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关键词： 自行车   运动生物力学   下肢动力学模型   车架结构参数优化   回归分析  

摘要： 随着生活水平的提高,自行车的设计定位从过去作为重要的交通工具扩展至如今的休闲、健身运动工具。在设计自行车时充分考虑骑行者的需要,把人与自行车密切结合起来,将是未来自行车领域发展趋势。本文基于人体运动生物力学与人机工程学,提出以人体下肢三关节总机械功最小为优化目标的自行车结构参数优化设计,为休闲自行车的定制化提供设计依据。课题开展的主要研究内容有: 首先搭建了同步采集骑行运动学与动力学数据的参数化调节试验台,并建立了相应的数据采集与处理流程;其次采用牛顿-欧拉动力学方法建立人体下肢三刚体的二维动力学模型,通过输入各关节运动学数据及脚踏板末端受力情况求解各关节力矩;最后利用数值积分法计算单关节单个踩踏周期内的总机械功。 本文选取6名健康受试者分别进行不同鞍座高度(90%、95%和100%大转子高)与不同座管角度(65°、70°和75°)的骑行试验,采用单因素重复测量方差分析鞍座高度和座管角度对人体下肢三关节运动学特征(关节角度和活动度)和动力学特征(关节力矩和机械功)的影响。研究结果表明,鞍座高度的变化对整个踩踏周期内髋关节最大和最小角度,对膝关节与踝关节的最大角度和关节活动度,以及下肢三关节总机械功具有显著影响。座管角度的变化对髋关节机械功及总机械功具有显著影响,其做功差异主要发生在座管角度为70°与75°之间。研究结果可为优化自行车车架结构参数提供理论与数据支撑。 基于骑行运动学和动力学特征,选取鞍座高度和座管角度作为自行车车架结构参数优化的设计变量,采用均匀试验方法设计试验方案,借助人体下肢三刚体动力学模型,通过非线性回归分析方法建立骑行者下肢三关节总机械功和车架结构参数之间的数学模型,并以人体下肢三关节总机械功最小为优化目标,利用Matlab遗传算法对所建立的数学模型进行优化,得到使特定骑行者具有最低能量消耗的鞍座位置参数。其次,对不同骑乘人开展试验,获得不同人体特征参数具有最低能量消耗的车架结构参数,通过回归分析建立起人体特征参数与最佳车架结构参数之间的数学模型。最后,对数学模型开展验证试验,证明方程的有效性与适用性。

