74、共振现象的应用与计算机分析

共振现象的应用与计算机分析

1. 杂散共振

杂散共振和杂散电容、电感以及意外的电阻水平一样,可能在完全意想不到的情况下出现,并且会严重影响系统的运行。产生杂散共振所需的条件,例如印刷电路板上平行导线或铜引线引入的一定电容水平,或者仅仅是两个带有残余电荷的平行导电表面,以及与任何导体或组件(如磁带录音机磁头、变压器等)相关的电感水平,这些都为共振效应提供了必要的元素。

实际上,这种共振效应在日常的盒式磁带录音机中非常常见。播放/录音磁头是一个线圈,它可以像电感和天线一样工作。将这个因素与网络中的杂散电容和实际电容结合起来形成调谐网络,再加上一个半导体二极管,磁带录音机就可以像调幅收音机一样工作。当绘制任何变压器的频率响应曲线时,通常会发现有一个区域的响应呈现峰值效应,这种峰值完全是由于变压器线圈的电感和导线之间的杂散电容引起的。

一般来说,当看到元件或系统的频率响应出现意外的峰值时,通常是由共振条件引起的。如果这种响应对系统的整体运行有不利影响,可能需要重新设计,或者添加一个滤波器来阻止导致共振条件的频率。当然,在添加由电感和/或电容组成的滤波器时,必须小心,以免引入另一个意外的共振条件。这个问题只有通过构建系统并进行全面测试才能妥善权衡。

2. 图形和参数均衡器

2.1 声音差异的原因

我们都曾注意到,在音乐厅听到的音乐和在家用娱乐中心播放时听起来不太一样。即使检查了扬声器和放大器的规格,发现它们几乎完美(而且是我们能负担得起的最贵的),声音仍然不尽如人意。这通常是因为当地环境特征对声波产生了影响,以下是一些典型问题:
- 墙面和地面材质 :坚硬的墙壁或地板(如石头

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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