本文研究了在极端北风条件下可最小化风力影响的抛物面太阳能跟踪器（PST）闭环控制器设计。通过建立PST的数学与数值模型并进行参数识别，结合CFD风流动分析获取空气动力系数，并经实验验证后用于控制器设计。针对基座和抛物面分别设计了多种控制算法，在标称与扰动条件下进行模拟比较，结果表明非线性控制和最优控制在抗风干扰方面表现优异。文章为PST在复杂风况下的高效稳定运行提供了理论依据与技术方案。

本文研究了并行版本的模拟退火（SA）与遗传算法（GA）在机器人操作器优化中的性能对比，结果表明GA在收敛速度、稳定性和计算效率方面优于SA。同时，针对枢轴喷嘴系统建立了基于拉格朗日方法的动力学模型，并设计了有效的轨迹跟踪控制律，实现了系统的快速稳定。此外，通过CFD风流动模拟和实验验证，对抛物面太阳能跟踪器在极端风况下的响应进行了分析，并设计了可最小化风影响的闭环控制器。研究涵盖了优化算法、非线性系统控制与可再生能源设备的动态调控，为相关领域的工程应用提供了理论支持和技术路径。

本文研究了基于模拟退火（SA）和遗传算法（GA）的机器人操作器性能优化方法，重点比较了两种并行SA版本与简单GA在五连杆双自由度机器人上的优化效果。通过引入并行计算，显著减少了算法的计算时间并提升了优化质量。实验以圆形轨迹跟踪为目标，采用扭矩积分和位置误差作为优化标准，结果表明并行SA在降低能耗和提高精度方面优于传统顺序SA和GA。文章还探讨了不同并行策略对算法性能的影响，为机器人设计初期的配置优化提供了高效工具。

本文研究了鱼雷锚的姿态控制与下肢康复机器人的参数优化问题。在鱼雷锚控制方面，建立了基于动力学方程的控制模型，并结合CFD分析进行行为模拟。针对下肢康复机器人，提出了一种由2PRP-2PPR并联机构和RRR串联被动矫形器组成的坐/躺式康复系统，通过区间分析与非均匀覆盖方法确定其工作空间，并设计算法优化关键几何参数。仿真结果验证了该方法的有效性，实现了对康复运动范围的精确覆盖与结构尺寸的最小化，为康复机器人设计提供了理论支持和技术路径。

本文对皮带传动系统和鱼雷锚的动力学特性进行了深入分析。在皮带传动系统中，研究了其旋转与横向振动模式，建立了基于哈密顿原理的非线性数学模型，并通过计算方法分析了不同传输速度下系统的前六阶振荡模式。结果表明，部分模式受速度影响显著，而与张紧器角度关系较小。对于鱼雷锚系统，构建了包含6自由度的运动方程，结合CAD-CFD数值模拟，分析了流体动力学扰动对其稳定性的影响，发现攻角在±5°内具有较高稳定性。文章进一步探讨了两类系统的关联与差异，提出了实际应用中的挑战及解决方案，并展望了智能化、高效化的发展趋势。研究成果

本文对单轮机器人和带肋皮带系统的动力学特性与控制策略进行了深入研究。针对单轮机器人，基于重心偏移驱动原理建立非线性动力学模型，并通过能量法和欧拉-拉格朗日方程推导系统动态方程；经线性化处理后获得状态空间模型与传递函数，结合根轨迹法设计补偿控制器，显著提升闭环系统稳定性与响应速度。对于带肋皮带系统，聚焦于旋转与横向振荡的耦合行为分析，提出可预测振荡频率、相移与幅度的建模方法，为工业应用中的柔性传动系统设计提供理论支持。研究还通过数值模拟与软件仿真验证了模型有效性，并展望了两类系统的未来发展方向，包括运动拓展、

本文研究了主从机械臂与单轮机器人的控制策略。针对主从机械臂，提出一种基于输出的鲁棒控制器，在存在模型不确定性和外部扰动的情况下实现轨迹跟踪并满足状态约束和避障要求，采用吸引椭球法估计控制增益，并通过数值模拟验证性能优势。对于单轮机器人，利用欧拉-拉格朗日方法建立非线性动力学模型，经线性化后基于根轨迹法设计控制律，实现线速度调节与横向平衡控制，并通过闭环仿真评估可行性。文章对比了两种系统的控制目标、建模方式、控制器设计及适用场景，分析各自优缺点，并展望未来在鲁棒性提升、智能决策、多机协作与跨领域融合等方面的研