关键词： 不同林型   单位有机碳酶活性   动力学参数   热力学参数   季节动态  

摘要： 黄土丘陵区沟壑分布广泛,土质疏松,水土流失严重,生态环境脆弱。人工林建设是遏制水土流失、增加植被覆盖率、减少土壤侵蚀,提高土壤质量的有效措施。林分类型对土壤物理化学性质和微生物群落构成有显著不同的影响,从而影响土壤质量修复的效果。土壤酶是生态系统的重要组成,广泛参与土壤的一系列生化反应,是土壤营养元素循环的重要驱动力。土壤酶活性及动力学参数是土壤酶学研究的热点领域,其变化对环境指示具有高敏感性,被看作土壤质量、健康评价的重要指标。同时,土壤酶能实现植物营养元素和机物循环转化,土壤酶活性的大小也反映了林木的生长状况和植物对营养元素的吸收和利用程度。当前土壤酶的研究主要集中于参与土壤碳氮磷元素循环相关的酶,用来反应土壤养分供应水平和肥力状况。因此,研究土壤酶动力学和热力学性质对于评价不同林分类型条件下土壤质量状况极为重要。本研究以黄土丘陵区针叶林（油松）、阔叶林（麻栎）和混交林（油松—麻栎混交林）3种人工林为研究对象,通过野外采样和室内测试分析,研究不同林型三个土层（腐殖质层、0-10cm和10-20cm）土壤理化性质和与碳氮磷元素循环转化相关的β-1,4-葡糖苷酶（BG）、纤维二糖水解酶（CBH）、N-乙酰氨基-β-葡萄糖苷酶（NAG）、亮氨酸酶（LAP）和碱性磷酸酶（ALP）的活性、动力学参数及热力学参数的季节变化特征。主要研究结果如下: （1）三种林型不同季节土壤容重（BD）随土层深度增加而变大,土壤含水率（SWC）、铵态氮（NH4+-N）、硝态氮(NO3-_N)、速效磷（AP）、全磷（TP）和有机碳（SOC）含量均随土层深度增加呈减小趋势。从林型来看,土壤BD、SWC、NH4+-N、AP和TP含量表现为阔叶林>混交林>针叶林。不同林型的土壤NH4+-N、AP和TP含量表现为夏季和秋季>春季>冬季。 （2）五种酶的单位有机碳酶活性在季节上整体表现为夏季、秋季>春季>冬季;从林型看,土壤酶的相对酶活性表现为混交林>针叶林>阔叶林;五种酶的相对酶活性表现为LAP>ALP>BG>NAG>CBH。夏季、秋季和冬季的单位有机碳酶活性向量长度表现为阔叶林>针叶林>混交林,表明阔叶林土壤微生物群落受到的碳元素限制相对较大。 （3）从季节来看,三种林型的土壤酶动力学参数最大反应速率（Vmax）和催化效率（Kcat）表现为秋季>夏季>春季>冬季,米氏常数（Km）表现为春季>冬季>秋季>夏季。土壤酶动力学参数Vmax和Kcat在林型上表现为混交林>阔叶林>针叶林,Km表现为针叶林最大,混交林最小。不同季节的土壤酶的动力学参数Vmax整体表现为LAP和ALP最大,其次是BG、NAG和CBH。四个季节不同林型五种酶的Ln Vmax与培养温度均表现为正相关,Ln Km与培养温度均表现为负相关。从季节来看,温度敏感性Q10（Vmax）和Q10（Kcat）均表现为春季和冬季>夏季>秋季,Q10（Km）表现为春季<夏季<秋季<冬季。从林型看,不同酶动力学参数温度敏感性Q10（Vmax）和Q10（Km）表现为混交林最大,Q10（Kcat）整体表现为阔叶林>混交林>针叶林。 （4）活化能（Ea）在季节上表现为冬季>春季>夏季>秋季,在林型上整体表现为混交林>阔叶林>针叶林,不同土壤酶Ea整体表现为CBH>NAG>LAP>BG>ALP。与碳氮磷转化相关5种酶热力学参数均表现为活化焓（ΔH）、吉布斯自由能（ΔG）>0,活化熵（ΔS）<0,且ΔH随温度升高逐渐减小,ΔG随温度升高逐渐增大。ΔH表现为CBH最大,ALP最小;ΔG表现为CBH最大,LAP最小;ΔS表现为NAG最大,BG最小。从季节来看,5种酶的活化焓ΔH在季节上表现为冬季>春季>夏季>秋季,在林型上表现为混交林>阔叶林>针叶林;不同酶的吉布斯自由能ΔG在季节上表现为冬季>春季>夏季>秋季,在林型上表现为针叶林>阔叶林>混交林;从季节看,不同酶的活化熵ΔS表现为春季>冬季>夏季>秋季,在林型上表现为混交林>阔叶林>针叶林。

