39、步态与3D打印砂型铸造的研究进展

步态与3D打印砂型铸造的研究进展

1. 步态运动学评估

在对单轴斋浦尔膝关节和3R15膝关节的研究中,发现使用单轴斋浦尔膝关节的步行速度比3R15膝关节更快。同时,膝上截肢者使用斋浦尔膝关节时的步态模式比使用3R15膝关节时更具对称性。不过,该研究存在样本数量有限的局限性,因此建议在后续研究中纳入更多的受试者。此外,后续研究还应考察步态过程中肢体上施加的力以及骨盆关节的运动等约束条件。

1.1 不同膝关节的步态表现对比

膝关节类型 步行速度 步态对称性
单轴斋浦尔膝关节 较快 较好
3R15膝关节 较慢 较差

1.2 后续研究建议

  • 增加受试者数量,以提高研究结果的可靠性。
  • 分析步态过程中肢体受力和骨盆关节运动情况,深入了解步态的力学机制。

2. 3D打印砂型铸造图案的尺寸变化与磨损分析

2.1 3D打印技术在铸造领域的应用

增材制造(AM)技术,特别是熔融沉积建模(FDM),在铸造技术领域展现出了重要价值。它可用于制作主模型和熔模铸造图案(如失蜡法中的PLA模型)。3D打印砂型铸造图案在需

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值