5、受迫振动的原理与应用解析

受迫振动的原理与应用解析

1. 受迫振动概述

在周期性力和运动的外部影响下,振荡系统中会激发受迫振动。这种情况在实际中非常重要,一方面会出现在待测量的物体上,如组件、车辆、基础、建筑物等;另一方面,振动传感器本身也可能是振荡系统。对受迫振动的研究为测量任务的规划和结果的理解奠定了基础。

2. 恒定力幅的弹簧力激励

在激励力 (F) 的作用下,研究振荡系统中的振动响应 (x)。通过在垂直方向上的重心处进行力的平衡分析,得到非齐次微分方程:
(- m\ddot{x} - d\dot{x} - kx = - F(t))

假设激励力是具有可变激励角频率 (\Omega) 和振幅 (F) 的谐波函数,在极坐标形式下为:
(F(t) = F \cdot e^{j\Omega t})

为简化求解,假设零相角为零,且力不依赖于振荡响应,即振荡系统对力没有反馈。振动响应 (x) 及其导数被假设为具有相角 (\varsigma) 的相量:
(x(t) = x \cdot e^{j(\Omega t - \varsigma)})
(\dot{x}(t) = j\Omega x e^{j(\Omega t - \varsigma)})
(\ddot{x}(t) = - \Omega^2 x e^{j(\Omega - \varsigma)})

在实际中,通常关注系统的稳态运动,即在周期性激励力作用下所有瞬态过程衰减后出现的状态。因此,寻求非齐次微分方程的特解,将上述式子代入微分方程可得:
(- \Omega^2 m x e^{j(\Omega t - \varsigma)} + j

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杂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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