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关键词： 自适应变摩擦摆支座   摩擦相关性   精细化摩擦模型   神经网络模型   等效线性化   改进的多模态推覆分析  

摘要： 隔震系统及其装置理论力学模型、设计方法和抗震性能评估是工程结构减隔震领域长期研究的核心内容。目前,摩擦摆隔震支座(Friction pendulum bearing,FPB)的研究方向是通过复杂化构造实现自适应性,而对摩擦系数精细化模型的研究相对不足。鉴于摩擦系数对结构变形和内力的显著影响,本文以带有自适应摩擦摆支座的基础隔震结构(Basic isolated structure,BIS)和层间隔震结构(Inter-story isolated structures,IIS)为研究对象,围绕地震响应控制,重点开展精细化摩擦模型开发、新型摩擦摆装置研发及其设计方法与系统抗震性能评估研究。通过理论分析、试验验证与数值模拟相结合的方法,系统研究了自适应摩擦摆支座的隔震性能,主要研究内容如下: 针对摩擦系数相关性对结构地震响应的影响机制尚不明确的问题,本文设计了一种特种热电偶直接测量摩擦面温度的试验,实现了表面温度的精确测量。基于此方法,分析了滑移速度、竖向面压、温度和粗糙度对摩擦系数的影响,并通过控制变量法提取了摩擦系数与压应力、滑移速度、粗糙度以及温度的相关性模型。同时建立了摩擦相关性动态耦合效应的精细化摩擦模型(Refined friction modeling,RFM),提出的实时摩擦热计算模型融合了牛顿冷却定理与横向辐射效应,使温度评估精度提升50%以上,在此基础上发展的RFM成功解决了传统库仑模型的滞回耗散预测偏差,这为结构耗能装置的摩擦界面优化设计提供了热力耦合分析理论框架,并开拓了动态运行条件下摩擦摆系统性能预测的创新方法。 进一步考虑到传统FPB设防目标单一、位移需求较高的问题,提出了一种具有线性变摩擦特性的自适应变摩擦摆支座(Adaptive variable friction pendulum bearing,AVFPB),并结合RFM,建立了其精细化力学模型。通过足尺力学和表层测温试验验证了模型的准确性。为更好地模拟此种复杂的非线性力学模型,基于摩擦面温度与相关参数的对 应数据组,提出了一种数据驱动的BP神经网络模型(Back propagation neural network,BPNN),将其嵌入数值分析中,避免了复杂卷积积分和理论假设,实现了支座工作状态的精确映射。研究表明,AVFPB在位移增加时摩擦力增大,增强了位移限制能力,但摩擦热会导致摩擦系数减小,增加位移需求,而基于BPNN的非线性预测模型更能反应表征摩擦面的温度变化,而不需要复杂的理论改进。 为解决自适应摩擦摆支座缺乏通用线性化分析方法的问题,结合AVFPB力学模型与RFM,提出了一种考虑摩擦相关性动态耦合效应的改进反应谱分析方法(Improved response spectrum analysis procedure,IRS)。其中,基于恒温控制对温度相关性试验做了进一步改进。上述方法通过随机振动理论和能量平衡原理,将支座等效参数表示为位移幅值的期望,并采用统计响应的峰值系数简化计算,同时通过摩擦相关性系数进行力学模型的实时修正。通过数值非线性时程分析结果验证了IRS的准确性,结果表明其能更安全地评估不同温度下的支座位移,尤其在高温环境下避免了滑移位移的低估,为摩擦摆系统的工程应用提供了技术支持,为温度极端地区的结构提供了兼具紧凑性、位移控制精度与热力学可靠性的隔震方案。 为进一步减小摩擦相关性影响以及提高经济性,提出了双曲面自适应摩擦摆支座(Double-curve adaptive variable friction pendulum bearing,DCAVFPB),其在构造复杂度未显著增加的情况下,位移能力提升一倍,滑移速度降低一半。通过试验间接验证了其精细化力学模型,并利用粒子群优化(Particle swarm optimisation,PSO)和非线性回归分析,建立了适用于自适应摩擦摆支座的等效线性化模型。与现有模型相比,该方法在评估峰值位移时表现更优,为自适应摩擦摆支座的推广应用提供了基础。 考虑到现有自适应摩擦摆支座的多样性和复杂性。结合变曲率、变摩擦机理和竖向抗拉理念,提出了一种轨道式自适应摩擦摆支座(Rail-mounted adaptive friction pendulum bearing,R-MFPB)。该支座通过组合不同类型轨道实现混合型的变摩擦和变曲率特性,并具有正交方向力学性能解耦和竖向抗拔能力。基于有限元模拟验证了其力学模型的有效性,开发了实用的非线性模拟单元,并探讨了其在小型轻质隔震系统中的应用潜力。 为进一步扩大AVFPB的应用范围,考虑AVFPB应用在动力特性相对复杂的层间隔震结构IIS中时,其抗震性能评估问题不能仅依赖于非线性时程分析(Nonlinear response histo

