DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 动力学建模分析 铣削过程动力学建模分析是进行铣削过程稳定性研究的前提。铣削过程动力学模型可分线性模型与非线性模型两大类。 线性切削力模型结构简单、应用广泛。其中应用最为广泛的瞬时刚性力模型共有6个切削力系数，参数值可通过正交切削与斜角切削转换分析得到，或由切削力系数辨识试验直接确定，其具体数值取决于刀具的几何角度、材料特性以及工件的材料特性等，而与具体切削用量无关 [ 1 ]。杨毅青等 [ 2 ] [ 3 ] 通过实验对比发现，相较于其他的切削力模型，线性切削力模型的预测精度能满足实际工程应用的需要。 鉴于实际切削过程的复杂性和非线性特性，线性切削力模型既无法对完整的铣削过程进行准确的描述，也无法对复杂的非线性动力学现象进行合理的解释。因此，非线性切削力模型建模已逐渐成为研究热点，主要研究方向体现在： 1) 在动力学模型中综合考虑各种非线性因素的影响，提高模型预测精度。如Zhang等 [ 4 ] 考虑刀具跳动，以齿面摆线运动为基础，建立了刀具/工件啮合过程中的变时滞铣削动力学模型；Jung等 [ 5 ] 考虑非线性切削力和再生切削效应，提出了一种用于球头铣刀铣削过程的动力学模型。 2) 改进模型求解方法，缩短预测时间。Budak等 [ 6 ] 运用人工神经网络，建立了球头铣刀切削力的通用模型。郑金兴 [ 7 ] 在人工神经网络的基础上，将粒子群优化人工神经网络理论应用于高速铣削力的建模研究中，采用粒子群算法与反向传播算法相结合的方法，对反向传播神经网络模型进行优化，以实现高速切削力的预测，计算时间明显缩短。 3) 考虑过程阻尼对切削稳定性的影响，提高铣削过程稳定性(尤其低速切削时)预测精度。过程阻尼源于刀具后刀面与已加工工件表面之间的刮擦作用，并取决于刀具后刀面与工件接触压力和刀具后刀面压入工件的体积。其机理如图1所示。在点1和点3之间，刀齿从被加工工件波纹表面移除切屑，随着后刀面与工件表面切向夹角逐渐减小为负值，如点2所示，此时压入体积逐渐增大，产生了过程阻尼力。Huang等 [ 8 ] 系统地研究了切削条件对过程阻尼的影响。研究表明总过程阻尼力随着进给、轴向和径向切削深度的增加而增加，但随着切削速度的增加而减小。Sellmeier等 [ 9 ] 发现切削刃倒角导致加工阻尼不再局限于低速切削范围，而是在更高的主轴转速下出现。Wu等 [ 10 ] 指出刀具后刀面的压痕是阻尼的主要来源。 图1. 过程阻尼产生机理 综上所述，切削过程动力学建模研究主要呈现如下特点： 1) 建立更为通用的切削力模型，使模型能够适用各种几何形状的刀具(如通用螺旋铣刀、镶片铣刀等切削力模型)及各种走刀轨迹(如圆弧走刀、摆线加工和螺旋线加工等切削力模型) [ 11 ]。 2) 模型中尽可能多地考虑切削力的影响因素，如刀具的安装与制造误差、刀具磨损、刀具与工件振动、切削过程的非线性特性及过程阻尼等 [ 12 ] [ 13 ]，旨在提高模型的预测精度。 3) 研究模型的时域与频域求解方法，旨在提高模型的预测精度和速度。
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user: 3. 铣削稳定性时域求解方法 铣削稳定性分析方法可大致分为频域法、时域法和切削试验法等三大类，其预测精度、预测速度和应用场合对比如表1所示。 Table 1 Comparison of several typical analysis methods of milling stabilit 方法 预测精度 预测效率 应用场合 频域法 由于模型未考虑刀具和材料的非线性特性且求解过程进行了近似处理，精度相对较低。 对周期函数进行傅里叶级数展开时仅保留直流分量，计算速度快。 适用于大径向切深铣削。 时域法 考虑了刀具及材料非线性特性以及过程阻尼的影响，预测精度较高。 获得完整叶瓣图需要针对不同主轴转速及轴向切深求解复杂动力学模型，预测效率较低。 适用小径向切深铣削和中低速铣削。 试验法 通过传感器获取时域信号结合适当的稳定性判据，预测精度高。 需要进行大量试验，效率低。 适用于与试验条件近似的铣削。 表1. 几种典型铣削稳定性分析方法对比 频域法是迄今为止预测速度最快、应用最广泛的一种稳定性极限预测方法。该方法求解时作了线性化处理，故预测精度不高；时域法是指在时间域内对铣削过程进行稳定性分析的方法，由于可以考虑各种非线性因素，故预测精度高；切削试验法通过大量切削试验来获得稳定性叶瓣图，成本高、费时且通用性差。由于频域求解方法的研究目前已经非常系统和深入，故本文只针对时域方法进行分析。时域求解方法包括数值求解法、半离散法、全离散法和时间有限元法等几种。 3.1. 数值求解法 铣削稳定性数值求解法是在时域内对铣削动力学微分方程进行直接求解，获得了包括切削力、刀尖与工件振动等时域信号，在此基础上根据某种或某几种稳定性判据 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 来获取颤振稳定性叶瓣图的方法。如图2所示，数值求解法的仿真流程可表示为： 1) 建立考虑再生效应的铣削过程动力学微分方程； 2) 采用数值法求解铣削动力学微分方程。对铣削全过程进行离散化处理，首先计算每一时间步下的动态切削力，接着通过求解微分方程得到振动系统的位移、速度与加速度，然后对动态切削厚度进行修正，重复前面过程直至仿真结束； 3) 对仿真得到的时域信号施加某种或某几种稳定性判据，以确定当前切削条件下加工系统是否稳定； 4) 改变切削条件(主轴转速和轴向切深)，重复上述过程直至获得稳定性叶瓣图。 数值求解方法的仿真过程未进行线性化处理，且综合考虑了诸如刀具几何、刀齿偏心、刀齿因振动脱离切削区、切削过程阻尼等因素对铣削过程稳定性的影响，故预测精度较高 [ 17 ]。缺点是目前尚很难找到一种能非常准确判定系统稳定性的判据。此外，由于需要针对不同主轴转速、轴向切深组合用数值方法求解微分方程，故其计算量大，计算时间长。 图2. 铣削稳定性数值求解流程图 3.2. 半离散求解法 半离散求解法最早由Insperger等 [ 18 ] 提出。它将延时周期T划分为m个时间间隔t，即T = mt (其中m为正整数)。在每一个区段 k τ ≤ t ≤ ( k + 1 ) τ 内， ( k = 0 ， ⋯ ， m ) ，以 x k = x ( k τ ) 为初始条件，用 x ( t − T ) 对每个时间间隔内的时滞项做加权平均，对周期系数B(t)矩阵做零阶平均，从而获得一个周期内系统的状态空间表达式。在此基础上构造转移矩阵，再使用Floquet理论对传递矩阵进行判稳，进而确定当前切削条件是否稳定 [ 11 ] [ 12 ]。 半离散法的离散间隔τ考虑了时变以及周期因子的影响，因此该方法的预测精度更高，尤其适用于小径向颤振稳定性的预测。由于半离散法需要针对不同切削条件迭代搜索稳定性边界，计算量大，故需要从提高计算速度和收敛速度两方面来改进半离散法。 对系统方程的延迟项的处理是减少计算量、提高计算速度和收敛速度的关键。Henninger [ 19 ] 引入了一种预先定义的非等距变量离散格式对延迟项所需的时间间隔进行离散。相较于完全等距离散，可以在数量级上减少计算成本。Jiang等 [ 20 ] 使用二阶牛顿插值多项式来代替原始一阶半离散化方法中使用的线性函数。