关键词： PNF拉伸   高校排球运动员   下肢肌肉功能   表面肌电   等速肌力  

摘要： 目的: 研究常见不同类型PNF拉伸方式对运动员下肢柔韧性、肌肉力量以及肌肉神经募集能力影响,从而探讨PNF拉伸是否会影响运动表现,减少运动损伤风险,为更科学的运动训练,运动康复提供有力的理论基础和实践指导。 方法: 以内蒙古师范大学排球队在训18名男性二级运动员作为研究对象,本实验共包括保持-放松法、收缩-放松法和保持-放松-拮抗肌收缩法这三种类型PNF拉伸,将受试者按随机分组的方式分为三组,每组进行一种类型PNF拉伸干预,使用坐位体前屈测试仪在拉伸前后分别测试运动员下肢柔韧性。使用Myon无线表面肌电测试系统与CON-TREX等速肌力测试仪在拉伸前后分别进行表面肌电与等速肌力的同步测试,得到膝关节做屈伸运动时屈伸肌产生的积分肌电、峰力矩、相对峰力矩、平均功率。使用SPSS25.0软件对实验得到的数据结果进行成对样本T检验以及单因素方差分析等,显著性水平定位P<0.05。 结果: 1)保持-放松法、收缩-放松法和保持-放松-拮抗肌收缩法均可极显著提高坐位体前屈成绩(P<0.01),其中保持-放松-拮抗肌收缩组提升幅度最大,并且与保持-放松组之间存在显著差异(P<0.05)。 2)对于膝关节屈伸肌峰力矩,保持-放松组组内比较,膝关节伸肌拉伸后峰力矩在角速度60°/s与240°/s明显小于拉伸前(P<0.05);膝关节屈肌拉伸后峰力矩在角速度180°/s与240°/s显著小于拉伸前(P<0.05);收缩-放松组组内比较,膝关节伸肌拉伸后峰力矩在角速度60°/s明显小于拉伸前(P<0.05);膝关节屈肌拉伸后峰力矩在角速度240°/s显著小于拉伸前(P<0.05);保持-放松-拮抗肌收缩组组内比较,膝关节伸肌拉伸后峰力矩在角速度60°/s与180°/s明显小于拉伸前(P<0.05);3组组间横向比较不同PNF拉伸之间对峰力矩影响无显著差异(P>0.05)。 3)膝关节屈伸肌相对峰力矩各组在不同角速度下拉伸前后变化趋势与峰力矩相同,整体呈下降趋势;3组组间横向比较不同PNF拉伸之间对相对峰力矩影响无显著差异(P>0.05)。 4)对于膝关节屈伸肌平均功率,保持-放松组组内比较,膝关节伸肌拉伸后平均功率在角速度60°/s、180°/s、240°/s明显小于拉伸前(P<0.05);膝关节屈肌拉伸后平均功率在角速度60°/s、180°/s、240°/s显著小于拉伸前(P<0.05);收缩-放松组组内比较,膝关节伸肌拉伸后平均功率在角速度60°/s与240°/s明显小于拉伸前(P<0.05);保持-放松-拮抗肌收缩组组内比较,双腿屈伸肌在所有角速度均无显著差异(P>0.05);3组组间横向比较不同PNF拉伸之间对平均功率影响无显著差异(P>0.05)。 5)保持-放松组组内比较,股直肌拉伸后积分肌电在角速度60°/s与240°/s时显著大于拉伸前(P<0.05);股二头肌拉伸后积分肌电在角速度60°/s时明显小于拉伸前(P<0.05);收缩-放松组组内比较,股直肌拉伸后积分肌电在角速度240°/s时明显大于拉伸前(P<0.05);股外侧肌拉伸后积分肌电在角速度60°/s时明显大于拉伸前(P<0.05);保持-放松-拮抗肌收缩组组内比较,股外侧肌拉伸后积分肌电在角速度180°/s与240°/s时显著大于拉伸前(P<0.05);股二头肌拉伸后积分肌电在角速度60°/s与240°/s时显著大于拉伸前(P<0.05);拉伸后股直肌积分肌电组间比较,在角速度为240°/时,收缩-放松组高于保持-放松组(P<0.05);拉伸后股外侧肌积分肌电组间比较,当角速度为60°/s时,收缩-放松组高于保持-放松组(P<0.05);保持-放松-拮抗肌收缩组高于保持-放松组(P<0.05);在角速度为240°/s时,保持-放松-拮抗肌收缩组高于保持-放松组(P<0.05)。 结论: 1)保持-放松法、收缩-放松法和保持-放松-拮抗肌收缩法均能有效提高机体柔韧性,其中保持-放松-拮抗肌收缩组拉伸后坐位体前屈成绩提升幅度最大,并且与保持-放松组之间存在显著差异。 2)保持-放松法、收缩-放松法和保持-放松-拮抗肌收缩法均降低膝关节屈伸肌峰力矩、相对峰力矩、平均功率,但是三种方法之间对比无显著性差异。 3)保持-放松法、收缩-放松法与保持-放松-拮抗肌收缩法均能提高股直肌、股内侧肌、股外侧肌积分肌电。积分肌电增益效果:收缩-放松法>保持-放松法>保持-放松-拮抗肌收缩法。此外保持-放松-拮抗肌收缩法可以提高股二头肌积分肌电。