关键词： 螺栓结合部   动力学建模   参数辨识   模态分析   深度神经网络  

摘要： 螺栓结合部动力学特性对于研究设备整机的动态性能与结构安全至关重要,但是因螺栓结合面微观突起及不均匀接触压强等因素导致传统建模方法在局部接触刚度与阻尼的表征上存在显著偏差,难以准确表征系统整体的动态特性。为此,本文探索了一种基于局域接触虚拟梯度材料的栓接结合部等效动力学建模方法,并借鉴“数字孪生”概念引入深度神经网络模型(DNN)构建其孪生有限元模型,进一步提高了建模精度;结合基于代理模型的遗传算法进行参数寻优,对栓接结合部动力学参数进行了高精度辨识,获得了更为准确的动力学分析结果;本文研究的方法在一种机械伺服精冲机的模态分析中取得成功应用。本文的主要研究内容及研究成果如下: (1)通过分析螺栓连接结合面在受预紧力与外加载荷作用下的变形与受力得出结合面接触压强分布不均是导致建模误差的主要原因。本文采用在结合部界面嵌入梯度虚拟材料层的方法将局域接触区域等效为逐渐变化的功能梯度材料,并推导了梯度材料弹性模量、剪切模量、泊松比、密度等参数与接触压力分布之间的映射关系。随后,采用优化拉丁超立方试验设计与有限元仿真相结合,生成大规模训练数据,并利用深度神经网络构建孪生有限元模型,实现对结合部宏观模态特征的快速准确预测。 (2)设计了一种螺栓连接试件,并开展试验模态分析,获取试件前4阶固有频率等关键动态特征。结合代理模型和遗传算法,对虚拟梯度材料参数进行逆向辨识,校正了有限元模型中各梯度层材料属性。结果表明,相比传统均匀虚拟材料建模方法,所提出的虚拟梯度材料模型在固有频率预测方面的误差大幅降低,最大误差不超过4%,其中在此基础上完成模型修正的孪生有限元模型将误差降至1%以内。 (3)将上述方法应用于伺服精冲机的立柱—床身栓接结合部动力学分析中,并对整机的模态特性进行了数值仿真与试验验证,证明了该模型在复杂装备系统动力学分析及结构优化中的有效性和实用价值。 本研究在栓接结合部等效动力学建模与参数识别方面开展了系统性探索,既丰富了面向复杂装配体的建模方法,又为高精度动力学分析提供了新的思路,对提升装备的设计质量与工作可靠性具有一定的理论意义和实用价值。