Huang等 [ 21 ] 将延迟项近似为两个相邻离散延迟状态值的加权和，并确定单个周期内的转换矩阵。笔者等 [ 22 ] 提出了利用三阶Runge-Kutta法(RGKM-3)求解延时周期T，推导传递矩阵，从而避免了因直接积分法而产生的指数矩阵。 3.3. 全离散求解法 全离散法最先是由丁烨等 [ 23 ] 提出的。该方法将时间周期T等分为m个时间间隔 。不同于半离散法，全离散法同时对周期系数矩阵、状态项以及时滞项进行线性逼近，再用直接积分法获得系统的变换矩阵。最后用Floquet理论对传递矩阵进行判稳。目前，对全离散法的研究主要是提高预测精度和降低计算量。 Quo [ 24 ] 提出了用三阶牛顿插值理论离散状态方程来计算铣削稳定性，而不是现有的二次拉格朗日多项式来插值状态项。引入Hermite插值法来近似状态项，获得了令人满意的精度和效率 [ 25 ]。Ozoegwu [ 26 ] 提出了四阶和五阶全离散化方法，他发现稳定性预测精度随着阶数的增加而提高，在四阶时达到峰值并在五阶时开始下降。Yang [ 27 ] 开发了一种基于积分的三阶全离散化方法，该方法可以在铣削稳定性预测中无需进行矩阵求逆运算。为了简化推导过程，Qin采用二次插值法将时间周期参数矩阵、状态项和延迟项作为一个整体单位在两个不同的子区间上逼近 [ 28 ]。 相较于半离散法，全离散法在计算传递矩阵时只对主轴转速进行循环，而半离散法计算传递矩阵却需要对主轴转速和切深进行二重循环，全离散法的计算效率更高。但是全离散法收敛速度却不及半离散法。因此，有必要在提高收敛速度方面对全离散法加以改进。 3.4. 时间有限元法 时间有限元法首先由Bayly [ 29 ] 提出。不同于半离散法和全离散法，时间有限元法将系统受强迫振动时间均分为m个时间段，再通过加权残值法获得一个周期内的系统状态转移矩阵。再用Floquet理论对传递矩阵进行判稳，以确定当前切削条件是否稳定，获得颤振稳定性叶瓣图。姜燕等 [ 30 ] 首先将主轴的旋转周期m等分，然后在每个时间间隔内对系统状态变量进行插值简化处理，最后求出传递矩阵。实验结果表明，相较于半离散法，该方法预测精度更高，最小误差仅有3%。 相较于半离散法和全离散法，时间有限元法可以在时域内快速收敛，因此计算效率比半离散法和全离散法高。综上所述，四种时域求解方法的优点和局限性如表2所示。 Table 2 Advantages and limitations of time domain metho 方法 优点 局限性 数值法 计算精度高 计算量大，判据通用性差 半离散法 适合小径向切深预测 计算效率低 全离散法 计算精度高，计算效率较好 收敛速度低 有限时间元法 精度高，收敛速度快 仅适用于单个自由度 表2. 域求解方法的优点和局限性
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user: 4. 时域信号的在线颤振监测与颤振识别 为了消除或避免切削颤振的出现，除了通过动力学建模分析获取稳定性叶瓣图之外，还可以通过拾取切削过程中的时域信号(切削力、振动等)并对其进行必要的处理与分析以监控颤振的存在，进而通过改变主轴转速或系统阻尼等方法 [ 31 ]，实现对加工颤振的抑制，该方法可分为信号拾取、颤振识别和颤振抑制等三方面 [ 32 ]。 4.1. 切削信号拾取与预处理 切削信号的拾取与预处理是指采用传感器来感知切削信号，并进行信号调理、采集与处理的过程。拾取的切削信号主要包括了切削力、加速度以及声信号等。切削力在切削颤振识别中应用广泛。它使被加工材料发生变形，产生切屑，灵敏度高，对切削状态的变化反应迅速。Peng等 [ 33 ] 在实际加工过程中采用切削力信号进行检测，求出了各主轴转速对应的临界轴向切削深度和径向切削深度，其结果与半离散法进行比较，获得很好的验证。加速度信号则可以提供对切削过程动力学的深入了解。Pérez-Canales等 [ 34 ] 通过检测相关加速度信号的随机性来检测加工过程的颤振。实验结果表明，该方法对颤振检测有效的。 除了加速度以及切削力信号，近来越来越多的学者将声信号运用到颤振检测中。Altintas和Chan [ 35 ] 对一个过程的声音信号进行了频谱分析，并将频谱中的最大振幅作为颤振的指标，用于颤振在线检测。Schmitz等 [ 36 ] 使用在每次旋转时采样的音频信号中的统计方差作为抖动的指示器。Delio等 [ 37 ] 将麦克风收集的声信号与加速度信号进行了比较，得出的结论是，在许多情况下，声信号对颤振的检测更为有效。因此加速度、切削力以及声信号都可以运用到颤振在线监测中，三者的特点和局限性如表3所示。 Table 3 Features and limitations of cutting signa 识别信号 特点 局限性 加速度 适用于高频信号的检测 信号中有高噪声 切削力 抗干扰能力强、适用于低频信号的检测 带宽有限，不适合高速铣削 声信号 适用于整体信息处理 环境噪声的干扰大 表3. 切削信号的特点及局限性 由于切削现场存在各种噪声的干扰，因此有必要对所采集到的信号进行模拟或数字滤波。最常用的做法是对信号进行傅里叶变换。Tlusty [ 38 ] 等对铣削力信号进行傅里叶变换，根据信号的频谱构成与幅值进行颤振判别。但傅里叶变换只适合于对周期信号或者平稳信号处理，而切削振动信号却是典型的非平稳信号，同时傅里叶变换只能描述整体频率变化。相较于傅里叶变换，时频分析方法不仅可以将一维时频信号反映到二维时频平面上，还能反映频率随时间变化的关系。Lei [ 39 ] 对信号进行小波变换从而监测颤振的发生。然而颤振的在线监测需要在特征值到达阈值时进行及时的控制反馈，而小波变换等方法却不能同时兼具时域与频域良好的分辨率。考虑到切削信号属于多分量信号，因此越来越多的学者对切削信号进行了多分量信号分解研究。通常的做法是采用经验模态分解对信号进行分解，但该方法存在模态混叠现象。Li等 [ 40 ] 利用变分模式分解将滤波后的信号分解为一组固有模态函数，进而得到颤振信息。然而变分模式分解方法存在分解过多，则信号断断续续，没有多少规律可言的问题。因此，优化的变分模式分解被提出来对信号进行处理 [ 41 ]。Ji等 [ 42 ] 证明了自适应分析方法对信号进行分解具有很好的效果。 4.2. 颤振识别 颤振识别是颤振抑制的关键所在。在线颤振监测方法的目的是提高监测精度以及计算效率。运用方差对切削信号进行判断最为直接 [ 43 ]，但是方差容易受到噪声信号的干扰，因此监测结果不够准确。同时，在面对不同的切削条件时，方差的阈值不易确定。因此，越来越多的学者从能量的角度来判别颤振。由于颤振的特征之一是能量集中在高次谐波频率范围内，基于能量的方法具有捕捉信号能量变化信息的内在能力，因此被广泛用于识别颤振，这其中熵的运用最为广泛 [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ]。熵是一种能反映不同频率在频带内分布的无量纲指标。当频率分量广泛分布在频带上时，分布不确定性最大，导致熵的值最大。相反，当频率分量分布在某一频带上时，频率分布的不确定性最小，导致熵的值最小。但是基于能量的方法对噪声敏感，会导致灵敏度不理想，且计算量大。为了解决计算效率的问题，Ji等 [ 42 ] [ 45 ] 数理论运用到颤振判别中。分形维数是一种关注自相似或自仿射对象复杂度的方法，它包含了分形在多个尺度上的几何结构信息。