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机械动力学院3位学子获评2018届校优异学士学位论文

日期:2018-07-10 阅读:578
   上海交通大学2018届优异学士学位论文(TOP1%)近日揭晓,机械与动力工程学院陈诗元、胡益恺、林雨辰3位同学获评上海交通大学优异学士学位论文。

为进一步推进校企产学结合的工程教育模式改革,机动学院自2017届起对毕业设计(论文)进行试点改革,改革后的本科毕业设计以项目的形式组织实施,围绕本科毕业设计的要求,紧密结合企业的实际研发需求,协作解决来自企业的实际应用问题。2018届本科生毕业设计(论文)评选活动中,机械与动力工程学院经答辩专家两次遴选后,从优秀项目组中推荐了5位同学参选,每位同学在项目组研究工作的基础上提炼自己的独立论文送审。

学校从论文的难度、工作量、研究过程、研究结果以及答辩表现各方面综合考察学生素质, 最终机动学院3位同学获此荣誉。

 

附:本科生优异学士学位论文(TOP 1%)毕业设计(论文)简介

 

 

学生姓名:陈诗元

指导教师:张执南

论文题目:大面积灼伤瘢痕刺入式冷冻治疗仪创新设计

论文简介:伴随着中国经济转型和制造业工业变革浪潮推进,我国机器人销量连续四年世界第一,尽管各级政府、研究部门和相关企业发展机器人产业放置首位。因受国外机器人的核心技术垄断,自主品牌机器人销量只占总销量的8%。为了能够突破国外品牌垄断,进行变道超车,打破传统市场上的机器人大多采用固定形式的机械结构,各成体系的控制系统,以及互不通用不开放现状。机器人模块化设计,即用标准集成关节的不同组合,构建各样种类的机器人的研究思路已经被越来越多用户认同。

本项目以基于ROS驱控一体化机器人关节组件研究目标,针对紧凑型、轻量化机电一体化机器人关节模块进行了系统研究和实践。设计一种集机械结构、控制、驱动及通信于一体的模块化机器人关节单元。

学生姓名:胡益恺

指导教师:曹其新

论文题目:基于多IMU的运动捕捉系统

论文简介: 运动捕捉用于测量人体不同部位和不同关节在运动过程中的位置、姿态、运动轨迹、位移、速度、加速度等参数。并且运动捕捉在运动康复中起到至关重要的作用。然而当今国内市场对运动康复需求和运动康复资源之间的矛盾日益突出。主要集中于缺乏实时监测手段、康复依赖医院复杂设备以及康复师的经验等局限。因此我的项目聚焦于数字技术的使用与患者运动机能监测,通过数字化辅助医生对患者康复的分析评价和康复疗程。通过智能化和远程化提高康复技术水平。

本项目所建立的四元数下肢运动学模型能较好的完成人体姿态轨迹还原的任务,并且通过标定以及多种滤波算法提高了还原过程的精度。同时本项目通过安卓端的应用增强了项目的便携性以及可交互性。综上所述,本项目所研发的基于多IMU的运动捕捉系统较好地完成了项目目标。

学生姓名:林雨辰 

指导教师:张希 

论文题目:一种考虑电池老化的锂离子电池电化学模型及其仿真验证

论文简介:电动汽车动力电池的研究和开发已成为当下研究热点,而在对电池进行管理的BMS的各项功能中,荷电状态SOC的精确估计是关键部分,这些精确估计必须建立在一个准确的电池模型之上。以往的研究模型大多数使用电池的经验模型,没有考虑电池内部的电化学反应机理,缺乏理论依据。本文基于电池内部的电化学反应机理建立了锂离子电池的伪二维模型。利用数学方法得到了电池模型的传递函数,并建立了仿真模型。提出了一种基于实验的电动汽车软包电池的参数辨识方法,并通过实验验证了电池模型的正确性和精确度。同时,本课题还考虑到电池使用过程中的老化的影响,通过实验定性探究了负极锂离子沉积和SEI膜厚度的变化规律,建立模型定量表示,还设计了实验方案对老化模型进行了验证,并利用老化模型对原有电池模型进行了修正,显著提高了电池模型在老化状态下的估计精度,提升了电池管理系统对老化电池的适应性,有助于延长电池使用寿命。

 

 

 


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