10、3D工件毛刺定位、轨迹规划及微波辅助铸造技术解析

3D工件毛刺定位、轨迹规划及微波辅助铸造技术解析

在工业制造领域,工件毛刺处理和金属铸造是两个重要的环节。毛刺的存在会影响工件的质量和性能,而传统铸造方法则存在能耗高、时间长等问题。本文将详细介绍3D工件毛刺定位与轨迹规划的方法,以及微波辅助铸造技术在ASTM B23锡基巴氏合金上的应用。

3D工件毛刺定位与轨迹规划
  • 镜像设置 :采用由四个呈45度角放置的镜子组成的图像采集装置。在镜子上方固定高度处放置CCD相机来捕捉图像,该装置可将3D毛刺转换为2D图像。图像分为五个部分,分别命名为Lt(左)、Rt(右)、Up(上)、Lo(下)和C(中心),其中Up、Lo、Lt和Rt部分分别提供毛刺图像的背面、正面和两侧视图,用于识别和估计毛刺尺寸。
  • 毛刺尺寸估计 :通过CCD相机获取的图像来估计毛刺的厚度和高度。从二值化的Up、Lo、Lt和Rt部分图像中获取毛刺高度数据,有毛刺处显示高亮度(值为1),无毛刺处为0。以左部分图像为例,采用单位矩阵扫描法,若某行存在“1”,计数器加1并保存,扫描完所有行后,表中的最大值即为左部分的毛刺高度。对于Up和Lo部分,按列扫描。
  • 轨迹生成
    1. 基本计算 :利用毛刺的厚度和高度生成轨迹,使用基本的逆运动学方程计算ABB IRB 120机器人的滚动、俯仰和偏航。
    2. 数据提取 :使用数据提取算法提取轨迹规划的数据点。首先用“Prewitt边缘检测算法”检测毛刺部分的内边缘,再根据
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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