因此能够准确反映出切削力、位移、速度、加速度等信号的幅值变化。同时相较于熵等基于能量变化的方法，分形维数是直接对时域信号进行判断，且计算简单，极大地提高了计算效率。 综上所述，上述几种颤振识别方法的对比如表4所示。 Table 4 Comparison of different chatter identification method 识别方法 判别原理 特点 局限性 方差 信号振幅的变化 准确反映信号的分布状况，计算简单 易受噪音影响，通用性差 熵 切削过程中能量变化 反映系统的不确定性，能准确表达能量的变化 计算量大，噪音干扰大 分形维数 图形的自相似性 度量信号的复杂程度与不规 则度，计算简单，噪音影响 较小，计算效率高 不同情况下分形性往往通过不同侧面反映，故通用性差 表4. 不同颤振识别方法的对比 4.3. 颤振抑制 目前，颤振的在线抑制主要包括振动控制法和变切削参数控制法两种 [ 44 ]。前者需要附加减震装置(如增加阻尼器或采用减振刀具等。振动控制法的优点是附加减震装置的结构简单，工作可靠，应用范围广，但会影响了切削加工空间，而且附加装置设计之后，其性能参数都已确定，无法随加工的改变而改变，因此很难适合颤振的在线抑制 [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ]。 变切削参数控制是当颤振发生或将要发生时，在线改变切削参数，从而抑制颤振。变切削参数控制主要包括变切削速度、变进给量以及变刀具工作角度三种方法，其中以变速铣削的应用最为广泛。这是因为变速铣削在各个转速下都能有效的抑制颤振。且由于变速铣削的临界切深比恒速铣削的临界切深大很多，因此变速铣削的加工效率比恒速铣削提高了30% [ 49 ]。针对变速铣削，宋春雷等 [ 50 ] 提出了一种整体逼近的离散化算法。通过对被积分项的矩阵进行重构，并将被积函数进行整体逼近，减少了误差。相较于半离散算法，计算时间减少了65%。于骏一等 [ 51 ] 对变速铣削的加工工艺进行试验。试验证明中小惯量的机床应采用正弦波、锯齿波等无平顶特性的波形进行变速。 变切削参数控制使用简单，尤其适合数控机床。其原理虽简单，但是对供电线路、功率放大器以及电动机的负荷能力要求较高。
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user: 5. 结语 本文结合国内外研究现状，从动力学建模分析和切削过程在线监测两方面对颤振的各种时域研究进行了系统的分析，并归纳各种方法的优缺点，得出了一些对实际工程应用有指导意义的结论。 稳定性时域求解方面，数值法、离散法等方法都已经比较成熟。数值法能综合考虑各种非线性因素的影响，因此计算精度最高，但计算量较大。离散法的通用性较好，且相较于数值法，计算量有所减少；时域信号的在线颤振监测与颤振识别能有效反映真实切削条件，对颤振做出及时的判别与抑制，也可验证其他仿真方法的可行性。尽管目前有关颤振的时域分析方法已经取得了不少进展，但仍存在以下需要进一步完善的地方： 1) 针对时域信号的颤振识别理论较多，但各理论对颤振发生的临界值还不够精确； 2) 在颤振的在线检测中，需要更好地消除噪声等对信号的干扰，以便能从时域信号提取到更多的颤振信息。
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user: 摘要 以零件制造误差、装配误差为误差源，根据误差流理论计算零件误差在装配过程中的传递、累积；将装配过程分成串联和并联发散两种装配形式，基于误差流方法建立装配过程空间状态方程模型。以天线阵子模块为研究对象，确定零件误差分布类型，计算天线阵子模块装配各工序的误差传递和累积，判断装配精度是否达到要求。本文为天线阵子模块的静态精度分析提供了理论依据。
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user: 1. 前言 随着有源相控阵雷达的发展，尤其对于大口径、高频段的有源相控阵雷达天线，阵面结构安装精度要求越来越高，往往为亚毫米级 [ 1 ] [ 2 ]。雷达是典型的以“电”为目标、以“机械”为载体的综合集成装备，雷达结构安装精度对其电性能有着决定性的影响。如果精度达不到要求，将直接影响电性能指标，导致天线增益衰减，尤其是副瓣抬高，并最终影响雷达的整体的性能，例如，高频段的核心电子组件体积小、腔体复杂、腔壁和隔筋薄、刚强度低、对形变特别敏感，加工、精度和一致性控制难度高，如果装配质量无法保证，不仅影响后续的电子装联，还会导致部件性能变差甚至功能丧失。因此，如何正确分析与控制天线平面度的误差已经成为相控阵雷达天线结构设计的关键技术之一。 精度与零部件设计、制造以及装配过程中的误差传递、累积等因素相关 [ 3 ]。目前，工程中安装精度的研究方法主要采用误差流理论，同时对安装后实物进行精度测量。基于误差流理论的状态空间模型是描述多工序装配误差的有效方法。Hu [ 4 ] 等将装配类型分为串连形式装配和并联形式装配，并率先采用误差流理论分析汽车零部件的装配误差传递。Jin和Shi [ 5 ] 将误差流、状态空间方程用于车身装配误差分析。Shi等 [ 6 ] 分析了多工位系统质量控制中的偏差模型，提供一个包括建模、分析、监测、诊断、控制、检查和设计优化的新方法来解决多阶段系统的质量控制和改进问题。Liu [ 7 ] 比较了误差流理论与统计过程控制的异同。Tang等 [ 8 ] 提出一种计算多体系统几何偏差的模型，并研究偏差在各个工序的偏差累积情况，将SOV概念引入MAS的几何误差建模中，可以发现几何误差是如何产生影响的，以及偏差是如何累积的。罗振璧等人 [ 9 ] 基于迭代映射和突变论构造了两类加工误差流动态模型，提出了加工误差控制的原理、策略和方法。赵家黎等 [ 10 ] 将多工位装配过程视为一维离散时变系统，通过状态空间方程进行建模，得到了基于误差流理论的装配模型。田兆青等 [ 11 ] 借鉴控制理论中的状态空间方法，研究了多工位薄板装配过程中偏差流传递、变换和累积关系的状态空间模型，建立了多工位装配过程偏差流传递的状态方程。杜世昌等人 [ 12 ] 通过齐次变换方法，推导出了夹具误差、基准误差、安装误差和加工误差的累积、传递过程，构建了状态空间模型，建立了每个工位上的零件尺寸偏差与制造过程中各种误差之间的关系。张志英等 [ 13 ] 运用状态空间方程对船底分段装焊过程中的偏差流进行建模，分析了零件自身偏差、零件定位偏差和因焊接变形产生的偏差在工序间的变化、累积和传递过程。侯东旭等 [ 14 ] 以飞机结构中易变形的钣金零件和非金属薄壳零件为对象，研究了柔性零件表面形状连续性表达和几何协方差建模方法，在小变形、线弹性假设下研究了装配力与装配变形的分段线性力学模型，建立了飞机柔性零件装配偏差的统计分析模型。 尽管现有方法比较成熟，在行业内已获得广泛的应用，特别在汽车薄板类部件和机床零部件进行了成功应用，但难以有效分析复杂零部件三维误差传递与累积。针对雷达天线阵面安装精度需求，需要对现有方法进行改进和分析建模。本文通过最小二乘法拟合误差装配面方程，得到零件的转动误差；采用关键点误差和零件转动误差表征零件的误差分布，通过状态空间方程计算得到天线阵子模块的最终误差，并完成案例研究。
