摘要:轴孔装配作为制造业核心工艺，其智能化对产品精度与可靠性至关重要。传统人工算法存在模型依赖强、自适应不足等问题，而数据驱动方法通过从数据中隐式学习响应模式，展现出良好的泛化性能。本文系统综述了基于数据驱动的轴孔装配技术，从环境感知、装配控制及任务课程设计梳理进展。分析了智能体在轴孔装配中的感知、任务理解与控制以及课程设计对任务的影响，并针对现有研究在动态响应、鲁棒性及任务理解等方面的瓶颈，展望未来研究需聚焦以任务需求为引导的低成本感知、先验知识+数据驱动的决策框架、未知任务空间的性能评估、以及探索人机共融下的任务理解与控制。

摘要:大型仿生扑翼机（Large bionic ornithopters， LBOs）翅膀在扑动过程中会产生明显的柔性变形，气动特性复杂，其变形情况除受翅膀扑动影响外也与机体运动相关。本文通过耦合有限元方法和有限状态气动方法建立LBOs的翅膀三维气动弹性模型，并将该模型与通过凯恩方程法建立的多体动力学模型结合，搭建了LBOs的飞行动力学模型。该模型考虑了LBOs扑动过程中翅膀的柔性变形与机体运动的影响，能够计算LBOs前飞时的位置和姿态变化情况。通过该模型计算了LBOs前飞时的飞行状态，并与实际飞行实验数据做对比，结果表明该模型可以较好地模拟LBOs的飞行状态，验证了该模型的准确性。

摘要:模块化机器人可重构为不同的拓扑，从而具备多样的工作能力以应对复杂多变的任务需求，如何求取具备所需工作能力的机器人最优拓扑是充分发挥模块化机器人重构特性的关键。为解决这一问题，本文提出了一种基于灰狼优化算法（Grey wolf optimizer，GWO）的模块化机器人拓扑优化方法。首先，针对模块化机器人构建运动链表征，并基于旋量法和牛顿-欧拉法完成运动学/动力学建模。然后，基于运动链表征设计拓扑决策变量，考虑机器人的模块数量、最大关节驱动力矩和灵巧性设计目标函数，引入交叉、变异概念改进灰狼优化算法，建立拓扑优化模型并求解。最后，针对两个实验求解所对应的最优拓扑，对比验证了该算法能有效求取模块化机器人最优拓扑。

摘要:目前基于智能复合微结构（Smart composite microstructure， SCM）工艺的压电式多足微爬行机器人一般采用整体设计、整体组装的方式，虽然结构紧凑、集成度高，但结构间相互耦合严重，并且装配和维护困难。针对该问题，提出一种模块化制造、自由式组装的多足微爬行机器人设计方法，并据此研制一种水平布置的四足模块化微爬行机器人。首先提出了整机的模块化设计方案，开展了多自由度腿的结构设计。其次研究了压电驱动模块、微角运动模块以及二自由度腿的具体加工和组装流程，完成了对各模块的加工与测试。然后开展了机器人的整体装配，并基于Trot步态利用Adams进行了机器人的运动仿真。最后对机器人进行了实际的运动测试，初步验证其运动性能，为后续优化设计以及更多形式的模块化微爬行机器人的开发奠定基础。

摘要:针对空间中大型桁架的在轨组装需求，设计了一套空间桁架在轨装配系统，包括装配机器人、基于构件级模块单元的桁架系统。考虑整个装配过程的安全性与有序性，构建了基于邻接矩阵的桁架杆件装配流程数学表达，用于规划立方体桁架单元各杆件的装配序列。同时，提出了面向任意装配位置的弧形轨迹规划方法，保证杆件装配全流程的平滑性以及对接阶段的正对齐。最后，利用一种根据接触力动态调整参数的自适应柔顺控制算法，确保桁架杆接触装配的安全性与柔顺性。基于本文搭建的空间桁架在轨装配系统仿真软件ADAMS与Simulink联合仿真模型，表明本文所提出的自主装配轨迹规划与控制策略能够实现空间桁架的自主平滑柔顺装配，且装配过程中的接触力小于10 N。