关键词： 低速无人驾驶车辆   参数辨识   状态估计   无迹卡尔曼滤波   神经网络  

摘要： 随着自动驾驶技术的迭代升级,低速无人驾驶系统在封闭园区、物流配送等限定场景中已实现商业化应用突破。作为智能物流体系的关键执行单元,低速无人驾驶车辆承担着高精度路径跟踪与货物配送任务,其控制系统需满足L4级别自动驾驶标准。建立高精度动力学模型是实现精准控制的基础,然而受限于以下双重约束:一方面,专业的车辆动力学参数测试设备价格昂贵,高昂的研发成本制约着中小型企业的技术实施;另一方面,车辆惯性参数易受其装载货物重量的影响而发生改变,导致基于初始标定参数的动力学模型存在时变特性失配问题。这种参数不确定性与时变特性叠加,将严重影响控制系统的轨迹跟踪精度与行驶稳定性,因此,对低速无人驾驶车辆动力学模型参数精准辨识显得十分重要。 本文以低速无人驾驶车辆为研究对象,分析其在结构、传感器配置及控制需求方面的特殊性带来的特殊参数需求,总结出低速无人驾驶车辆动力学模型的关键参数,并设计了一套完整的低速无人驾驶车辆动力学参数辨识算法,同时搭建基于GRU神经网络的状态估计器解决参数辨识算法和控制算法所需输入信号缺失的问题。具体工作内容如下。 首先,分析低速无人驾驶车辆对关键参数的需求。从低速无人驾驶车辆的结构、传感器配置及控制需求的特殊性分析得出低速无人驾驶车辆在控制过程中对侧倾控制参数有着额外需求,且对车辆惯性参数的变化更为敏感。同时,低速无人驾驶车辆的低传感器配置及其特殊的工作环境也会为参数辨识算法和控制算法的输入带来影响。然后建立车辆在控制过程中所需的车辆横向纵向侧倾以及轮胎动力学模型并总结了模型中需要辨识的关键参数。最后分析了具体参数对于模型精度的影响,表明了对车辆关键参数进行辨识的重要性和必要性。 其次,基于GRU神经网络搭建车辆状态估计器。首先针对由低速无人驾驶车辆特殊工作环境带来的参数辨识算法和控制算法所需传感器输入信号缺失的问题,设计了基于GRU神经网络的车辆状态估计器架构。然后根据需要估计的状态值以及车辆动力学状态参数之间的映射关系选取神经网络的输入输出特征值并搭建数据集。最后对基于GRU神经网络的车辆状态估计器进行训练,并使用RMSE评价指标对其估计性能进行评价,结果表明该车辆状态估计器估计精度较高,为后续参数辨识算法和控制算法的输入提供基础。 再次,设计低速无人驾驶车辆多参数辨识算法。首先利用带遗忘因子的递推最小二乘法对整车质量进行单独辨识并设计仿真实验与递推最小二乘法的辨识效果进行对比,结果显示所用方法在收敛速度和对新数据的敏感性上有一定的优势。然后基于无迹卡尔曼滤波算法分工况对车辆动力学关键参数如质心距前轴距离,质心高度,横摆转动惯量,侧倾转动惯量,轮胎侧偏刚度进行辨识。最后设计仿真实验验证辨识算法在不同载荷下均能准确有效地辨识出车辆动力学参数,且误差均值均在5%以内。 最后,搭建低速无人驾驶车辆路径跟踪控制器。首先根据第四章辨识得到的车辆动力学参数和第三章估计得到的纵向车速基于参考轨迹建立横向误差模型。然后基于LQR控制算法搭建带有前馈控制的路径跟踪横向控制器。最后设计仿真实验分别验证控制器在不同车速以及不同载荷情况下的控制效果,结果表明该控制器在不同车速下均有较好的跟踪效果,此外,相较于未改变载荷情况下的控制误差,改变载荷后的最大横向误差和最大航向角误差分别增加了19%和12.5%,因此有必要在车辆载荷发生改变后及时准确地对车辆动力学参数进行辨识从而提高控制精度。

关键词： 羽毛球训练   肌肉激活   训练后拉伸  

摘要： 训练前肌肉激活与训练后拉伸在羽毛球训练中常被忽视,却是预防运动损伤、提升表现的关键。文章详细阐述了肌肉激活的目的、方法及注意事项,包括肩颈、核心、下肢等部位的激活动作,同时介绍了训练后静态拉伸的方法与重要性,强调适量、针对性及循序渐进的拉伸原则,对不同年龄段运动员的损伤预防具有指导意义。