本文介绍了一种用于移动机械臂的视觉系统开发，旨在解决烘焙等行业中物体掉落需人工捡拾的问题。系统基于V模型设计，采用QFD方法分析用户需求，结合HSV颜色模型与阈值分割实现面包等物体的识别，通过相机标定和运动学模型计算物体在欧几里得空间中的位置，并控制机械臂完成抓取与放置任务。系统具备光照变化适应性强、识别精度高（达98.3%）、模块化可扩展等优点，适用于食品分拣、物流仓储及制造业等多个场景。未来将朝智能化、多传感器融合和人机协作方向发展。

本文探讨了机电系统中三种鲁棒状态估计技术在参数不确定性下的良好表现及其在实时控制中的挑战；针对5自由度串联机器人，提出基于D-H约定的半解析逆运动学方法，有效提升太空碎片捕获等任务中的轨迹计算效率与精度，并拓展其在工业、医疗和教育领域的应用；同时，开发了适用于食品行业的移动机械手视觉系统，结合AI算法实现物体识别与自动清洁，未来可通过多传感器融合与深度学习进一步优化。三项技术有望与人工智能、物联网融合，推动智能化自动化发展。

本文研究了基于吸引椭球法（AEM）和滑模观测（SMO）的欠驱动系统鲁棒状态估计方法。针对永磁直流电机驱动的非线性机电系统，设计了全阶、降阶以及结合AEM与SMO的观测器结构，并通过三连杆倒立摆（TLIP）系统进行实验验证。理论分析表明，所提方法可在存在模型不确定性与外部干扰的情况下实现最终一致有界（UUB）稳定，有效抑制峰值现象。实验结果对比显示，结合AEM与SMO的观测器在上升时间和估计精度方面表现更优，具有良好的动态性能和鲁棒性。未来工作将聚焦于观测器优化、复杂系统扩展及与先进控制策略的集成应用。

本文研究了高Q值微机械谐振器中瞬态振动的抑制问题，提出利用参激耦合实现模式间能量快速转移的方法。通过建立耦合Mathieu方程模型并应用平均化技术，在反共振频率下分析系统的动态响应，推导出包络振幅周期和最优参激脉冲长度的解析公式。仿真结果表明，该方法可将稳定时间从0.1秒显著缩短至16毫秒以下，且参激幅值越大，抑制效果越明显。该技术为提升微机电系统响应速度提供了有效途径，适用于滤波器、传感器等需快速重复操作的设备。

本研究针对由混合短滑动轴承支撑的双盘刚性转子系统，建立了考虑润滑压力场与主动控制的数学模型。基于雷诺方程与Ocvirk解，结合狄拉克δ函数模拟外部加压效应，分析了不同油注入位置对振动特性的影响。采用PID控制器实现主动振动控制，并通过Lyapunov方法验证系统稳定性。利用Matlab-Simulink进行数值模拟，结果表明PID控制可显著降低穿越第一共振时的振动幅值（峰值≤5µm），并与Bently Nevada RK4平台的实验数据吻合。研究验证了加压润滑与主动控制在转子系统振动抑制中的有效性，为后续控

本文介绍了一种基于图像处理的低成本被动式太阳跟踪系统（PSTS），通过凸面镜与树莓派相机实现全天候太阳位置检测，并结合两轴跟踪器提升太阳能利用效率。系统成本低、维护少，具备180°视场角，适用于多种光照条件。同时，文章提出一种针对混合短轴颈轴承的非线性主动振动控制技术，采用PID控制器与Lyapunov稳定性分析，有效降低刚性转子穿越第一共振时的振动幅度。该技术在涡轮机械领域具有高适应性和应用潜力。两项创新分别在可再生能源与工业设备稳定性方面展现了显著的技术优势与发展前景。

本文研究了空间铰接体的建模与控制以及被动式太阳能跟踪系统。在空间铰接体方面，建立了简化双摆模型并推导了基于凯恩方法的运动方程，设计了地面实验平台以模拟轨道环境，并通过数值仿真验证了模型的有效性，揭示了实验参数对系统行为的影响。在被动式太阳能跟踪方面，提出一种基于天空图像采集与处理的两轴跟踪方法，该方法无需电子传感器和复杂机械结构，具备成本低、结构简单、可检测云层及兼容性强等优势，初步实现了太阳位置的识别与跟踪。未来工作将聚焦于优化实验参数、改进图像算法和提升系统响应速度，以推动两类系统在航天工程与可再生能源

