凌晨三點的機庫中，機械師老張正盯著屏幕上的三維模型發(fā)愁——發(fā)動機低壓壓氣機二級葉片出現異常，傳統(tǒng)檢測需拆卸上百個零件。此時，顯示屏上突然亮起綠色軌跡線：一條直徑不足2厘米的“機械蚯蚓”正蜿蜒穿過葉片迷宮，將內窺鏡精準送達故障點。這是西安交通大學團隊研發(fā)的電纜驅動連續(xù)體機器人（CDCR）最新應用場景。

精度困局：柔性背后的“失控危機”

航空發(fā)動機內部通道比奶茶吸管更狹窄，傳統(tǒng)剛性機械臂束手無策。柔性機器人雖能彎曲穿行，卻面臨“盲人摸象”困境——重力、摩擦等因素導致實際形態(tài)與理論模型偏差可達25毫米，相當于在1米距離射擊脫靶2.5厘米。

研究團隊拆解誤差來源時發(fā)現，**電纜與導向孔的“花式摩擦”**是最大干擾因素。就像反復穿過指環(huán)的繩索，機器人在不同彎曲角度下，電纜與金屬孔的接觸壓力會非線性變化。更棘手的是，占整機重量30%的電纜和鎖緊裝置的重心會隨形態(tài)改變偏移，形成“誤差放大器”。

技術破壁：給摩擦力裝上“動態(tài)濾鏡”

團隊對機器人關節(jié)結構進行“微創(chuàng)手術”：將線接觸導向孔改為雙點接觸設計，如同給電纜穿上“溜冰鞋”。基于此建立的自適應摩擦模型，能根據實時彎曲角度動態(tài)調整摩擦系數，誤差較傳統(tǒng)模型降低89.69%。實驗數據顯示，在72度大曲率工況下，新型模型仍保持0.98毫米定位精度，相當于在360毫米行程中誤差不足千分之三。

針對重力干擾，研究首次建立全組件動態(tài)重心模型。通過激光跟蹤儀發(fā)現，當機器人長度達到直徑22.5倍時，忽略電纜重力的模型會產生7.25毫米偏差——這相當于要求射擊手在300米外擊中蘋果，而誤差模型卻提供足球大小的靶心。

實戰(zhàn)檢驗：葉片迷宮的“毫米級探戈”

在1:1復刻的發(fā)動機葉片陣列中，機器人完成高難度動作：先以216度彎曲繞過一級葉片，再收縮直徑穿越8毫米間隙，最終在內窺鏡視野中鎖定0.3毫米寬的葉片裂紋。軌跡追蹤實驗顯示，連續(xù)運動時末端誤差始終小于身長的5.5%，即便加載20克載荷（相當于機器人自重1.4倍）仍保持0.77%的穩(wěn)定精度。

團隊搭建的測試平臺揭秘更多“黑科技”：12個直流電機通過智能算法協調，使12根驅動電纜像“牽線木偶”般精準配合。力傳感器以5Hz頻率實時反饋張力變化，確保每根電纜誤差不超過0.1牛頓——這相當于用釣魚線精準控制一片羽毛的飄落軌跡。

未來圖景：從實驗室到萬米高空

目前該技術已進入航空企業(yè)合作驗證階段，耐高溫版本正進行150℃環(huán)境測試。論文通訊作者楊來浩表示：“我們正在開發(fā)智能感知皮膚，讓機器人具備觸覺反饋能力。”這項突破的意義遠超航空領域——在核電站燃料棒檢修、地下管網探測等場景，這種能自適應復雜環(huán)境的“機械生命體”，正在突破人類探索微觀世界的次元壁。

來源: FME機械工程前沿