关键词： 谐振微陀螺   非线性   蓝边带   红边带   灵敏度  

摘要： 谐振式微陀螺是一种用于测量角速率或姿态角的MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)惯性传感器。提升品质因数、信噪比及灵敏度等性能是惯性技术的重点研究领域。为提升微陀螺品质因数、灵敏度等性能,本文提出基于边带参数调制与激励的谐振式微陀螺结构,并进行动力学分析,研究参数调制与激励的能量转移机制,进而提升微陀螺性能。具体研究内容如下: 首先设计一种基于蓝边带参数调制的非线性谐振微陀螺,科氏力以二倍频参数激励的形式作用于谐振梁的轴向上。考虑微梁的几何非线性,采用哈密顿原理、伽辽金法与多尺度法进行微陀螺动力学建模与分析,通过半功率带宽法计算谐振梁的品质因数,利用非线性谐振梁分岔前后振幅比的变化表征微陀螺的灵敏度性能。结果表明,科氏力以二倍频参激形式作用于谐振梁时,非线性谐振梁分岔前后的振幅对角速度输入极为敏感。蓝边带参数调制会大幅提升谐振梁的品质因数,增大信噪比。当调制电压较大时,产生自激振荡现象。蓝边带参数调制会使振幅比灵敏度降低,但相对于频率偏移灵敏度而言依旧有60倍的提升,且蓝边带参数调制使振幅比灵敏度的非线性度降低64%。 为独立分析蓝边带参数调制中产生的自激振荡现象,设计一种基于蓝边带激励的非线性谐振微陀螺。通过Floquet理论确定了系统的稳定性,研究了不同参数对稳定性的影响,以及参激起始阈值和幅频响应。将调频与振幅控制法相结合,以差分检测蓝边带频率的变化表征陀螺的灵敏度。研究表明,阻尼的提升既扩大了系统的稳定区域,也增大了起始阈值。科氏力对稳定性的影响可以忽略。偏置直流电压的增加与极板间距降低均减小了稳定区域,但同时也改变了激励幅值。蓝边带激励MEMS谐振微陀螺比传统激励方式的灵敏度提高了133%。 最后,研究了红边带参数调制对微陀螺灵敏度性能的影响。根据红边带参数调制产生的模态分裂以及红边带频率失谐产生的振幅差现象,提出振幅比和振幅比差灵敏度表征方法,并分析了多个参数对灵敏度的影响。结果表明,振幅比灵敏度比传统频率偏移灵敏度提高2-3个数量级。基于振幅比差的灵敏度不仅解决了振幅比灵敏度中分段检测的复杂性,还提升了灵敏度和线性度,振幅比差灵敏度明显优于振幅比灵敏度。此外,减小调制电压以及正向增加失谐频率均会增大灵敏度,在非线性下增大驱动电压也会提升灵敏度。非线性的加入会增大灵敏度,但由于产生概周期运动使得量程减小。

关键词： 双电子复合   重离子储存环   快电子碰撞   动力学参数   强流宽束电子枪  

摘要： 原子、分子和离子的能级结构以及碰撞动力学参数,不仅是原子分子物理的重要研究内容,也是拟合天文观测光谱和建模诊断等离子体的基本输入参数,同时对能源、激光和半导体加工等领域的发展也具有重要意义。然而,原子、分子以及离子的碰撞动力学参数数据库仍不完备,且许多数据精度也不够高。因此,发展相应的实验技术以及研制新的实验装置,提高原子物理数据的精度并补充完善相关数据库,不仅能够加深人们对微观物理过程机理的理解,还能促进相关领域的发展。 本论文利用中国科学院近代物理研究所的重离子冷却储存环CSRe,测量了类碳86Kr30+离子的高精度双电子复合速率系数以及等离子体复合速率系数;利用中国科学技术大学的电子能量损失谱仪,测量了氪原子价壳层激发的动力学参数;设计并研制了用于电子碰撞电离实验的带状电子枪。本论文完成的具体研究内容如下: 1.利用重离子冷却储存环CSRe,测量了 0-60 eV范围内86Kr30+离子的双电子复合速率系数,并在此基础上获得了 10～3-10～7 K温度范围内的等离子体复合速率系数。通过对比实验与FAC理论计算的双电子复合速率系数,发现在0-7 eV和35-38 eV两个范围内实验与理论存在较大差异,表明类碳离子存在强烈的电子关联效应和组态混合。进一步分析表明,35-38 eV区间内主要存在三电子复合e-+2s22p2→2p4[1D2]6l的贡献。然而,由于理论处理高阶的三电子复合较为困难,FAC计算明显高估了此处三电子复合的强度。本论文测量的类碳氪离子的双电子复合速率系数和等离子体复合速率系数,为天体和实验室等离子体建模提供了所需的基准数据; 2.利用电子能量损失谱仪,在入射电子能量为1.5 keV和能量分辨80 meV的条件下,测量了氪原子价壳层激发的广义振子强度。通过与先前的实验及理论结果对比,发现当动量转移平方大于1.0 a.u.时1.5 keV的入射电子无法满足一阶Born近似。将实验测量的广义振子强度外推至动量转移平方为零,得到了相应的光学振子强度,交叉检验了电子碰撞和光吸收实验的结果。基于BE-scaling方法获得了从激发阈值到5 keV的积分截面。本论文报道的振子强度和积分截面补充了氪原子的电子碰撞激发动力学参数数据库,并且能够用来严格检验理论方法; 3.研制了一台强流宽束（束宽为70 mm）电子枪,实现了相应的控制以及数据采集和程序。测试发现,电子枪的钡钨阴极在缓慢升高到约1200℃后充分激活,此时本底真空好于5×10-7 Pa。电子能量在30-600 eV可调,电流最高可达42 mA,初步具备了开展电子碰撞电离实验的能力。