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user: 2. 装配误差源分析 装配是利用某种连接方式、通过一系列装配工序将多个零件连接在一起的过程 [ 15 ]。装配过程中，制造误差、连接方式等都会引入误差，并随着装配工序传递、累积。为研究误差传递以及装配过程产生的最终误差，需要对误差源进行讨论。本文考虑的误差主要包括制造误差、装配误差、制造和装配过程的随机误差。 2.1. 零件误差 零件误差是指零件实际位置相对于理想位置的偏移量，包括沿x轴、y轴、z轴的移动和转动。由于零件上任意一点的位置会随零件的位置变化而变化，误差可以用零件上任意一点M的移动误差和零件的转动表示，本文将称之为关键点法。零件任一工位i的误差可以用6 × 1的矩阵 [ 10 ] 表示： X M ( i ) = [ Δ X M ( i ) Δ Y M ( i ) Δ Z M ( i ) α ( i ) β ( i ) θ ( i ) ] T (1) 式中 Δ X M ( i ) 、 Δ Y M ( i ) 、 Δ Z M ( i ) 分别表示在工序i上零件上点M沿x轴、y轴和z轴的移动距离； α ( i ) 、 β ( i ) 、 θ ( i ) 分别表示零件在工序i上绕x轴，y轴和z轴的转动角度。 对于一个给定的零件，零件的理想配合平面方程Z可以平面的一般方程表示： Z = a x + b y + c (2) 根据式(2)以及零件的误差范围，根据最小二乘法可得到零件的实际配合平面方程 Z ′ ： Z ′ = a ′ x + b ′ y + c ′ (3) 两平面的法向量分别为 ( a ， b ， − 1 ) ， ( a ′ ， b ′ ， − 1 ) ，根据两平面的法向量关系可知零件绕x轴、y轴、z轴的转动角度α、β、θ分别为： α = arccos b ⋅ b ′ + 1 b 2 + 1 b ′ 2 + 1 β = arccos a ⋅ a ′ + b ⋅ b ′ a 2 + 1 a ′ 2 + 1 θ = arccos a ⋅ a ′ + 1 a 2 + b 2 a ′ 2 + b ′ 2 (4) 2.2. 制造误差 制造误差包括尺寸公差、形位公差和位置公差。通常，尺寸公差大于位置公差；位置公差大于形状公差。本文只考虑零件的尺寸公差。装配过程中零件的尺寸公差会传递到与其配合的零件中。计算时，可以根据已知理想的平面方程和尺寸公差，由关键点法求出零件的制造误差。 2.3. 装配误差 本文中，装配误差考虑主要考虑零件装配时铆钉连接所产生的误差以及在连接过程中因粗糙度造成零件在z轴方向产生的误差。如图1所示，铆钉与铆钉孔都存在尺寸公差，因装配时使零件的位置误差，零件会在xoy平面发生移动和转动。 图1. 铆接装配误差示意图 { Δ X = ( T g + T h ) cos γ Δ Y = ( T g + T h ) sin γ Δ Z = T j (5) 式中，T g 为零件公差；T h 为零件定位孔误差；T j 为连接件之间粗糙度； γ 为零件与零件孔之间的接触定位角。 已知铆接点位置和数量的情况下，采用关键点法可求得因铆接使零件产生的装配误差。
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user: 3. 误差流的状态空间模型 零件的制造误差、装配误差以及在装配中的随机误差会随着装配环节的增加而传递、累积，最终影响产品质量。机械装配可分为串联装配和并联装配，其中并联装配又可以分为并联汇聚和并联发散两种装配形式 [ 16 ]。本文的案例中包含串联和并联发散两种装配过程。 本文的装配误差传递模型基于以下假设：参与装配的零件为刚性件；装配过程中不发生柔性变形；零件装配方式为铆接。 3.1. 装配过程 对于串联装配系统，每个工位上有且只有两个零件参与装配，如图2所示。 图2. 串联装配示意图 串联装配系统第i个装配工位上误差流传递的状态方程 [ 3 ] 表示为： { X ( i ) = C ( i ) ， i = 1 X ( i ) = W ( i ) X ( i − 1 ) + W ( i ) P ( i ) + W ( i ) Q ( i ) + V ( i ) ， i ≥ 2 (6) 式中，X(i)是任一工位i上的零件误差；A(i)是相邻两个工序之间的误差转换矩阵；P(i)和Q(i)是工序i上的零件制造误差和零件装配误差；B(i)、C(i)是控制矩阵，表示制造误差和零件制造误差对工序i误差的影响程度。 并联装配系统是指在某一装配工位上需要同时对多个零件进行装配。并联发散作为并联装配系统的一种表现形式，在某一工序进行并联装配后各零件分别以串联形式继续进行装配，该过程的状态空间方程 [ 3 ] 可以表示为： { X ( N 1 ) = A ( N 1 ) X ( N − 1 ) + B ( N 1 ) U ( N 1 ) + V ( N 1 ) X ( N 2 ) = A ( N 2 ) X ( N − 1 ) + B ( N 2 ) U ( N 2 ) + V ( N 2 ) ⋯ (7) 3.2. 状态空间方程系数矩阵 3.2.1. 关键点位置转换矩阵 由关键点法可知，零件的误差可以由零件上任意一点的移动和零件的转动表示。当零件转动角度 Δ α 、 Δ β 、 Δ θ 较小时，同一零件上除关键点A以外任一关键点B的误差与A点的误差关系可以由以下公式表示： X B = W B ， A X A (8) 将 W B ， A 定义为关键点位置转换矩阵： W B ， A = [ 1 0 0 0 − L z ( B ， A ) L y ( B ， A ) 0 1 0 L z ( B ， A ) 0 − L x ( B ， A ) 0 0 1 − L y ( B ， A ) L x ( B ， A ) 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 ] (9) 式中 L x ( B ， A ) = X B − X A ， L y ( B ， A ) = Y B − Y A ， L z ( B ， A ) = Z B − Z A 。 图3. yoz面点误差示意图 证明：如图3所示，在yoz面上，A和B是某零件上的理想坐标点， A ′ B ′ 是零件发生移动后并绕x轴转动 Δ α 后的点坐标。 A ″ B 是与AB平行相等，与 A ′ B ′ 夹角为 Δ α ，此时B点的误差为： Δ X B 1 = Δ X A + ( − L A B ⋅ sin λ ⋅ Δ α ) = Δ X A − L y ( A ， B ) ⋅ Δ α Δ Y B 1 = Δ Y A + ( L A B ⋅ cos λ ⋅ Δ α ) = Δ Y A + L z ( A ， B ) ⋅ Δ α 同理，可求得零件绕y轴转动Δβ时，B点的误差量分别为： Δ X B 2 = Δ X A − L 2 ( A ， B ) ⋅ Δ β Δ Z B 2 = Δ Z A + L x ( A ， B ) ⋅ Δ β 零件绕z轴转动Δθ时B点的误差量分别为： Δ X B 3 = Δ X A + L y ( A ， B ) ⋅ Δ θ Δ Y B 3 = Δ Y A − L x ( A ， B ) ⋅ Δ θ 整理可得B点绕各轴偏转的误差量之和： Δ X B = Δ X A − L Z ( A ， B ) Δ β + L y ( A ， B ) Δ θ (10) Δ Y B = Δ Y A + L Z ( A ， B ) Δ α − L x ( A ， B ) Δ θ (11) Δ Z B = Δ Z A − L y ( A ， B ) Δ α + L x ( A ， B ) Δ β (12) 若A、B处于同一个零件上，其转动角度相等，将式(10)、(11)、(12)化成矩阵形式则得到式(9)。 