16、压电层合板振动控制与设计研究

压电层合板振动控制与设计研究

1. 振动控制方法概述

振动控制是处理柔性连杆机器人结构振动的重要问题。近年来,利用压电驱动进行振动控制的方法受到了研究界的关注。对于平面柔性机器人,通常使用具有面内各向同性驱动特性的单片压电板来控制连杆的弯曲模式,这些压电板与柔性连杆正确结合,形成层合有源结构。

然而,对于更一般的串联配置机器人,连杆在其他位移自由度上可能具有柔性,导致振荡过程中连杆表面的应变分布更加复杂。在这种情况下,单片板的面内各向同性驱动特性可能成为严重的限制。

为了应对这些问题,近年来开发了许多具有不同特性和驱动可能性的压电致动器,如采用叉指电极(IDE)设计的压电陶瓷材料,可实现面内定向(非各向同性)驱动;还有由压电陶瓷纤维组成的复合致动器,包括有源纤维复合材料(AFC)、宏纤维复合材料(MFC)等,它们具有非各向同性的驱动和弹性特性。

2. 有源层合板分析
2.1 自由振动层合板的功

在平面应力条件下,考虑Kirchhoff假设,层合板中面内力和弯矩每单位面积所做的功为:
[u h = \frac{1}{2}
\begin{bmatrix}
N^T & M^T
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\varepsilon_0 \
\kappa
\end{bmatrix}
]
其中,$u$ 是层合板总厚度 $h$ 上的平均能量密度,$N$ 是每单位长度的面内力向量,$M$ 是每单位长度的弯矩向量,$\varepsilon_0$ 是局部中面应变向量,$\kappa$ 是局部曲率向

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTMTransformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值