关键词： 肺动脉高压   超声心动图   右心功能   三尖瓣环平面收缩期位移   右心室面积变化分数  

摘要： 目的:本研究为一项探索性分析,旨在通过有限样本量初步构建基于多参数超声心动图的无创血流动力学预测模型,突破传统单一超声参数诊断动脉型肺动脉高压的狭隘局限,评估动脉型肺动脉高压（PAH）患者右心功能状态,优化风险分层体系,阐明超声心动图在PAH患者右心功能定量分析、疾病分期判定及治疗效果监测中的临床效用,从而提升床旁超声在动脉型肺动脉高压诊疗中的决策支持价值。 方法:纳入2023年10月至2024年10月期间贵州医科大学附属医院收治的经右心导管确诊的PAH患者55例,并收集PAH患者基线人口统计学特征（年龄、性别、血压、BMI、既往心衰史、病因）及临床参数（胆红素、PLT、PDW、NT-pro BNP等）、治疗方案。根据患者右心导管平均肺动脉压力将患者分为轻度PAH组（26mm Hg45mm Hg）。所有患者在右心导管术前24小时内接受了经胸超声心动图检查。检查时,患者取左侧卧位,超声测量参数包括三尖瓣环平面收缩期位移（TAPSE）、三尖瓣反流速度（TRV）、右心室收缩期及舒张期面积等。此外,通过评估下腔静脉直径及其吸气塌陷率估算右心房压力。在局部麻醉或基础麻醉下,经股静脉置入导管,测量腔静脉压、右心房压（RAP）、右心室压（RVP）、肺动脉压（PAP）等血流动力学参数,并记录肺动脉血氧饱和度（Sa O2）。心输出量（CO）采用Fick法计算。本研究采用SPSS 29.0软件进行数据分析处理。运用Shapiro-Wilk检验对连续变量的正态性进行评判,对于符合正态分布的数据,采用平均值±标准差（Mean±SD）的形式进行展示;而对于非正态分布的数据,则使用中位数及四分位距[M（Q1,Q3）]来表述。分类变量则以频数和百分比的形式呈现。在探讨TRV/TAPSE、RVFAC与血流动力学参数之间的相关性时,根据数据的正态性,分别选用Pearson相关系数（针对正态数据）或Spearman相关系数（针对非正态数据）进行分析。对于组间比较,若数据满足正态分布,则采用单因素ANOVA进行分析;若数据为非正态分布,则选择Kruskal-Wallis H检验进行统计推断。TRV/TAPSE、RVFAC、TAPSE与m PAP的关系通过多元线性回归分析,数据清洗后检查缺失值和异常值,并进行多重共线性诊断,计算方差膨胀因子（VIF）。以m PAP为因变量,TRV/TAPSE、RVFAC、TAPSE为自变量构建回归模型。为进一步分析,本研究将m PAP转化为二分类变量,以m PAP≥45mm Hg作为高肺动脉压（高危组）的临床标准,分为高危组（m PAP>45mm Hg）和轻、中度组（m PAP≤45mm Hg）。通过ROC曲线分析确定区分重度组的最佳截断值,并采用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线。若单一指标的AUC较低（如<0.7）,则结合多参数模型（TRV/TAPSE、RVFAC、TAPSE、NT-pro BNP）以提升AUC,优化预测能力。所有统计检验以P<0.05为显著性水平。 结果:本研究中,入组PAH患者平均年龄48.73岁,女性患者（69.1%）所占比例高于男性（31.9%）,尤其是重度组中女性占比显著更高（8/24vs）,同时重度组用药数显著多于轻度组。TRV/TAPS和RVFAC均与侵袭性肺血流动力学相关。TRV/TAPSE与肺动脉压力（m PAP、d PAP、s PAP）、血氧饱和度（Sa O2）及心输出量均存在显著相关性（均P<0.05）。其中,TRV/TAPSE与CO呈显著负相关。在多因素回归分析中,模型的R方值为0.560,调整后R方为0.534。TAPSE的标准化系数β为0.667,RVFAC的标准化系数β为-0.285,TRV/TAPSE的标准化系数β为0.433。模型的容差值均大于0.7,方差膨胀因子（VIF）均小于1.5。在重度组（m PAP>45mm Hg）的分析中,TRV/TAPSE的ROC曲线下面积（AUC）为0.628（95%CI:0.477-0.779）,最佳截断值约为0.26m·s?1·mm Hg?1,此时敏感度为46.9%,特异性为73.9%。相比之下,RVFAC的ROC曲线下面积（AUC）仅为0.327（95%CI:0.182-0.473）,其最佳截断值无实际意义,敏感度和特异性均低于50%。然而,通过结合多参数模型（TRV/TAPSE、RVFAC、TAPSE、NT-pro BNP）,AUC值显著提升至0.916（95%CI:0.825-1.000）,远高于单一指标的预测能力（TRV/TAPSE:0.628,RVFAC:0.327）。 结论:本研究通过系统性分析TRV/TAPSE与RVFAC的关联性,揭示了右心室功能与肺动脉压力（m PAP）及心脏整体代偿状态的动态交互机制。TRV/TA

