18、材料涂层与医疗设备可靠性研究

材料涂层与医疗设备可靠性研究

一、CrN/CrAlN多层涂层研究
  1. 涂层背景与优势
    • CrN薄膜在耐高温氧化、耐腐蚀、稳定性和耐磨性方面优于TiN。过去二十年,CrN参考层通过添加Al、Mo、Ti、Si等元素得到了极大发展。添加元素到二元涂层中可形成新相,改善涂层的机械和摩擦学性能。
    • 例如,添加Al能改善CrN薄膜涂层的机械性能和抗氧化性。Al原子可取代CrN晶格中Cr原子的位置,形成固溶强化,提高机械性能。研究表明,不同Al/Cr比制备的CrAlN薄膜硬度均大于CrN,且具有更好的热稳定性、耐腐蚀性和耐磨性。
  2. 实验过程
    • 实验材料与准备 :采用90CrMoV8不锈钢(用于木材切割工具)和抛光硅(100)作为基底。基底在沉积前需在丙酮和乙醇中超声清洗5分钟,然后用压缩空气干燥。
    • 涂层沉积 :使用直流反应磁控溅射(KENOSISTEC - KS40V)在基底上沉积CrN/CrAlN多层涂层。沉积前,基底在 - 700V氩等离子体中原位清洗10分钟,腔室压力抽至3×10⁻⁵ Pa,基底预热至300°C保持7小时。沉积过程中,工作压力设定为0.5 Pa,Ar和N₂流量分别为68.8和33.3 sccm,Cr和Al靶材功率分别为1500 W和1000 W。
    • 实验参数 :改变CrN/CrAlN的双层数量(1 - 4),同时保持涂层总厚度为
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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