3.2.2. 系数矩阵 对于相邻工序的两个零件，由于没有误差引入，在理想位置时可视为一个整体。此时关键点位置转换矩阵同样适用于相邻工序两个零件的关键点。结合关键点法可以对状态空间方程进行简化，将式(6)转化为： { X k 1 ( i ) = C ( i ) ， i = 1 X k i ( i ) = W 1 ( i ) X k i − 1 ( i − 1 ) + W 2 ( i ) B k ′ ( i ) + C k ( i ) + v ( i ) ， i ≥ 2 (13) 式中k i 是第i个工序上被装配零件的关键点误差；C k (i)是关键点制造误差；B(i)是装配点装配位置误差；W 1 是前道工序与后道工序关键点之间的位置矩阵，表示工序间的误差转换关系；W 2 是某一装配点到工序关键点之间的位置矩阵，表示装配误差对零件误差的影响程度。 对并联发散形式装配过程的参数做相同处理即可得到某一工序的状态空间方程。
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user: 4. 应用验证 4.1. 工程背景 本节分析某天线阵子模块的装配过程，并利用误差流理论中的状态空间模型分析装配过程误差传递。天线阵子模块主要由铰链、天线骨架、反射板以及并联的64个阵子组成，如图4所示。零件之间采用铆接，64个阵子并联在反射板上，其余零件之间通过串联连接，装配顺序为铰链–天线骨架–反射板–天线阵子。 4.2. 天线阵子串联装配过程 本案例主要考虑零件的制造误差以及铆接误差。在各零件上取关键点，关键点坐标值如表1所示，零件及其关键点上的制造误差情况如表2。铆钉孔直径为3.0 mm，装配误差最大值为0.1 mm [ 14 ]，零件表面粗糙度为6.3 μm。根据式(5)可求得各铆接关键点误差铆接误差。 图4. 天线阵子模块示意图 Table 1 Key point coordinates of state equation for establish ties process/m 铰链P 1 铆接点Q 1 骨架P 2 铆接Q 2 反射板P 3 x 90 40 10 20 0 y 90 40 10 20 0 z 18 18 318 318 321 表1. 串联过程状态方程的关键点坐标/mm Table 2 Manufacturing error in establish ties proces 零件 尺寸误差/mm 误差分布类型 误差分布参数 铰链 ±0.1 正态分布 σ = 0.1/3 天线骨架框架 ±0.2 正态分布 σ = 0.2/3 反射板 ±0.1 正态分布 σ = 0.1/3 表2. 串联过程中制造误差 根据式(3)和式(4)可求得零件由制造误差和铆接误差产生的转动误差，并用关键点法进行表示。根据式(9)可计算得到状态空间模型中的各工序制造误差转化矩阵 M 1 ( P 2 ， P 1 ) 、 M 2 ( P 3 ， P 2 ) 以及各工序间的铆接误差转化矩阵 M 11 ( P 2 ， Q 1 ) 、 M 21 ( P 3 ， Q 2 ) 。将零件误差和对应的误差转化矩阵带入式(6)，可得到串联情况下各工序的误差。 本案例对各工序的误差情况用Matlab多次取样。取样本中误差值最大的一组数据进行统计分析，如表3所示。 Table 3 Error of each proces 误差 工序1 工序2 工序3 Δx/mm 0.0064 0.0099 0.0152 Δy/mm 0.0060 0.0128 0.0159 Δz/mm 0.0076 0.0151 0.0188 Δα/rad 6.3959 × 10 −6 3.5211 × 10 −5 4.0060 × 10 −5 Δβ/rad 9.5500 × 10 −6 2.0953 × 10 −5 2.4313 × 10 −5 Δθ/rad 0 0 0 表3. 各工序误差情况 4.3. 天线阵子并联装配过程 64个天线阵子通过铆接连接并联在反射板上，根据式(9)可以计算得到各天线阵子的误差。由于64个阵子均匀分布且误差相同，对单个天线阵子进行误差计算，其余天线阵子的误差情况通过Matlab循环该过程即可得到。 天线阵子上制造误差为±0.1 mm，关键点坐标为(118.5， 73.0， 521.0)。铆接误差与上文相同。根据式(6)求得单个天线阵子的误差情况： X ( 4 ) = ( 0.0201 ， 0.0272 ， 0.0192 ， 0.0017 ， 0.0054 ， 0 ) T (14) 对并联的64个阵子进行相同计算，得到64组数据，拟合可得到天线阵子拟合平面： Z ′ = 5.3628 x − 1.4092 y − 321.0554 (15) 零件在装配过程中的误差传递如图5、图6和图7所示。图5给出了x、y、z三个坐标轴方向安装误差累积图。图6给出了铰链–天线骨架–反射板串联安装过程中，绕x轴、y轴旋转误差累积图。图7给出了工序4天线阵子安装过程中，绕x轴、y轴旋转误差累积图。 由表3、图5、图6和图7可知：在正常情况下，随零件数量及装配过程的增加，天线阵子模块的误差不断增大。天线阵子在装配过程中产生的转动误差最大，表明在同精度条件下进行装配，尺寸较小的零件将产生较大误差，在制造过程中应该采用更高精度的工艺。 图5. 各工序关键点误差示意图 图6. 串联过程转动误差示意图 图7. 天线阵子装配过程转动误差示意图
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user: 5. 结论 本文针对相控阵雷达天线安装精度分析需求，提出了基于误差流理论的天线阵子模块安装精度分析方法，具体过程如下： 1) 以刚性零件上关键点在6个自由度上的误差表示零件误差，分析刚性零件装配过程中的制造误差和装配误差。将装配过程中分成两类，建立了串联连接的误差流状态空间方程和并联发散连接的误差流方程。 2) 在计算天线阵子模块在各装配工序产生的误差以及累积误差的基础上，拟合出天线阵子模块的拟合平面。通过分析各工序的误差传递、累积情况，可以评估天线阵子的装配质量，并为零部件的精度分配提供理论依据。 3) 在给定精度要求的情况下，若装配精度不能满足静态精度可靠性要求，则需要进一步分析超差的原因并对产品的设计精度、装配工艺加以调整及优化。 通过在高精密薄壁盒体加工(6个平面，6次装夹，多达1000个特征)与电子组件装配应用，可以很好地控制薄壁结构件的变形和尺寸偏差，包括孔尺寸偏差、间隙、平面度、水道尺寸等，同时，也有助于分析工艺参数和尺寸精度对于电子组件电性能的影响规律，从而主动地对装配过程进行质量预防控制，对于降低质量损失的价值非常明显。
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user: 摘要 燃油卡车双油箱系统由控制单元、第一供油压力测试单元，燃油滤芯、第二供油压力测试单元，主副油箱切换阀，主副油箱转换开关，主油箱以及副油箱组成。通过控制单元实时监测第一供油压力和第二供油压力来判断车辆燃油供油系统是否异常、燃油滤芯是否堵塞，当车辆出现异常时系统自动切换至备用方案并发出相应的提示信息以提醒及时更换或检修，有效避免了发动机熄火、发动机无法启动、主副油箱窜油、燃油油位异常、偷油、漏油等问题。