摘要:针对一种无伴随运动的移动副转动副万向副-2移动副转动副万向副圆弧副（Prismatic-joint revolute-joint universal-joint-2 prismatic-joint revolute-joint universal-joint pc-joint，PRU-2PRUPc）并联机构，进行了运动学分析。首先基于螺旋理论对所设计的PRU-2PRUPc并联机构进行自由度与伴随运动的分析。接着，推导了该机构的运动学反解解析解，基于粒子群算法得到机构在不同位姿下的运动学正解数值解，验证了反解的正确性，并通过Adams软件进行运动学仿真验证。然后基于螺旋理论，对机构的奇异性进行了分析，得到机构的输入端与输出端的奇异位型。最后基于运动/力传递指标对机构进行了分析，绘制了并联机构的性能图谱，为后续的优化与应用奠定了理论基础。

摘要:冗余驱动能够帮助机器人越过奇异位形，但它能否提高机构的运动/力传递性能，尚无定论。鉴于此，首先，设计了一种冗余驱动4-转动副移动副转动副（Revolute-joint，prismatic-joint，revolute-joint，PRR）平面并联机器人，建立并解析求解了其正运动学方程。其次，根据尺度约束关系，推导并解析求解了杆长协调方程。根据位移求导法，推导了雅可比矩阵并分析了奇异位形。接着，借助于广义逆、分块矩阵等数学工具，求解了机器人的局部条件数指标（Local conditioning index，LCI）。最后，对比分析了4-RPR并联机器人与4种3-RPR并联机器人的正解特性、奇异位形和运动/力传递性能。结果显示，所设计的新型机器人的正运动学方程解的个数减少了一半，奇异位形更少，优质工作空间占比提升了1.15%~16.67%。这表明，4-RPR平面并联机器人更易于运动控制，且具有更优越的奇异性能，适合应用于3D打印、码垛等对灵活性要求较高的场景。

摘要:针对双臂空间在轨服务机器人在遭遇极端异常情况下飞轮、发动机故障等传统姿态控制失效问题，提出了一种基于强化学习的双臂空间机器人应急姿态控制算法。与传统姿态控制算法相比，本文仅通过飞行器所配置的两条机械臂进行有限的飞行器姿态恢复。通过搭建算法训练的物理环境，应用无模型的近端策略优化（Proximal policy optimization，PPO）算法进行姿态控制，结合在轨操作中机械臂运动学约束，设计奖励函数优化飞行器姿态控制精度。为验证上述策略有效性，在MuJoCo仿真环境中进行星体姿态恢复数值仿真，并针对不同星体质量、不同末端负载质量等工况进行算法适应性评估，结果表明该强化学习方法能满足飞行器进行有限姿态控制的需求，无需参数调节且具有一定鲁棒性。

摘要:针对传统的蜣螂算法在三维无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题，提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法（Multi-strategy improved dung beetle optimizer， MSIDBO）。该算法首先采用空间金字塔匹配（Spatial pyramid matching，SPM）混沌映射与反向学习策略进行种群初始化，以提高初始种群的多样性和质量。其次，引入改进后的边界收敛因子，以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后，融合海鸥优化算法的攻击机制，以提升收敛速度和求解精度。最后，采用t-distribution差分变异策略，以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试，MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法，在收敛速度与精度方面表现突出；此外，将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真，实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小，路径质量更高，平稳性更佳。

摘要:形状记忆合金（Shape memory alloy，SMA）作为智能驱动材料之一，因具有变形量大、变形方向自由度大且变形可短时急剧发生等特点得以广泛开发应用。目前关于SMA的应用主要围绕其形状记忆特性与伪弹性特性，且皆与温度直接相关，但较低的响应频率限制了其适用范围。基于此，本文在聚偏氟乙烯（Polyvinylidene fluoride，PVDF）中引入锆酸铅钡（Pb_0.8Ba_0.2ZrO₃，PBZ）纳米陶瓷纤维，采用溶液流延法将其涂覆于NiTi片表面制备PBZ/PVDF@SMA片式复合弯曲驱动器，室温下通过PBZ/PVDF薄膜的电卡效应加热及冷却SMA片式弯曲驱动器，并与传统电流加热与自然冷却SMA方式作对比，旨在缩短SMA片式弯曲驱动器循环周期，同时获得较高的位移输出，通过仿真模拟揭示PBZ/PVDF复合薄膜加热与冷却SMA片式弯曲驱动器过程。

