非圆齿轮传动

非圆齿轮传动
non-circular gearing
  传动中至少有一个齿轮的节曲面不是旋转曲面的齿轮传动。一对非圆齿轮啮合传动时,其瞬时传动比按一定规律发生周期变化。图1中两非圆齿轮1和2的节曲线分别为J1和J2,当两轮啮合传动时,J1和J2作无滑动的纯滚动。其瞬时传动比为:i12=ω 1/ω 2=r2/r1,式中ω 1和ω 2分别为两轮的瞬时角速度,r1和r2分别为两轮的瞬时向量半径。为了实现非圆齿轮传动,也就是保证两轮瞬心轨迹为纯滚动接触,必须满足下列两个条件:① 任何两个瞬时向量半径之和均应等于两轮的中心距a,即r1+r2=a;②节曲线J2的长度必须是J1的整数倍。非圆齿轮传动的类型很多,机械中常用的是椭圆齿轮传动(图2),它的节曲线是一对大小相等的椭圆。在椭圆齿轮传动中,主动轮等速回转时,从动轮角速度周期性地从最小变到最大,又从最大变到最小。此外也可用其他曲线作节曲线,如对数螺旋线和卵形曲线等。非圆齿轮传动在机床印刷机、纺织机械和仪器中均有应用


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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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