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user: 1. 引言 本论文所提供的燃油供油异常应急系统，包括：控制单元 [ 1 ]、第一供油压力测试单元、燃油滤芯、第二供油压力测试单元、主副油箱切换阀、主油箱以及副油箱；实时检测第一供油压力与第二供油压力 [ 2 ]；当第一供油压力或第二供油压力超出第一阈值时 [ 3 ]，控制单元发出切换指令至主副油箱切换阀；当第一供油压力与第二供油压力的差值超出第二阈值时，控制单元 [ 4 ] 用于发出燃油滤芯堵塞信息。
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user: 2. 技术领域 本研究涉及燃油供油异常应急处理领域，具体而言，涉及一种燃油供油异常应急系统、方法及车辆。
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user: 3. 背景 随着经济的发展，社会的进步，车辆已成为主要运输的交通工具，其运输货物给人们带来了极大的方便，但是车辆在行驶过程中，容易出现各种问题，如车辆在行驶过程中供油不畅导致的发动机熄火故障、车辆在启动过程中供油不畅导致的发动机无法启动故障、车辆主油箱与副油箱窜油故障、燃油油位异常问题以及偷油、漏油问题。
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user: 5. 结论 当第一供油压力或第二供油压力超出第一阈值时，控制单元用于发出切换指令至主副油箱切换阀，并发出供油系统异常信息；当第一供油压力与第二供油压力的差值超出第二阈值时，控制单元用于发出燃油滤芯堵塞信息。控制单元判断车辆行驶过程中主副油箱转换开关的位置与当前油路是否匹配，若否，则发出当前油路与设定油路不匹配信息。当车辆出现异常时系统自动切换至备用方案并发出相应的提示信息以提醒及时更换或检修。当行驶过程中出现主油箱或副油箱油位传感器显示油量增加时，提示主副油箱窜油故障；当出现主油箱或副油箱油位传感器显示油量下降速度超过正常值时提示车辆漏油，当车辆熄火状态油路下降超过设定值时进行防偷油报警。该系统有效避免了车辆在行驶过程中供油不畅导致的发动机熄火故障、车辆在启动过程中供油不畅导致的发动机无法启动故障、车辆主油箱与副油箱窜油故障、燃油油位异常问题以及偷油、漏油问题。
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user: 摘要 在垃圾分类逐渐立法、执法、司法的今天，如何引导民众正确地进行垃圾分类已成为社会要点问题之一。针对这一问题本文提出了一款智能垃圾分类APP的设计，采用经典三层结构设计，使用物联网技术及百度定位服务使得移动端与垃圾站点互联，实现站点信息的“可视化”同时支持路线导航功能；综合科大讯飞语音，可实现在线语音识别并分类。操作简单方便，实用性强，准确性高，适用范围广，符合国家创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。
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user: 1. 研究背景及意义 物联网浪潮的冲击，使得万物互联成为了可能，衍生出了不计其数的智能产品。在2020年的今天，“垃圾分类”已经成为了一个国民耳熟能详的一个词语。尽管如此，“垃圾”这个词汇仍然是压在我国头上的一块巨石。每年由于垃圾处理不当所引发的惨剧比比皆是。在这样的环境背景下，“互联网+垃圾分类”逐渐切入垃圾分类领域，很多市场参与者都在思考、尝试将互联网技术与垃圾分类有效结合 [ 1 ]。尤其在上海市十五届人大二次会议表决通过《上海市生活垃圾管理条例》将“垃圾分类”纳入法治框架对违规者进行罚款处罚之后，“垃圾分类”再也不是一句挂在嘴边的空话，而是实实在在的行动。但由于大多数人尤其是老年人对“垃圾分类”知识所知甚少，如何正确地处理垃圾也是一个头疼的问题。因此，借助互联网技术、大数据技术、物联网技术等智能化手段进行城市垃圾分类 [ 2 ]，开发一款适合所有年龄段，具有便携性且操作简单的智能垃圾分类系统恰合时宜。 本系统的主要功能在于，当用户需要扔垃圾时，只需要打开本APP的语音识别功能，对着手机说出手中垃圾的名称即可完成分类，操作简单方便，适合所有年龄段尤其是中老年人群。同时，本产品使用物联网技术，与硬件互联，用户可在移动端查看附近垃圾桶的位置及垃圾桶当前时刻信息。例如：人们在户外需要丢垃圾时，本系统可以帮助用户迅速定位到附近的垃圾桶，查看垃圾桶剩余容量、是否处于维修等信息且支持路线导航功能。 在推进城市生活垃圾分类处理工作中，呼吁广大市民对垃圾分类管理工作的认知，提高市民良好的生活垃圾分类习惯尤为重要。通过使用本系统，不仅能提高年轻人垃圾分类的速度、培养小朋友的环保意识、养成垃圾分类习惯，同时还能减轻中老年人因不会垃圾分类而产生厌烦情绪，非常符合当前生态文明建设。
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user: 2. 系统研究分析 智能垃圾分类技术的研究整体呈增长趋势，这说明智能垃圾分类技术早已受到关注，随着技术手段、方法及理念的更新，对该领域的探究热度不断上升 [ 3 ]。从目前国内外的研究成果来看，智能垃圾分类系统主要分为以下两种： 2.1. 纯硬件的智能垃圾桶 这种智能分类垃圾桶大多能实现桶盖自动开合、桶满报警、智能语音分类等功能，但因语音识别感知距离的局限性，使得其应用场景非常有限，很难在人多嘈杂的商场及街道拥有较好的表现。即使在安静的室内环境，让人靠近垃圾桶讲话是令人难以接受的。 2.2. 纯软件的传统智能垃圾分类APP 这类APP大都把全部精力放在如何提升分类的准确度，毫无疑问，作为一款垃圾分类APP，它很优秀。但相比于本文所介绍的智能分类系统，功能偏少，能为用户带来的便捷较少。 2.3. 本系统优势 本系统在Android环境下集成了语音识别技术和GPS定位技术，不仅实现了传统垃圾分类APP的智能分类识别功能，同时将语音识别从硬件层转移到了软件层，巧妙避开了语音识别对距离的局限性，能使系统能适应更多不同环境，为用户提供更好的体验。更重要的是，本系统使用物联网技术，使得系统与硬件端互联，可实现垃圾站点的信息可视化，用户可直接在手机查看垃圾站点当前时刻信息，而无须像纯硬件系统一样必须走进垃圾桶才能查看。同时，本系统使用了GPS技术，用户可直接在APP端定位到附近垃圾站点位置并导航，防止在繁华的城市中找不到垃圾桶的尴尬情况发生。
