62、机械工程领域多方面研究成果解析

机械工程领域多方面研究成果解析

在机械工程领域,有多个重要的研究方向取得了显著成果,涵盖了六自由度绳索牵引并联机构工作空间、小吨位叉车工作装置以及毫米级试样基于磁流体的润滑性能等方面。下面将为大家详细介绍这些研究的具体内容。

六自由度绳索牵引并联机构工作空间研究

针对现有工作空间评价指标的不足,提出了一种基于数值方法的评价指标。该指标能够直观且全面地反映机构移动平台的姿态空间。通过此指标对 6C 构型和 6c2s 构型的工作空间进行比较,发现引入弹簧支链可同时增加机构的位置空间和姿态空间。

同时,还探讨了弹簧支链导致的机构工作空间形状缺陷问题。以研究的构型为例,建立了用于评估形状缺陷严重程度的混合评价函数,并选取了几种工作空间形状缺陷进行评估,证明了该评价函数的敏感性,为消除或降低这一现象的影响提供了研究基础。

小吨位叉车工作装置仿真研究

随着物流机械的发展,小吨位叉车成为应用最广泛的叉车类型。工作装置作为叉车最常运动的部件,其稳定性直接影响叉车性能。

  • 工作原理 :叉车主要由动力单元、底盘、工作装置和电气设备四部分组成。工作装置用于货物的取放、升降,主要由内、外门架、升降油缸、链条和货叉构成。工作时,活塞杆顶部带动链轮上升,链条提升货叉,起升初期仅货叉上升,活塞杆碰到内门架后,内门架才被带动上升,且上升速度为货叉的 1/2。
  • 仿真设计
    • 总体分析 :叉车无前倾时,最大起升高度 1.5m 为最危险工况。货叉和门架采用 Q345 材料,对滚轮
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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