9、机械连杆机构的分析与合成方法

机械连杆机构的分析与合成方法

在机械设计领域,连杆机构的设计和分析是一个重要的研究方向。本文将介绍两种不同的连杆机构研究内容,包括东京工业大学的步行椅机械腿分析以及瓦特 I 型间接同源四杆机构的合成方法。

东京工业大学步行椅机械腿分析

东京工业大学发明了一种具有单自由度的混合平面机械腿。该研究运用螺旋理论建立了此连杆机构的速度方程,揭示了该机构在模拟步行运动方面的能力,同时能保持类似脚部功能部件的恒定方向。

连杆奇异构型分析
向量 分量 条件
(b_{BD_1E_1}) (\begin{bmatrix} \zeta_0(B, x_0) \circ \xi_A \ 0 \ \zeta_0(B, y_0) \circ \xi_A \ 0 \ 0 \end{bmatrix}) 非零连杆长度时不可能
(b_{BD_1E_1}) (\begin{bmatrix} \zeta_0(B, s_{BD_1}) \circ \xi_A \ 0 \ 0 \ 0 \end{bmatrix}) (A)、(B) 和 (D_1) 共线
(b_{BD_1E_1}) (\begin{bmatrix} \zeta_0(D_2, x_0
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模。该模旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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