34、工业与能源领域的关键技术研究

工业与能源领域的关键技术研究

在工业和能源领域,有许多关键技术对于提高效率、降低成本至关重要。以下将详细探讨气体流量分布模拟、氮化硅减反射涂层特性以及永磁同步电机空间矢量控制系统这三个方面的内容。

气体流量分布的数值模拟

在柱状电除尘器(ESP)中,气体流量分布的均匀性是一个重要的性能指标。研究人员通过数值计算,分析了不同因素对气体流量分布的影响。

  • 开孔率对气体流量分布的影响
    • 在距离柱状 ESP 入口 1.05m 和 1m 处各设置一块气体流量分布板,选择不同的开孔率进行研究,相关数据如下表所示:
      | 第一块板开孔面积百分比 | 第二块板开孔面积百分比 | 相对均方根值 |
      | — | — | — |
      | 30 | 25 | 0.243 |
      | 30 | 30 | 0.241 |
      | 30 | 35 | 0.237 |
    • 从表中可以看出,使用两块气体流量分布板时,相对均方根值减小,气体流量分布明显改善。当第一块板开孔率为 30%,第二块板开孔率为 35%时,气体流量分布状态最佳,相对均方根值为 0.237。这是因为开孔率较小时,电场内气体速度相对较小,压力损失随开孔率减小而降低;当第二块板开孔率增加时,气体速度会增大。
  • 板的布置方式对气体流量分布的影响
    • 研究了两块气体流量分布板在 ESP 入口处不同布置距离的情况,具体数据如下表:
      | 编号 | 第一块板距离(m) | 第二块板距离(m) |
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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