13、柔顺并联机构的柔顺性参数化、优化及折纸结构大变形分析

柔顺并联机构的柔顺性参数化、优化及折纸结构大变形分析

1. 正交平面弹簧在连续体机械手设计中的应用

正交平面弹簧在连续体机械手的设计中展现出了独特的优势。通过将正交平面弹簧段串联组装,可形成连续体结构。例如,有一个由十个段组成的连续体机械手原型,它在两端弯曲,最大弯曲角度接近 130°,纵向长度为 70mm,这充分展示了该连续体结构良好的弯曲能力。

与利用弹性主干产生弯曲变形的连续体机器人相比,正交平面弹簧段具有集中的柔顺性,且相对于其长度具有更大的灵活性。此外,基于相关分析模型,正交平面弹簧的柔顺矩阵可以在大变形范围内进行准确设计和计算。而且,该柔顺矩阵是对角的,这避免了中心偏移问题,确保了整个连续体机械手在操作过程中能精确地沿其中心轴变形。

1.1 正交平面弹簧的研究

对正交平面弹簧进行了全面研究,涵盖了从分析建模到有限元模拟和实验验证的过程。
- 分析建模 :推导出了正交平面弹簧柔顺矩阵的符号公式,并以对角形式呈现。基于该柔顺矩阵,研究了正交平面弹簧的柔顺性随无量纲参数的变化情况,发现正交平面弹簧不仅具有较大的平面外线性柔顺性,还具有较大的弯曲柔顺性。特别是通过对旋转柔顺性的研究,合成了典型的侧型和径向型正交平面弹簧,它们具有相同的线性柔顺性,但旋转柔顺性有显著差异。
- 有限元模拟 :对 30 种平面弹簧模型进行了有限元(FEM)模拟,并将结果与分析结果进行了比较。采用基于多体的模拟方法进行 FEM 模拟,比较结果及后续的差异分析表明,所开发的分析模型能够在正交平面弹簧的实际设计空间内准确预测其空间柔顺性能。
- 实验验证 <

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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