关键词： 液压驱动型串联机构   动力学模型   参数辨识  

摘要： 液压驱动型串联机构凭借其高功率密度与多自由度协同控制特性,已广泛应用于工业自动化、工程机械及高端移动装备等领域。然而液压驱动型串联机构在作业时常需要实现高精度轨迹控制或者与环境接触交互,而这些都依赖于高精度的动力学模型进行,因此本研究针对液压驱动型串联机构的动力学模型展开研究,并针对其参数的辨识理论进行探索,进行以下主要研究工作: (1)液压驱动型串联机构动力学修正模型与仿真研究。首先建立n自由度液压驱动型串联机构的运动学和动力学模型,并针对具体的液压足式机器人分布式单腿进行建模和仿真分析,根据仿真结果分析液压执行器对动力学模型的影响,建立液压足式机器人分布式单腿动力学修正模型并仿真验证;随后建立n自由度液压驱动型串联机构的动力学修正模型。 (2)液压驱动型串联机构动力学参数辨识理论推导及仿真研究。首先对液压驱动型串联机构动力学修正模型进行参数分离并引入摩擦力矩,得到线性化动力学模型;其次设计激励轨迹并通过遗传算法进行优化,再针对线性化动力学模型采用递推最小二乘法辨识动力学参数,形成液压驱动型串联机构动力学参数辨识方法;最后针对具体的液压足式机器人分布式单腿进行参数辨识仿真验证。 (3)不同构型的液压驱动型串联机构动力学及参数辨识研究。分析液压足式机器人一体化单腿的构型特点,建立液压足式机器人一体化单腿的动力学修正模型,引入摩擦力矩并进行线性化处理;其次采用递推最小二乘法在仿真模型中验证所辨识参数结果的有效性,验证动力学修正模型和参数辨识方法在不同构型液压驱动型串联机构的有效性。 (4)液压驱动型串联机构动力学及参数辨识有效性实验验证。利用两种不同液压足式机器人腿部实验平台对所提出的动力学修正模型及参数辨识方法有效性进行实验验证。