摘要:超高空太阳能无人机具有超大展弦比和超轻质结构的特点，其气动布局参数不仅与全机气动特性和静稳定性密切相关，还间接决定了飞机结构变形和结构重量的大小。另外，结构变形的存在又会反过来对飞机的气动特性和静稳定性造成影响。因此，超高空太阳能无人机综合设计是一个耦合了气动、结构、稳定性的多学科综合优化问题。对于此类设计问题，顺序串行设计方法效率较低，且难以得到系统的整体最优解。本文基于多学科并行的思想建立了考虑结构变形的超高空太阳能无人机气动/结构/稳定性综合优化设计方法，有效提升了超高空太阳能无人机在设计约束条件下的任务载荷能力，揭示了超高空太阳能无人机气动布局及结构设计参数对飞机任务载荷能力的影响规律。

摘要:为提升风电机组运行效率并优化运维成本，将时域特征指标分析技术与多传感器信息融合策略相结合，提出一种基于灰狼优化（Grey wolf optimization，GWO）算法-支持向量机（Support vector machine，SVM）的风电齿轮箱状态监测方法。首先计算了表征振动能量的不同时域统计特征值，采用并行叠加方式进行特征级和数据级融合得到信息融合矩阵。在此基础上建立了基于GWO-SVM的故障诊断分类模型。为验证模型性能，使用QPZZ-Ⅱ旋转机械振动试验台所采集的齿轮箱实测数据对本文所提方法进行验证分析，结果表明该方法明显优于其他传统方法，其在分类诊断准确率上展现出显著优势。

摘要:围绕电弧增材制造（Wire arc additive manufacturing， WAAM）镍铝青铜（Nickel-aluminum bronze，NAB）的显微组织演变及力学性能调控，结合激光冲击强化（Laser shock peening， LSP）与退火热处理工艺，分析了不同处理条件下材料的微观结构及表面力学性能演变机制。结果表明：LSP 处理后材料表层晶粒显著细化，显微硬度由182 HV提升至223.5 HV，同时表面形成最高达572 MPa的残余压应力层；后续热处理通过静态再结晶机制优化了晶相组织，利用LSP引入的位错能量促进晶界重构，在保留近表面硬化特性的同时，使材料表层硬度整体提升至 202 HV，并显著消除了残余应力。本文旨在为WAAM NAB的表面强化策略提供参考，拓展LSP与热处理在增材制造金属材料中的应用潜力。

摘要:作为舱门操作的核心部件，舱门手柄凸轮机构直接影响舱门的操作效率与安全性能。为提高舱门操作效率，改善手柄凸轮的接触特性及从动件负载，采用非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ， NSGA-Ⅱ）对舱门手柄凸轮机构进行了多目标优化设计。优化结果表明：该算法提升驱动曲线优化效果显著，压力角、阻力和阻力矩均有所降低，曲率半径得到了适当增大；泄压门驱动曲线的优化效果较弱，但仍实现了一定的性能提升。该研究为舱门凸轮机构的优化设计提供了有效的解决方案，具有良好的实际应用前景。

摘要:通过数控加工方法制备铸造用冷冻砂型是实现数字化冷冻砂型绿色铸造的重要基础。开展了冷冻砂型在不同目数和含水量下的数控加工稳健参数优化研究，获得对尺寸精度影响波动最小的切削加工工艺参数组合，当切削速度为188 m/min、进给速度为120 mm/s、切削深度为3 mm和切削宽度为8 mm时，数控加工冷冻砂型的尺寸精度较稳定。开展冷冻砂型多参数耦合排砂工艺参数优化研究，以排砂率为指标，在不同型腔三维尺寸条件下分析流量、靶距、俯角和口径对排砂效果的影响规律，优化出较优排砂工艺参数组合，流量为30 L/min、靶距为45 mm、俯角为65°、口径为2 mm，排砂效果较好。耦合冷冻砂型力学性能与排砂要求，优化得到造型参数为100目原砂与4%（质量分数）含水量。通过试验优化得到完整的冷冻砂型数控加工排砂工艺参数窗口，实现冷冻砂型数控加工的高精高效成形。