关键词： 超快速动态增强磁共振   乳腺肿块   乳腺癌   乳腺纤维瘤   动力学参数  

摘要： 目的:评估超快速动态增强磁共振(Ultrafast dynamic contrastenhanced magnetic resonance imaging,UF-DCE MRI)动力学参数MS及TTE在预测乳腺肿块良恶性方面的可行性。 材料及方法:该研究回顾收集南华大学附属第一医院2022年9月-2023年2月间符合条件的57例乳腺肿块患者术前均行乳腺UF-DCE MRI检查。根据乳腺肿块的术后病理结果,将总共65个病灶分为恶性组和良性组。收集患者的UF-DCE MRI动力学参数最大斜率(Max slope,MS)和增强时间(Time-to-enhancement,TTE)、患者乳腺肿块病理学特征、肿块形态学参数及相关临床信息。Student t检验或Mann–Whitney U检验比较连续变量,χ2检验或Fisher精确检验比较分类变量,双侧p<0.05被认为有统计学差异。采用Logistic回归分析各类变量和良恶性组之间的关联绘制受试者工作特征(Receiv er operating characteristic,ROC)曲线,使用曲线下面积(Areas under the curve,AUC)评估预测性能。 结果:65个乳腺肿块中,33个(50.7%,33/65)为恶性组,32个(49.3%,32/65)为良性组。在乳腺肿块形态学及MRI影像学参数的比较中,两组间的肿块在乳腺的左右分布、象限分布、肿块最大径等方面的差异均无统计学意义(p>0.05)。两组间的乳腺肿块形态、有无毛刺、有无腋窝肿大淋巴结、常规动态增强曲线类型等方面的差异均有显著性差异(p<0.01)。在肿块的动力学参数中,两组间的MS,TTE值均有显著差异(p<0.001)。单因素和多因素logistic回归分析显示,肿块的形态(OR,15.791[95%CI:1.193-209.36];p=0.036),MS(OR,40.030[95%CI:4.256-376.501];p=0.001)和TTE(OR,0.024[95%CI:0.003-0.200];p=0.003)对恶性肿块保持独立预测意义。ROC曲线分析显示,MS,TTE在鉴别方面表现出良好的诊断性能,AUC分别为0.7831,0.7898,具有较好的预测效能。 结论:UF-DCE MRI动力学参数MS及TTE在一定程度上可帮助预测乳腺肿块的良恶性。

关键词： 可降解塑料   酶降解法   叶枝复合角质酶   动力学参数  

摘要： 塑料是一类自然形成的或者可以人工合成的高分子聚合物，由于它有优异的耐用性和可塑性，因而在工业领域和人们生活中都受到了广泛应用。而不进行人工处理的PET材料在天然状态下也很难被降解，并给生态系统带来严重负担，塑料的降解与再生问题已经成为全球性的热点问题，因此也衍生了许多降解塑料的各种方法，如：光降解、热降解、生物降解等，其中因生物降解法绿色环保而被作为一种理想的降解方法，生物降解法中酶降解方法是一种十分环保且较高效的降解方法。　　本研究以叶枝复合角质酶(LCC)的四重突变体(F243I/D238S/S283C/N246G,ICCG)的基因组DNA为模板，构建重组表达质粒pET-21a(+)-ICCG，并对ICCG进行生物信息学分析，表明ICCG具有α/β折叠水解酶家族的典型结构特征。然后对ICCG基因进行定点突变，突变体将第165位的丝氨酸突变为半胱氨酸(S165C)，并将突变成功的pET-21a(+)-ICCG-S165C重组质粒进行外源蛋白表达和纯化。同时建立HPLC分析方法，对ICCG-S165C酶的最适底物进行检测筛选，底物S,S-bis(2-hydroxyethyl)benzene-1,4-bis(carbothioate)(简称为BHEC)相比于PET的降解产物对苯二甲酸乙二醇酯(Bis-hydroxyethyl terephthalate,BHET)和底物2-hydroxyethyl4-(((2-hydroxyethyl)thio)carbonyl)benzoate(简称为HEHB)催化降解效率最高;以BHEC为底物，测得ICCG-S165C酶的最适温度为60℃，最适pH为7.0，且热稳定性和pH稳定性均良好，并对ICCG-S165C酶进行了酶动力学参数的测定，在pH7.0，30℃条件下，Vmax=31.73μM/min，Km=0.67mM，kcat=3.14min-1，表明ICCG-S165C酶性质稳定，活性较好。ICCG-S165C酶最适降解底物的选择以及其动力学参数的测定，为后续实验中ICCG-S165C酶能够特异性降解塑料的合成与降解提供了一定的数据支持。　　常见的PET聚酯采用直接酯化法(PTA法)的聚酯合成工艺进行合成，设计合成的新型塑料结构与PET聚酯结构相似，故本研究通过合成PET聚酯对新型塑料的合成进行预实验设计，PET聚酯的合成实验中，使用独立设计的2L聚合反应釜进行合成，选择三氧化二锑(Sb2O3)作为酯化反应的催化剂，酯化反应时间为2-3h，使用磷酸三甲酯(TMP)作为热稳定剂，常压缩聚30-40min，低真空缩聚1.5-2h，高真空缩聚3h左右，合成的PET聚酯机械性能良好、稳定性好。新型塑料合成的正式实验选择对苯二甲酰氯与乙二硫醇作为原材料对新型塑料进行合成，得到反应体系的最优合成温度为20℃，最适反应溶剂为二氯甲烷，对苯二甲酰氯与乙二硫醇最优摩尔比为1：6。并选择二氯甲烷作为提取溶剂，使用HPLC和旋转蒸发仪对产物进行分析与纯化，并进行QTOF质谱分析，对反应产物进行分子量测定，得到三种产物的分子量大小分别为317.9798、541.9764、751.9937，分子式分别为C12H14O2S4、C22H22O4S6、C32H34O5S8，本研究为新型可降解塑料的合成、快速降解与再生提供一定的理论依据。