本研究基于开源软件OpenFOAM，采用二维RANS方法对SDBD等离子体激励器在NACA 0015翼型上的流动控制效果进行数值模拟。通过k-ω SST湍流模型和源项法建模激励器体力，系统分析了激励器位置与脉冲频率对气动性能的影响。结果表明，激励器靠近分离点时控制效果更优，3 Hz爆发频率可显著提升升力系数且无超调，高频激励对阻力影响较小。研究经实验数据验证，具备良好可靠性，为翼型流动控制提供了有效的数值模拟方案与工程应用指导。

本文综述了工程领域在湍流喷雾燃烧模拟、Stewart-Gough并联机器人平台的地震运动控制以及基于SDBD等离子体致动器的翼型流场控制三个方向的研究进展。通过数值模拟与实验验证，探讨了燃烧效率优化、高精度运动控制及气动性能提升的关键技术。研究展示了多学科交叉的应用潜力，并展望了智能算法融合与实验优化的未来发展方向。

本文针对喷射燃烧现象开展了系统的数值模拟与分析，涵盖了网格参数确定、湍流模型选择、喷雾与燃烧模型构建等关键步骤。通过网格独立性研究，采用温度统计平均值评估网格精度；选用标准低雷诺数κ-ε湍流模型，并结合Favre平均处理密度变化问题；喷雾过程采用LISA一次雾化与TAB二次雾化模型，考虑液滴碰撞与随机轨迹；燃烧模型基于非预混火焰的火焰微元法，结合Shvab-Zeldovitch形式主义与混合分数方法，并引入辐射模型。模拟结果与实验数据在流速、液滴分布和温度等方面进行了对比，验证了方法的有效性，同时分析了喷射

本文研究了垂直轴风力涡轮机与甲醇喷雾燃烧过程的数值模拟。在风力涡轮机方面，建立了双多流管数学模型并进行稳态模拟，分析了不同风速和攻角对输出扭矩的影响，提出恒定攻角10°可使扭矩提升约3.75倍，并生成理想桨距角轨迹；在甲醇喷雾燃烧方面，采用2D RANS结合欧拉-拉格朗日方法，利用LISA模型和稳态火焰微元模型模拟喷雾与燃烧过程，模拟结果与NIST实验数据吻合良好。研究为两类能源系统的性能优化提供了理论依据和改进方向，并提出了未来在实验验证、参数拓展、复杂工况和控制策略等方面的深入研究路径。

本文研究了多旋翼无人机的同步轨迹跟踪控制策略与垂直轴风力发电机（VAWT）的建模分析。针对无人机编队，提出了一种基于平移与旋转动力学线性化的同步控制器，通过设计耦合误差和PD姿态控制，实现了位置跟踪与编队同步的渐近指数收敛，并通过仿真验证了其在编队形成、轨迹跟踪和形状切换中的有效性。对于垂直轴风力发电机，采用双多流管模型进行建模，结合仿真分析输出转矩与叶片位置、攻角的关系，以确定最优桨距角提升发电性能。研究表明，该同步控制策略有效但缺乏鲁棒性，而VAWT通过变桨距控制具有优化潜力，未来可进一步开展实验验证与

本文研究了两栖螺旋桨的翼型优化与多四旋翼系统的轨迹同步跟踪。在螺旋桨优化部分，采用XFoil软件结合CST参数化方法与4阶伯恩斯坦多项式对翼型进行几何建模，利用NSGA-II算法以升力系数最大化、阻力系数最小化和压力系数优化为目标进行多目标优化，并通过Pareto前沿分析实现各站位的性能提升，有效避免空化现象。在多四旋翼控制方面，建立了基于牛顿-欧拉方程的动力学模型，设计了平移动力学线性化策略、姿态PD控制器及同步控制器，实现了编队中各无人机在跟踪各自轨迹的同时保持期望时变形状的协同运动。仿真验证了该同步控

本文深入探讨了旋转系统在流体作用下的稳定性分析、基于流固耦合的转子颤振分析以及两栖螺旋桨的多目标优化设计。通过理论公式、数值模拟与实际案例，系统阐述了流体载荷对转子动力学行为的影响，提出了提高旋转机械稳定性和效率的关键方法。重点介绍了CFD与FEM在旋转机械中的应用，以及采用NSGA-II算法结合CST参数化实现两栖螺旋桨性能提升的优化流程。研究结果对航空发动机、压缩机、无人机等领域的设计与可靠性提升具有重要指导意义。