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user: 3. 系统设计 3.1. 总体架构 基于语音识别和GPS定位的智能垃圾分类APP采用了经典的三层结构设计，分为用户界面层、业务逻辑层和数据访问层。用户界面层的主要功能是展示和接收用户的操作数据，例如将地图及垃圾桶位置展示在手机端上；业务逻辑层主要负责对用户的操作逻辑进行计算，例如搜索用户需要得知的垃圾种类；数据访问层主要是负责数据的读取和传递，例如将保存在MySQL的数据读取出来。整个结构由业务逻辑层作为中间者，将数据访问层读取的数据进行逻辑计算并传送到用户界面层展示。 3.2. 设计环境 开发软件：Android Studio 3.0.1 + Navicat 10.0.11.0 开发语言：Java + XML + SQL 运行环境：Android 6.0及以上 3.3. 系统功能设计 系统功能主要分为四个模块：定位功能模块、路线规划功能模块、垃圾桶信息查询功能模块和语音识别功能模块。这四个功能模块被嵌入在三个APP界面中，主界面、导航界面及语音识别界面。 系统主界面如图1所示，为了使得软件看起来更加精简美观，操作更加简单方便，本软件的主界面直接以地图的形式显示。在主界面中，存在着许多垃圾桶站点图标，用户可以非常直观的看到自己以及周围垃圾桶站点的位置。同时，这些站点在地图上都是可以点击的，当垃圾桶站点被用户选中后，会弹出当前垃圾桶站点的对应属性框，属性框中包含了多条垃圾桶站点的相关状态，例如：垃圾桶当前时刻所剩容量、是否正处于维修状态等信息，如图2所示。当用户在查看完垃圾桶信息后决定前往该站点时，可以点击属性框中的“到这去”按钮，此时系统会自动为用户导航路线，如图3所示。 语音识别界面如图4所示，当用户需要对垃圾进行分类时，点击“说话”按钮弹出倾听对话框，说出手头垃圾的名字，系统会在数据库中自动匹配该垃圾相应的类别并将其显示。 图1. 系统主界面 图2. 站点属性框 图3. 路线导航界面 图4. 语音识别界面 系统流程图如图5所示。 图5. 系统流程图
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user: 4. 系统实现 4.1. 系统模块分析 4.1.1. 定位及导航模块分析 随着智能手机的普及，如今大多数手机都内置了GPS及方向传感器，衍生出了众多的定位服务。百度地图就是其中一个，其具有高成功率、低功耗、响应快的特性。测试结果显示，在平均事务响应时间方面，百度地图API极具优势，其平均事务响应时间不超过20 ms [ 4 ]，这种高响应的定位服务正是本系统所需要的。同时它还支持智能硬件定位，可通过蓝牙、WiFi、基站、GPS实现精准定位，能满足绝大多数智能硬件的定位需求，非常契合本系统。因此，本系统通过百度地图开放平台提供的服务接口和云服务器，实现定位及导航功能 [ 5 ]。 4.1.2. 语音识别模块分析 考虑到语音的多样性和识别语音的效率，在本系统中采用了基于科大讯飞提供的SDK，利用其SDK的高识别准确性和个性化的语音识别设计出了本系统的语音识别模块。中国的智能语音产业的发展的一个亮点，就是在自然语音的处理上有着很高的技术水准，如科大讯飞其对于语音的识别的准确率可以达到96%以上 [ 6 ]。在本系统中，将语音识别模块与MySQL数据库结合使用，能够在线检索垃圾所属的分类。当用户说出新的垃圾名词时，本系统会优先匹配与该名词相接近的名词以供用户选择，同时将该陌生名词上传到云端数据库，由开发者根据垃圾分类相关法律条规手动将其添加到数据库中并更新。 4.1.3. 数据库模块分析 物联网正在慢慢改变我们与周围世界互动和感知的方式，随着越来越多的智能设备开始生成数据，我们需要利用数据库系统来解决收集、存储和理解数据的问题。作为关系型数据库，MySQL具有体积小、速度快、成本低、服务稳定且支持多种操作系统和开发语言等特点，能满足本系统的所有需求。 4.2. 定位及导航模块实现 4.2.1. 定位及导航模块实现流程图 定位模块流程图如图6所示，路线导航模块流程图如图7所示。 图6. 定位模块流程图 图7. 路线导航模块流程图 4.2.2. 垃圾站点定位实现 1) 在实现定位功能之前，我们需要检查APP的权限，如果没有权限，向用户弹出是否允许该权限的对话框，若用户拒绝，则退出程序。权限相关的关键代码如下： 代码说明： 上图代码的第一段首先定义了一个List容器用来存放本APP所需要但未被授权的权限，checkSelfPermission()是一个类方法，用于检查权限是否被授予，若权限已被授权则返回PackageManager.PERMISSION_GRANTED。这里对本APP所需的所有权限进行检查(当然实际远不止一条，为了方便省略了很多)，将那些未被授予的加入List容器，然后调用ActivityCompat.requestPermissions()方法请求权限，请求id为1，当权限请求结束后系统会回调onRequestPermissionsResult()方法。在第二段代码中我们重写了onRequestPermissionsResult()这个方法，并在里面加入逻辑，判断当请求id为1时，对收到的List权限容器遍历，检查每一个权限是否被授予，若用户没有将全部权限授权，提示用户必须全部授权并退出程序。 2) 垃圾站点在地图中的显示，代码如下： 代码说明： LatLng是一个地理坐标基本数据结构的类，其构造方法中的两个参数分别对应着纬度和经度；BitmapDescriptor用于对坐标点设置图案，OverlayOptions是地图覆盖物选型基类，用于创建地图覆盖物并选择已设置好的覆盖物的位置和图案。 4.2.3. 路线导航实现 路线导航分为两个步骤，初始化引擎和发起算路，其关键代码如下： 代码说明： 初始化阶段需要获取“我”当前的位置经纬度startPt以及垃圾站点的位置经纬度endPt，并将其封装为WalkNaviLaunchParam对象，WalkNaviLaunchParam其实就是一个参数类，其存在的意义就是为了传给routePlaneWithParam()方法。routePlaneWithParam()方法是百度对外提供的一个路线规划方法，将含有起点和终点的参数param传给它即可实现自动算路。 4.3. 语音识别模块实现 4.3.1. 语音识别模块流程 以下是语音识别模块实现流程： 1) 首先要开启Android手机的录音功能，否则无法进行语音识别。 2) 点击“我要分”按钮，开始调用科大讯飞的语音识别接口，初始化RecognizeDialog，接着将语音识别引擎设置为sms (文字)，地域设置为zh_cn (中国)，语言设置为mandarin (普通话)设置识别侦听，等待语音输入结束。 3) 语音识别结束后将识别到的json数据解析成文字并在垃圾分类库中搜索。 流程图如图8所示： 图8. 语音识别模块流程图 4.3.2. 语音识别实现 1) 在实现语音识别之前，首先要检测APP的权限授予情况，方法与4.2.2一致，这里不再赘述。 2) 对语音识别的初始化代码如下： 代码说明： RecognizerDialog是讯飞对外提供的一个语音识别控件，可以理解为语音的接收者，它是一个继承于Dialog类的子类，会以对话框的形式显示出来，这一部分为其设置了地域、语言参数。 3) 识别控件初始化好后，设置回调监听，开始录音处理语音数据，代码如下： 代码说明： 当用户点击开始录音时，RecognizerDialog会设置回调监听，并调用了show()方法将接收语音的对话框显示出来，回调接口中重写了onResult()方法，该方法传入了两个参数，其中RecognizerResult recognizerResult代表的是语音识别的结果，但这个结果是Json类型的，所以我们需要将其解析为我们需要的汉字类型；boolean isLast表示录音是否还在持续，当麦克风在一段时间内没有感知到声音时会返回false。