13、线性电磁执行器与全触觉灵巧手抓取策略研究

线性电磁执行器与全触觉灵巧手抓取策略研究

在机器人技术领域,线性电磁执行器(LSEA)和机器人灵巧手的研究至关重要。线性电磁执行器能够实现高效的能量转换和精确的运动控制,而机器人灵巧手则需要依靠视觉和触觉信息实现稳定的抓取操作。下面将详细介绍线性电磁执行器的设计、建模、实验以及全触觉灵巧手的抓取策略。

线性电磁执行器(LSEA)的设计与建模
  • LSEA的结构设计
    • LSEA的三维结构中,有效长度为23mm,宽度为11mm。线圈设置在内套筒外壁,与外壳相对固定形成定子。磁环被挤压进外套筒,磁体、磁棒和磁环按磁极顺序排列形成动子。
    • 磁棒和内套筒之间并联连接压缩弹簧,内套筒底部固定刚度较大的缓冲弹簧,磁体和内套筒间留有一定间隙,假设磁体最大位移为9mm。外壳、内套筒、外套筒和后盖采用光敏树脂3D打印制造。
    • 当通入逆时针电流时,线圈内部产生从左到右的磁场,外部产生从右到左的磁场,磁棒受斥力向前移动并挤压并联弹簧;通入反向电流时,磁棒缩回,并联弹簧释放能量,底部弹簧起到缓冲作用。
  • 数学建模
    • 电磁建模
      • 定义了线圈的内外半径(R1和R2)、高度(l),磁棒和磁体的半径(r1和r2),以及各部件的轴向坐标(zi)和电流(I)。
      • 通过一系列公式计算电流微元、向量半径、向量磁势和轴向磁感应强度。例如,电流微元表示为:
        [I’ \overrightarrow
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究
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