关键词： DH标定修正   激励轨迹   动力学模型   参数辨识   拖动控制  

摘要： 随着工业智能制造的兴起,机械臂已然成为提高生产力的强大助力。工业生产对机械臂的控制精度提出了更高要求,基于模型的控制能够提供更高的精度,因此基于模型的动力学控制逐步成为主流。本文完成了机械臂动力学建模和参数辨识,在此辨识结果的基础上实现了基于动力学模型的拖动控制。论文主要研究内容包括: 首先,本文推导了机械臂的运动学模型,利用激光跟踪仪对机械臂DH参数标定修正,得到了修正后的DH参数,提高了机械臂的绝对定位精度,为后续激励轨迹的运行提供了精度保障。使用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型,在Matlab中进行动力学模型正推得到力矩式后,将惯性矩阵表达式由质心惯性描述转换到连杆惯性描述,并且把动力学参数线性化。之后将Stribeck效应考虑在内,改进了关节摩擦模型,并将非线性模型参数分解到回归矩阵中,获得了可用于辨识的最小惯性参数集。 其次,为更好地激发机械臂的动力学特性,优化了激励轨迹的设计,确定以五阶傅里叶级数作为激励轨迹表达式。为提高实验收敛速度和降低噪声干扰,本文以机械臂信息矩阵最小奇异值的倒数作为目标函数,优化了目标函数。在设计激励轨迹时以机械臂工作空间及连续性作为约束条件,分别使用内罚函数法、遗传算法和代理优化算法对傅里叶级数的轨迹系数进行优化,每种算法优化出十条轨迹,并设计辨识误差仿真对比实验,对比三种算法辨识结果的均方根误差,择优选择由内罚函数法优化的参数作为最优激励轨迹的系数。 最后,进行真机实验,使机械臂运行激励轨迹,采集关节位置、力矩数据,并且设计巴特沃斯低通滤波器对数据滤波降噪;针对传统辨识算法进行改进,使用基于拟牛顿的BFGS(Broyden,Fletcher,Goldfarb,Shanno)迭代算法对带有非线性摩擦的动力学模型参数进行辨识。设计对比实验,使用最小二乘法辨识基于库伦-粘滞摩擦的动力学模型,将实际力矩值与模型预测力矩值相比较,两种算法辨识的六个关节的平均误差均值分别为1.14 N·m和1.51 N·m,改进辨识算法的平均误差精度比最小二乘算法提高了20.40%,尤其第六关节误差精度提高了33.87%,证明本文的方法提高了辨识精度。为了验证本文改进动力学模型的准确性,设计拖动控制器,对机械臂末端进行拖动控制,验证非线性摩擦的效果,相比库伦-粘滞模型,本文优化后的摩擦模型能够在低速条件下减弱第六关节的抖动现象,验证了本文拖动控制器的有效性。