因此这段代码的逻辑是，当录音开始时，讯飞引擎会帮助我们将声音进行分帧、拼接等操作，待录音结束，调用parseVoice()方法将传入的json类型结果解析为汉字类型以供使用。 4) 其中parseVoice()方法需要开发者自己编写，解析Json的方法有很多，这里选用谷歌推出的Gson库实现Json对象的反序列化，部分代码如下： 4.3.3. 语音识别模块测试 我们在垃圾分类库中随机选取了十种垃圾进行语音测试，目的是为了测试语音识别的准确性，测试结果如表1所示，语音识别结果显示如图9和图10所示： Table 1 Speech test result 理想值 饼干 菜叶 西瓜皮 卫生纸 筷子 电池 酒精 报纸 罐头 塑料瓶 实际值 饼干 彩页 西瓜皮 卫生纸 筷子 电池 酒精 豹子 罐头 塑料瓶 检测结果 湿垃圾 失败 湿垃圾 干垃圾 干垃圾 有害垃圾 有害垃圾 失败 可回收 可回收 表1. 语音测试结果 图9. 识别成功 图10. 识别失败 由测试结果可见：在大多数情况下语音识别准确性较高，但有时会受到口音、同音字、平翘舌等因素的影响。 4.4. 后端数据库连接 本系统的mysql数据库是储存在阿里云服务器中，为数据库提供了web服务环境。采用的连接方式为JDBC连接，连接的关键代码如下： 代码说明： 上述代码我们可以看到，这段连接mysql的代码是放在子线程thread中的，这是因为Android系统的保护机制不允许把耗时操作放入主线程执行，而数据库的连接属于耗时操作，所以必须创建一个子线程执行数据库的连接。
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user: 5. 结论 本系统初步实现了一个以Android开源环境搭建的智能垃圾分类系统，利用百度定位服务实现位置信息的获取，MySQL数据库实现传感器的数据采集、存储及读取，讯飞语音转写功能将语言音频转换为文本输出。具有较好的简便性和实用性，在这些功能中，识别垃圾种类是难度最高、最待公关的一道难题。这也是本系统目前正遇到的问题：如何提高语音识别的准确性及如何对垃圾准确无误的分类。在后续工作中将致力于通过软件算法进一步提升语音识别的准确性，主要是减少同音词条对检索结果的影响。
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user: 摘要 为了将电子游戏的趣味性与健身结合起来，让人们以更愉悦的方式达到健身的目的，本文利用Kinect获取的骨骼数据，定义了若干健身动作，在游戏过程中识别玩家动作与预定义动作进行匹配，在游戏的过程中达到健身的目的；根据常用健身项目，设计了6个基于特定健身动作的体感交互游戏场景，利用Unity3d游戏引擎实现了一款基于体感的交互健身游戏。
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user: 1. 引言 传统游戏中，人们都通过键盘、鼠标、触摸屏以及手柄游历于游戏世界，弊端是人和游戏交流的肢体仅限于手，长此以往，对人们身心健康无益，特别是对青少年，《中国学校卫生》指出沉溺于上网、玩游戏、看电视等不良生活习惯大大减少了学生身体活动量，占用时间与肥胖呈正相关关系 [ 1 ]，而体感技术的诞生恰恰改变了这一点，其融合了电子游戏和运动健身，十分适合人们，尤其是青少年改变生活习惯、提高健身意识。而目前对于体感游戏的研究多聚焦于特殊疾病的恢复、改善训练，如对帕金森病患者认知、步态的影响 [ 2 ]、自闭症儿童行为康复训练 [ 3 ] 等。此类体感游戏由于用于专业性较强的领域，不需要具备极高的趣味性来吸引用户持续使用，而市面上流通的部分体感游戏又不具备合理的运动时间和强度安排无法达到最好的健身运动效果。本文致力于将趣味性和合理的健身运动安排作为首要研究问题，基于Kinect动作识别技术、U3D (Unity3D游戏引擎)和Maya实现了一个包含多关卡、多场景、多玩法的健身闯关体感游戏。主要内容包括： 游戏设计：游戏设计分为动作设计和场景设计两个部分。广泛浏览热门健身网站，以高强度间歇训练(high-intensity interval training， HI-IT，是WHO和美国运动医学会(ACSM)推荐的一种有效提高身体机能的运动方式 [ 4 ] )的理论为基础，筛选了六个健身动作，合理安排其顺序和时间，保证其高效性和合理性。场景设计参考了美国芝加哥大学的匈牙利裔美籍心理学家、教授Mihaly Csikszentmihalyi于1975年在其著作Beyond Boredom and Anxiety (超越乏味与焦虑) [ 5 ] 中提出的挑战与技能平衡、行动与意识融合、专注当下任务、明确的反馈等沉浸体验模型特征，以荒野逃生为主线，为每个动作匹配了契合度极高的场景任务，以紧张氛围、丰富的任务、明确的目标来提高用户沉浸感从而忽略运动带来的疲乏感。 虚拟游戏场景搭建：利用Autodesk Maya创建三维模型、游戏角色、动画，利用U3D游戏引擎搭建地形，实现三维虚拟场景。 体感动作定义与识别：基于Kinect获取的骨骼关节点数据、关键动作特征，定义交互动作，并在游戏过程中识别玩家动作，实现对游戏的操控。 体感游戏实现：设计基于动作识别的游戏关卡，开发具有良好体验的体感交互游戏。 本文中的体感技术是指利用Kinect设备获取的人体骨骼节点数据，识别人体动作，进而实现自然语言交互的过程。 体感技术，全称为体感交互技术，是基于体感信息处理，由机器对用户的语音、动作等进行识别和解析，并做出反馈的一种人机交互技术 [ 6 ]。2010年随着体感外设KINECT的推出，掀起了第三次游戏革命——“体感游戏”。体感游戏(SomaticGame)是一种能够促使人类本能思维引导肢体反映操作的游戏，它是视觉与本体感觉和动作控制，以娱乐学习为主要目标的器官运动，包含了人类器官与肢体运动的高度参与 [ 7 ]。 各种采用Kinect设备开发的软件及应用快速进入各行各业，其主要利用Kinect可以摆脱鼠标键盘控制的优势，实现快速与计算机沟通，减少了沟通障碍，而Kinect的应用也遍及各个领域，主要包括游戏领域、教育领域和医疗领域等 [ 8 ]。在教育领域，可穿戴技术、增强现实技术以及虚拟现实技术都被视为教育领域的重要技术，它们将在未来的1~5年中，影响并促进教育的变革 [ 9 ]。微软公司发布的AvatarKinect是一款帮助小学生克服阅读障碍，顺利进行阅读学习的教学游戏，学生在为虚拟人“Avatar”配音的同时，同步学生的肢体动作以及面部表情，让学生在游戏和娱乐提升语文阅读能力 [ 10 ]。在医疗领域，郑传钦 [ 7 ] 开发的基于Kinect的颈部康复训练系统，可以帮助颈部受伤患者在社区家庭环境中有效地进行康复训练。Rosenberg等 [ 11 ] 研究发现体感游戏对亚综合抑郁患者改善作用明显。在商业领域，很多的大型活动都在使用体感交互游戏，2019年北京世界园艺博览会“光影森林”展区的光影墙，用户站在大屏幕前就能够产生一个由花瓣组成的身体，虚拟的身体会随着用户的移动而移动，每天晚上这个展区都有许多前来体验的游客，备受欢迎 [ 12 ]。Kinect还应用在机器人领域，充当机器人的眼镜，匹兹堡大学一研究小组使用Kinect传感器，让机器人和人们一起玩抛球游戏，完成接球和抛球的动作 [ 13 ]。在其他领域，Kinect还用于行为检测、动画生成、三维重建技术等等，拥有很好的应用前景 [ 14 ]。