14、物联网设备物理设计原型制作全攻略

物联网设备物理设计原型制作全攻略

在产品设计过程中,原型制作是至关重要的环节,它能帮助我们将抽象的概念转化为实际可感的物品,检验设计的可行性和实用性。本文将为大家详细介绍物联网设备物理设计原型制作的多种方法和技术。

1. 前期设计与尺寸调整

在重新设计并使用了几周原型后,人们发现原型尺寸有点大。于是,他们用胶合板手工切割出更多模型,尝试不同尺寸。选定合适尺寸后,又铣出并组装了一套新的功能性原型。事实证明,修改后的尺寸效果更好,为首次量产设计奠定了基础。

2. 非数字原型制作方法

传统的手工制作方法在数字时代依然具有重要价值,它们能让我们快速验证想法,保持反馈循环的简短,为更多实验提供可能。以下是一些常见的非数字原型制作材料和方法:
- 造型黏土 :像 Play - Doh 和 Plasticine 这类知名品牌的造型黏土,有多种不同特性的版本。不过,Play - Doh 暴露在空气中易干燥开裂,Plasticine 虽无此问题,但因可塑,不适合用于需经常拿取的原型。造型黏土更适合短期的外形探索。
- 环氧腻子 :例如 Milliput 品牌,它与造型黏土类似,但颜色较少。它由两部分组成,其中一部分是硬化剂,将等量两部分混合激活后,可塑造成所需形状,约一小时后固化。之后还可打磨或上色,适合制作更耐用的物品。
- Sugru :一种可塑形的硅橡胶,与环氧腻子一样,操作时间短(约 30 分钟开始固化,约一天完全固化)。但固化后仍具柔韧性,且能很好地粘附在大多数其他物质上,提供柔软的抓握表面,是设计师和黑客工具包中的好选择

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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