关键词： 多体系统动力学   虚拟样机建模   联合仿真   参数反演优化   代理模型  

摘要： 诸如坦克、导弹、多管火箭等复杂系统装备作为高端制造业的重要组成部分,是维护国家主权的重要力量,在日益严峻的国际形势下,世界各国对于复杂系统装备的性能需求不断提高,但由于其复杂的系统结构,直接获取影响系统性能的关键结构参数存在一定难度,导致通过参数优化来提升装备性能的手段难以实施。本文提出了一种基于代理模型的复杂系统装备关键结构参数反演优化方法,以影响履带车辆减振性的关键结构参数为反演目标,选取车体质心铅垂加速度均方根值作为代表减振能力的性能指标,开展了关键结构参数反演优化的研究,通过建立履带车辆悬挂系统的代理模型来替代原始的物理模型进行参数反演优化,并设计了联合仿真与参数反演平台,实现了参数反演的自动化。本文主要工作如下: 首先,研究了刚柔耦合的多体系统动力学,分析了多刚柔体处理技术,在此基础上建立了履带车辆的动力学模型及其拓扑图。提出了基于遗传粒子群的动力学关键参数反演优化算法,并引入代理模型,利用最优拉丁超立方试验设计方法和Recur Dyn动力学仿真软件获取履带车辆悬挂系统关键参数样本点数据集,训练粒子群算法优化的径向基神经网络来建立代理模型。 其次,研究了与Recur Dyn仿真软件的联合仿真技术,通过Recur Dyn二次开发平台Process Net提供的Python接口,实现了仿真流程控制和计算结果文件解析,简化了训练代理模型数据集的收集以及参数反演优化的流程。在此基础上设计开发了联合仿真与参数反演平台,实现了仿真数据的采集、关键参数试验设计、联合仿真、代理模型训练和参数反演优化。 最后,通过履带车辆动力学模型对建立的联合仿真与参数反演平台进行功能验证。结果表明,通过代理模型获得的车体质心铅垂加速度均方根预测值与Recur Dyn中得到的仿真值相对误差小于±1%,利用代理模型进行参数反演优化使得车体质心铅垂加速度均方根值降低了75.85%,反演速度提高了84.3%,证明了本文所提方法的有效性和联合仿真与参数反演平台的实用性。 通过本文提出的方法及平台为复杂系统装备关键参数反演与优化提供了新的手段,未来可以拓展到机、电、液、力、磁等多学科的设计中,对于提升装备性能和可靠性具有重要意义。

关键词： 水下机器人   水动力系数   参数辨识   最小二乘法   多新息最小二乘法  

摘要： 随着海洋资源的勘探开发以及海洋技术的快速发展,自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为海洋科学研究和资源开发最有效的工具而受到广泛的关注。水下机器人动力学模型是其设计开发和实现高精度运动控制的基础。AUV自身复杂其动力学特性呈现非线性强耦合的特征,受复杂水下环境的影响,理论上建立的动力学模型具有时变不确定性问题,准确的获得其水动力系数成为水下机器人研究领域的难点之一。本论文针对上述AUV动力学建模问题,开展水下机器人动力学模型的参数辨识研究。具体研究内容如下: 首先,基于动力学理论开展AUV的动力学建模,明确模型的结构以及需辨识的水动力参数。在进行参数辨识之前通过牛顿-欧拉方程建立了水下机器人的6自由度动力学模型,基于平面运动假设和机器人水动力特性,简化了AUV的水平面运动方程和垂直面运动方程。 其次,开展了基于最小二乘算法(Least Squares,LS)和多新息最小二乘算法(Multi-Innovation Least Squares,MILS)的水下机器人模型辨识方法研究。LS算法的估计是无偏的,但LS算法是一次完成算法,存在对存储设备要求高、模型适应性差、不能离线辨识的问题。递推最小二乘算法(Recursive Least Squares,RLS)能够有效优化LS算法存在的问题,但RLS算法每次迭代计算利用单个新息来更新参数,存在数据利用率低、对观测数据质量要求高的问题。针对上述问题,基于多新息理论引入多新息最小二乘算法(MILS),MILS每次迭代利用多个新息数据修正参数,提高了参数的辨识精度和收敛性。 然后,基于AUV的水平面运动方程和垂直面运动方程,搭建AUV开环控制仿真试验平台。通过AUV仿真的运动参数和控制参数构成的输入输出数据集,开展基于LS算法和MILS算法的参数辨识研究。分别对水平面纵向、横向、偏航、垂直面纵向、垂向、纵倾6个动力学子方程开展参数辨识研究,辨识AUV的水动力系数。通过基于仿真的辨识结果验证了所提辨识算法的有效性和优越性,为后续基于实航试验的参数辨识研究提供指导基础。 最后,在开阔湖面开展AUV实体航行试验,收集实航试验数据集,通过实航数据开展基于MILS算法的参数辨识研究。为了验证MILS算法辨识结果的有效性,把辨识得到的水动力系数代入AUV运动模型,输入与实航运动相同的控制指令,预测AUV运动结果,把预测值和实际值进行对比分析。 仿真的辨识结果表明MILS算法优于LS算法,基于MILS算法的辨识结果具有更好的精度和收敛性。将MILS算法应用于AUV实航数据的辨识,利用基于辨识参数的AUV模型预测运动结果,预测值基本上能够反映AUV实际的运动趋势,这表明MILS可以有效的辨识水下机器人模型的水动力系数。 综上所述,本文开展了基于LS算法和MILS算法的AUV动力学模型参数辨识方法研究。针对LS算法和RLS算法存在的不足,提出MILS算法。通过仿真试验和实航试验的辨识结果验证了MILS算法在参数辨识研究中的有效性和优越性,本研究具有重要的工程实践应用价值。

