75、火花塞半自动生产测试与四足机器人方向偏差检测

火花塞半自动生产测试与四足机器人方向偏差检测

火花塞半自动生产测试
  1. 硬件开发

    • 硬件组成:由PC控制的数字存储示波器作为数据采集、处理和输出系统,以及特制的火花塞测试台。
    • 测试类型:发现需要两种测试来检测冠军列表上的所有故障,分别是A测试和F测试,使用两个独立可互换的夹具配件进行火花塞处理。
    • 设备布局:整体硬件解决方案由冠军公司和布莱顿大学联合开发,A测试和F测试的核心设备布局如图2所示。两种测试基本程序相同,但新系统软件参数、夹具加载和测试室条件有所不同。
      | 硬件组件 | 说明 |
      | ---- | ---- |
      | 数字存储示波器 | 数据采集、处理和输出 |
      | 火花塞测试台 | 特制,用于测试火花塞 |
      | 夹具配件 | 两个独立可互换,用于A测试和F测试的火花塞处理 |
  2. 软件开发

    • 编程语言:使用C语言编写新软件,实现波形数据采集、数据预处理、输入文件编辑和神经网络功能。
    • 数据采集:结合古尔德示波器远程控制指令和国家仪器IEEE488控制指令外壳及指令编写数据采集功能。
    • 神经网络:获得BKP反向传播神经网络软件部分原始C语言代码的使用许可,进行修改以适应新程序外壳和修复错误。
    • 训练和召回程序:编写自动训练和召回程序,加快训练过程,方便对修改进行测试,但需确保在线采集训练数据的可靠性。A测
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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