摘要:复杂机电产品装配产线多采用模块化设计以实现多型产品并行生产，各模块装配过程中存在部分工序组批处理、多机并行加工等复杂情况，为车间排程方案的制定带来巨大挑战。本文以复杂机电产品柔性装配作业车间为研究对象，多品种小批量生产模式下考虑多机并行批处理，以最小化最大完工时间、最小化拖期时间和最大化平均设备利用率为目标，建立多目标整数规划模型。根据问题特性，设计嵌入启发式规则的快速非支配排序遗传算法求解模型。实验表明，本文提出的排程策略及模型能提供合理的批产机组批方案；改进算法与传统非支配排序遗传算法相比，最大完工时间平均缩短4.25%，总拖期时长平均降低32.30%，平均设备利用率增长0.69%。

摘要:电弧增材构件柱状晶生长特征显著影响其力学性能，但当前针对电弧增材构件断裂行为研究匮乏。为此，本文以304不锈钢薄壁构件为研究对象，分别对其沿沉积与扫描方向拉伸及断裂行为进行调查，并结合光学显微镜（Optical microscope， OM）、扫描电子显微镜（Scanning electron microscope， SEM）与电子背散射衍射（Electron backscatter diffraction， EBSD）对断口及其截面进行表征以揭示断裂机理。结果表明：构件组织沿沉积方向呈明显柱状生长，导致沉积方向强度低于扫描方向，但断裂位置发生显著颈缩，断口分布大量细小韧窝，表现出更高的塑性行为。然而，层内的粗大柱状晶成为断裂薄弱点区域，在平行于柱状晶的拉伸应力下，最终断裂在层内区域。相反，扫描方向因柱状晶界抑制位错滑移而表现出高强度和低塑性。断口区域存在大量小角度晶界与应变，表明位错的非均匀滑移引发应变集中和断裂。

摘要:针对航空航天、车辆等工程领域存在输入数据完全随机缺失的情况，提出了一种基于Yeo-Johnson变换和最大熵原理的结构可靠性分析方法。首先，通过Yeo-Johnson变换将原始数据变换为正态化数据。再次对正态化数据进行扩充抽样，推导Yeo-Johnson逆变换，并对扩充数据进行逆变换。最后利用最大熵原理对全部数据进行概率密度函数拟合及失效概率的计算。将本文方法应用在3个算例中，结果表明：该方法能够对缺失数据进行样本扩充，有效解决因为数据完全随机缺失无法正常进行可靠性分析的情况，所提方法具有较高的可行性和工程应用价值。

摘要:针对未来通用访问收发机（Universal access transceiver， UAT2）模式的广播式自动相关监视（Automatic dependent surveillance-broadcast，ADS-B）系统设备在低空高密度情景下对低空飞行器的监视工作可能产生报文重叠的问题，将泊松过程和二项分布等概率公式与UAT2数据链收发过程特点结合，建立ADS-B接收设备处理单条报文接收成功率与影响变量的关系模型，揭示了在理想工作情况下和报文重叠的情况下，ADS-B接收设备的监视容量由信道误码率和处理速率共同决定。仿真结果表明：以报文接收成功率PSUC不低于70%为期望值，信道误码率为10^-2时，监视容量可达到199条/s，误码率为10^-3时，监视容量可达到256条/s，仿真实验结果与模型曲线基本拟合验证了本文所提的UAT2数据链路ADS-B接收设备的监视容量量化评估模型的合理性。

摘要:由于具有高时间分辨率、无创性，脑电（Electroencephalogram， EEG）信号被广泛应用于航空航天任务操作员的疲劳、脑力负荷分析等。针对EEG信号多通道且各通道内信息不完全相同的特性，提出了一种基于最小冗余最大相关性（Minimum redundancy maximum relevance， mRMR）算法的EEG特征评价技术。通过设置目标变量，计算各通道内EEG特征与目标变量的互信息量、特征在通道内部的冗余度，可对EEG特征的性能做出评价。进一步，获取管制员在不同脑力负荷下的EEG数据，对一系列EEG特征做出评价并与已有研究、特征在不同分类方式下的可分性进行对比，验证了该特征评价技术的有效性。与现有的技术相比，该技术避免了灰色关联分析法确定权重参数和灰色关联度的主观性、避免了分类器评价法的差异性。相较于已有的特征选择算法，考虑了通道内部信息的冗余，使得评价结果更为准确。相较于基于统计学的相关技术，该方法可对特征的性能做出定量的评价，以便对不同指标进行比较。最后，阐述了该评价方式疲劳程度分析、情绪识别等方面的应用。