关键词： 力触觉反馈设备   动力学建模   激励轨迹   参数辨识   迭代加权最小二乘法  

摘要： 随着信息化社会的快速发展和智能化需求的日益增长,人机交互技术逐渐成为科技研究的重要领域。力触觉反馈设备作为人机交互技术的重要组成部分,正逐渐在医疗、虚拟现实、仿真训练等领域展现出广阔的应用前景。然而,在实际应用中,力触觉反馈设备的性能往往受到动力学参数的影响。这些参数不仅决定了设备的运动特性和响应速度,还直接关系到用户在使用过程中的体验感受。因此,对力触觉反馈设备的动力学参数进行辨识研究,对于提升设备性能、优化用户体验具有重要意义。目前国内的力触觉反馈设备主要依赖进口,关键技术的垄断以及高昂的产品价格,导致力触觉反馈设备已成为限制国产虚拟现实技术和虚拟手术整体行业发展的一项卡脖子技术。因此,开展国产力触觉反馈设备的研究与开发,制造出具备自主知识产权、性能优良的力触觉反馈设备具有极为重要的意义。 针对上述提出的问题,本文以国产六轴力触觉反馈设备为研究对象,对其进行动力学参数辨识研究,主要内容如下: 1、为了提高动力学模型精度,提出了一种新的改进摩擦力模型。首先,采用改进D-H法建立力触觉反馈设备运动学模型,并推导出雅克比矩阵。随后,基于牛顿-欧拉法,进一步建立了力触觉反馈设备动力学模型,并在建模过程中充分考虑了摩擦力因素的影响,通过对力触觉反馈设备的关节进行摩擦实验,根据实验结果,提出了一种在库伦-粘滞摩擦模型基础上增加高速补偿项的新的改进摩擦模型,提高了动力学模型精度。最后,利用蒙特卡洛法绘制了力触觉反馈设备的工作空间云图,检验其在空间运动的工作特性。 2、采用了一种有效的参数重组方法,进而获取了前三个关节所要辨识的最小参数集。在进行这项研究时,首先运用平行轴定理,对非线性的动力学模型进行了线性化处理。由于力触觉反馈设备后三个关节不提供反馈力且未安装电机,将其化简为三关节模型。随后,通过直接重组参数的方法,递推得出待辨识动力学最小参数集。接着,为了充分激励模型,对不同的轨迹模型进行深入讨论与分析,决定采用有限项傅里叶级数来构建激励轨迹。最后,在尽可能充满整个工作空间的范围内,选择回归矩阵的条件数作为优化指标,选用了差分进化算法对轨迹进行优化处理。 3、为了提高辨识的精度,设计了一种迭代加权最小二乘辨识算法。首先,在搭建的实验平台中,使力触觉反馈设备按照优化后的激励轨迹进行运行,同时实时收集数据。把采集到的数据经过一系列的滤波技术处理,包括均值滤波、巴特沃斯低通滤波以及零相位移滤波,以确保数据的准确性。接着,分别使用传统最小二乘法和迭代加权最小二乘法进行参数辨识。随后,为了验证辨识实验的可靠性,运行了一条全新的轨迹,并将两种方法得到的辨识结果进行详尽的比较分析。最终,得出了辨识实验是可靠的,并通过均方根误差这一数值指标的分析,结果显示改进的方法在辨识效果上展现出了明显的优势。