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公开(公告)号：CN102353388A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110161513.7
申请日：2011-06-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多维力传感器的结构尺寸优化方法，该方法以求得传感器的应力应变解析解为基础，以传感器最重要的两个性能指标灵敏度和线性度为优化的目标函数进行优化。具体步骤如下：首先根据传感器的力学模型，建立弹性体在各种工况下的数学模型，求解出传感器应力、应变的解析解；基于应力应变的解析解，并以传感器的灵敏度和线性度为结构尺寸的优化目标函数对传感器的主要结构尺寸进行优化。该优化方法具有简单有效的特点，很好地处理了多维力传感器在精度、线性度和灵敏度之间很难达到一个很好的平衡点的难点，提高了传感器的测量精度、线性度和灵敏度。
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公开(公告)号：CN102353487A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110161515.6
申请日：2011-06-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多维力传感器的贴片及组桥方法，包括以下步骤：1．首先根据弹性体的力学模型，建立多维力传感器弹性体的应变数学模型，并根据数学模型，求解多维力传感器弹性体所产生的应变与作用力的解析解；2．建立多维力传感器弹性体的三维模型；3．根据多维力传感器传感器的工况分别施加作用力和约束，并进行有限元的求解；4．寻找多维力传感器传感器弹的最大应变变化位置；5．选择应变贴片位置和组桥方式；6．结合多维力传感器的三维模型和有限元模型，分析上述组桥方式下的应变输出，判断是否从弹性体设计的根源上做到对多维传感器传感器的静态解耦。本发明从传感器的根源解决了多维力传感器的维间耦合问题，解耦精度高，解耦方法简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102353487B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201110161515.6
申请日：2011-06-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多维力传感器的贴片及组桥方法，包括以下步骤：1．首先根据弹性体的力学模型，建立多维力传感器弹性体的应变数学模型，并根据数学模型，求解多维力传感器弹性体所产生的应变与作用力的解析解；2．建立多维力传感器弹性体的三维模型；3．根据多维力传感器传感器的工况分别施加作用力和约束，并进行有限元的求解；4．寻找多维力传感器传感器弹的最大应变变化位置；5．选择应变贴片位置和组桥方式；6．结合多维力传感器的三维模型和有限元模型，分析上述组桥方式下的应变输出，判断是否从弹性体设计的根源上做到对多维传感器传感器的静态解耦。本发明从传感器的根源解决了多维力传感器的维间耦合问题，解耦精度高，解耦方法简单。
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公开(公告)号：CN102297745A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110128959.X
申请日：2011-05-18
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明公开了提出一种基于GM(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法，首先将传感器各维数的标定值作为系统特征数据序列，对应的输出应变值作为相关因素序列，然后对原始数据进行一次累加，在累加数据的基础上，建立GM(0，2)模型，在模型的基础上求解每维通道的解耦系数。该算法通过对原始标定数据的累加，建立数据序列的GM(0，2)模型，无须基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法涉及到众多矩阵运算，算法简单可靠，解耦精度高。
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公开(公告)号：CN102353388B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201110161513.7
申请日：2011-06-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多维力传感器的结构尺寸优化方法，该方法以求得传感器的应力应变解析解为基础，以传感器最重要的两个性能指标灵敏度和线性度为优化的目标函数进行优化。具体步骤如下：首先根据传感器的力学模型，建立弹性体在各种工况下的数学模型，求解出传感器应力、应变的解析解；基于应力应变的解析解，并以传感器的灵敏度和线性度为结构尺寸的优化目标函数对传感器的主要结构尺寸进行优化。该优化方法具有简单有效的特点，很好地处理了多维力传感器在精度、线性度和灵敏度之间很难达到一个很好的平衡点的难点，提高了传感器的测量精度、线性度和灵敏度。
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公开(公告)号：CN102297745B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201110128959.X
申请日：2011-05-18
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明公开了提出一种基于GM(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法，首先将传感器各维数的标定值作为系统特征数据序列，对应的输出应变值作为相关因素序列，然后对原始数据进行一次累加，在累加数据的基础上，建立GM(0，2)模型，在模型的基础上求解每维通道的解耦系数。该算法通过对原始标定数据的累加，建立数据序列的GM(0，2)模型，无须基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法涉及到众多矩阵运算，算法简单可靠，解耦精度高。
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