热力学、工程测试技术的理论知识以及有限元数值仿真、实验分析等方法,研究高温应变片热输出误差的影响因素并得出补偿修正模型.首先根据材料电阻温度效应理论及热膨胀理论研究了高温应变片热输出的耦合特性,建立耦合作用下高温应变片的热输出模型,得到了构件、胶层和应变片三者耦合作用下应变片热输出的理论表达式;然后根据材料的电阻温度效应推导出不同栅丝材料的电导率参数,利用有限元仿真得到不同材料栅丝的热输出特性,选择其中的两种栅丝材料作为本文的研究对象得到其在耦合作用下的热输出并与实验数据对比,相对误差小于7%.最后基于理论模型和实验结果,建立了高温应变片热输出补偿模型,补偿修正后结果与理论值误差在9%以内,补偿效果良好

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

针对联合循环发电厂(combined cycle power plant,CCPP)煤气系统因工况变化频繁带来的模型与过程不匹配的问题,提出一种基于OS-ELM (online sequential extreme learning machine)的CCPP副产煤气燃料系统在线性能预测方法.首先通过分析副产煤气系统各主要组成部件的工作原理,利用流体力学、质量守恒以及能量守恒等关系,建立起以离心压缩机、煤水分离器、冷却器等为核心部件的副产煤气系统机理模型.利用OS-ELM算法和滑动窗口技术对机理模型的输出误差进行修正,实现副产煤气系统出口参数的精确预测和模型的快速在线更新.仿真实验证明,该方法能够准确地预测副产煤气系统的输出压比和温比,并能够跟踪煤气系统工况的变化和特性的漂移,满足实际工业生产的需求

Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟的阻尼力与实际阻尼力误差较大，对非识别激励振幅过于敏感，针对这一问题，提出了一种描述减振器滞回特性的改进模型。首先用Mechanical testing and simulation(MTS)疲劳试验机对磁流变减振器进行力学性能试验，获得在多种激励幅值、频率和电流作用下的阻尼力。采用阻尼力对位移的斜率与阻尼力关系来模拟滞回环特性曲线。根据滞回曲线特点利用二次多项式函数来表征滞回环斜率与阻尼力的关系，同时，引入关于速度的指数函数修正项，进而对改进后的Bouc–Wen模型进行参数识别，并对其进行仿真及验证。与试验得到的阻尼力进行对比，发现在非识别激励工况下，曲线吻合效果较好。对改进前后Bouc–Wen模型模拟的阻尼力特性曲线进行对比，结果表明：改进后模型得到的阻尼力仿真值能够较好地模拟试验得到的各种工况下阻尼力的值，且优于Bouc–Wen模型，同时Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟阻尼力精度较差这一问题得到了改善。新模型为保证车辆悬架系统在多变工况下仿真响应的准确性打下了基础

针对永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习控制器,实现期望直线位置的跟踪控制.分析了永磁直线同步电机的2-D模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性.通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子,来修正控制输入的迭代学习律,同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表明,带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能,有效抑制端部推力波动,系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度

研究了TiO2含量、Al2O3含量以及二元碱度(CaO/SiO2)对TiO2-Al2O3-CaO-SiO2低碱度高钛渣黏度的影响.实验采用旋转柱体法在1633-1873K温度范围内对渣系熔体黏度进行了测量.当TiO2质量分数为23%-43%、Al2O3质量分数为3%-12%和二元碱度为0.3-0.7时,钛渣熔体黏度随TiO2含量和碱度的增加而降低,随Al2O3含量的增加而增加.通过对转底炉-电炉熔分过程渣系脱硫能力计算,得知在低碱度高钛渣中TiO2属于酸性.依据黏度测量数据和对TiO2属性的界定,通过修正Urbain模型建立了低碱度高钛渣的熔体黏度预报模型.模型预测结果误差为11%,证明新模型对于低碱度高钛渣的黏度具有良好的预报效果