题目：大型复杂频率选择曲面机器人数字化加工技术研究

现代军事侦察探测的高科技化，特别是大量先进的高技术侦察设备和探测手段的出现，共同构成了覆盖整个陆海空乃至太空战场的立体化系统，对军用武器系统的安全性构成了严重的威胁，因此隐身技术在现代战争中的作用显得尤为重要。FSS（Frequency Selective Surfaces）雷达罩的数字化加工对于FSS隐身这一飞行器隐身关键技术的研究具有重要意义。在国内，FSS雷达罩的整体化加工仍是一崭新课题，本文以构建完备的数字化加工系统为目标，将机器人加工技术与数字化技术相结合，对大型复杂曲面FSS的高效加工进行了深入研究。 在分析复杂曲面FSS的加工自由度和五轴加工中心构型的基础上，采用分离式结构和模块法方法，设计并开发了国内首台大型复杂曲面机器人数字化加工系统（Robotic Digital Machining System）。为了解决系统标定与大型轴对称回转曲面工件的定位问题，提出了一种基于心轴的自标定方法和一种基于圆周检测与几何求解的定位方法。 为了实现FSS雷达罩的高效加工，基于曲面分割的思想，提出了基于理论模型和曲面检测的分区加工方法。首先将FSS曲面模型划分为插值模型和离散模型，并将不同表达形式的离散模型统一为表面三角化数据模型。然后采用基于环域的三角剖分方法，通过将空间点集进行极坐标投影和求取凸壳环域，快速建立平面网格。针对构建过程中出现“数据缺失”和“不完整母线”的情况给出了填补算法。在平面三角网格的优化中综合使用最小内角最大化剖分与最小权剖分，以达到平面网格的最优剖分。将平面网格映射回三维空间后，在空间网格的优化中采用了基于平坦度的三维网格优化算法，并详细分析了基于环域的用于平坦度求解的延伸三角形选取。在基于优化网格的分区算法中，引入分区的“纬线深度”与“经线深度”的概念，用于描述基于环域的分区构建过程。在此基础上，讨论了FSS振子填入曲面分区的方法。分析了分区加工引入的误差，通过对比试验讨论了分区加工引入的振子形状误差对传输性能的影响。 将数据采集与虚拟仪器技术相结合，构建了加工振动采集系统。提出了一种基于振动信号分析的加工参数优化方法。并以加工圆形和方形振子为例，运用该方法对锥形刀具和梯形刀具的加工参数进行了优化。 在引入支持向量机（Support Vector Machine）理论和分析加工故障的基础上，深入研究了基于SVM的单一故障诊断模型，给出了针对各种故障的最优特征组合，并采用LOO（Leave One Out）误差对建立的单一故障诊断模型进行了评价。基于单一故障诊断模型，设计了系统加工状态监测与多故障诊断系统，通过对比实验，证明了基于SVM的多故障诊断系统的良好性能。 进行了平板与FSS雷达罩的加工实验与测试研究。通过RDMS加工的平板与腐蚀加工的FSS平板的传输特性的对比，说明了刻铣工艺的有效性。雷达散射截面（Radar Cross Section）与传输性能的测试，表明RDMS加工的FSS雷达罩具有良好的带通带阻性能，验证了隐身雷达罩研究的可行性和迫切性。 本文的研究工作为FSS雷达罩隐身技术的工程化应用提供了可靠的加工支持，必将极大地推动FSS隐身技术的研究。