本文探讨了机器人路径规划与转子系统稳定性分析两大关键技术。在机器人领域，提出了一种结合RRT算法与五次B样条曲线的改进路径规划方法，实现了更平滑、符合运动约束的路径生成，并通过自适应智能机器看护机器人系统验证了其应用价值；在转子系统方面，基于弹簧-质量模型和阻尼自由振动理论，建立了柔性转子在刚性轴承中的简化稳定性分析方法，用于预测和防止涡轮机械中的自激振动故障。文章还总结了当前方法的优势与局限，并展望了未来研究方向，包括优化碰撞检查、多机器人协同、实时监测与多物理场耦合分析等，旨在提升系统性能与实际应用适应

本文探讨了严肃游戏在工程教育中的应用，设计了一款基于Unity3D的装配类严肃游戏，用于帮助学生学习BCN3D MOVEO机械臂的组装过程，提升实践技能与学习兴趣。同时，针对智能机床看护机器人系统，提出一种结合RRT与五次B样条曲线的改进路径规划算法，以生成更平滑、无碰撞的运动路径。通过关卡设计、评分机制与自定义功能，游戏具备教学与评估价值；路径规划算法在多种场景中得到测试验证，展现出良好的性能与应用潜力。

本文探讨了电缆驱动并联机器人工作空间的近似方法与机械装配教学游戏的设计。在机器人研究方面，采用非均匀覆盖和区间分析方法合成算法，有效确定了机器人的可行工作空间，并通过仿真验证了其体积与参数关系；在教育创新方面，基于Unity3D开发了一款三维机械装配教学游戏，以BCN3D MOVEO机械臂为模型，结合游戏化理念，提升学生学习兴趣与实践能力。两项研究分别在机器人工程应用与机械工程教育中展现出重要价值和广阔前景。

本文提出了一种基于全笛卡尔坐标质心加速度控制的2RRR平面并联机器人力平衡方法，通过将质量分配到基本关节点并采用自然坐标建模，简化了系统的动态分析。利用质量矩阵直接计算全局质心、线性动量和振动力，结合'bang-bang'或梯形轮廓对质心加速度进行优化控制，有效降低了高速运动时传递至基座的振动。该方法避免了传统惯性矩和角坐标的复杂性，便于编程实现，并通过仿真验证了其在减少振动力方面的有效性，为并联机器人的动态平衡提供了高效、实用的解决方案。

本文系统介绍了Z数的基本概念、数学基础及其在工程领域的广泛应用。Z数作为一种能够同时表达模糊性和可靠性的数学工具，在处理自然语言信息和不确定决策中具有独特优势。文章详细阐述了模糊变量、隶属函数、概率测度、α-水平、Z数运算及广义Hukuhara差等核心理论，并探讨了其在多传感器数据融合、模糊微分方程求解、项目风险管理和模糊控制器设计中的实际应用。通过结合Dempster-Shafer理论与神经网络方法，Z数展现出强大的鲁棒性与适应性。最后，文章总结了当前应用优势，提出了算法优化、跨领域拓展和多理论融合等未来

本文深入解析了纳米技术与人工智能在工业工程中的应用。重点探讨了纳米技术在生物医学、农业食品及传热领域的应用，以及模糊逻辑、人工神经网络和神经模糊系统在工业控制、状态监测与参数优化中的作用。通过对比各项技术的优势与适用场景，提出了在智能工厂中综合应用这些技术的设想，并展望了未来技术融合发展的趋势，展现了其在推动工业智能化、高效化和绿色化方面的重要潜力。

2019年拉丁美洲工业与机器人系统研讨会（LASIRS 2019）在墨西哥坦皮科成功举办，汇聚了机器人、工业工程及纳米技术等领域的前沿研究成果。会议涵盖纳米材料特性与纳米流体制备、模糊逻辑与神经网络在工业中的应用、Z-数的理论与工程实践，并探讨了机械结构优化、机器人路径规划、无人机协同控制以及新能源系统建模等多个方向。通过跨学科交流，推动了拉美地区机器人与工业技术创新发展，展示了该领域未来广阔的研究前景与应用潜力。