15、机械工程领域的三项技术研究进展

机械工程领域的三项技术研究进展

在机械工程领域,磨损颗粒分析、发动机扭矩提升以及薄膜传感器制造等方面的研究一直备受关注。这些研究不仅有助于深入了解机械系统的运行状况,还能为提高机械性能和可靠性提供重要依据。

磨损颗粒的分形技术分析

分形几何在机械系统中对磨损颗粒的表征和分割起着强大的作用。分形分析可用于展示磨损的形状、纹理/表面复杂性以及颗粒边界。

正常摩擦磨损颗粒与红色氧化物颗粒的分形维数计算
  • 正常摩擦磨损颗粒 :获取其原始图像后将其转换为8位二值图像。选择不同的盒子尺寸(2、3、4、6、8、12、16、32、64),统计对应盒子数量,得出其分形维数为1.886。具体数据如下表:
    | 盒子尺寸 | 盒子数量 |
    | ---- | ---- |
    | 2 | 892,060 |
    | 3 | 413,400 |
    | 4 | 241,421 |
    | 6 | 113,384 |
    | 8 | 66,372 |
    | 12 | 31,105 |
    | 16 | 18,164 |
    | 32 | 4821 |
    | 64 | 1270 |
    | D | 1.886 |

  • 红色氧化物颗粒 :同样先获取原始图像并转换为8位二值图像。由于原始图像模糊,转换后边界不清晰。红色氧化物因润滑油中的水分形成,呈橙红色。不同盒子尺寸对应的盒子数量及分形维数(1.852)如下表:
    | 盒子尺寸 | 盒子数量 |
    | ----

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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