8、折纸盒子与数控机床运动误差的研究进展

折纸盒子与机床误差研究

折纸盒子与数控机床运动误差的研究进展

一、单自由度刚性可平折折纸盒子

1.1 研究背景与意义

刚性折纸盒子或纸箱的折叠在理论研究和工程应用中都具有挑战性和实用性。然而,关于如何将盒子和纸箱刚性且紧凑地折叠成扁平重叠结构的研究较少。此前,Balkcom 等人提出了特定高度条件下立方体袋子的两种刚性折叠方案,Wu 和 You 则提出了刚性高购物袋的实用解决方案,这些研究为包装行业带来了直接应用。同时,已有研究对将图案化板材折叠成复杂几何形状的箱形纸箱进行了运动学分析和刚度特性研究,还开发了与三维折痕图案相关的折纸启发机制,为设计提供了更多灵感。

1.2 新型折痕图案的折纸盒子

1.2.1 折痕图案构建

基于水弹折纸的折痕图案,选取其简化折痕图案的一部分作为正方形底面盒子的平面网,构建出新型折纸盒子的折痕图案。在这个折纸盒子中,顶点 A、B、C 和 D 可分别建模为单自由度的 S4R 连杆机构,顶点 E、F 和 G 可建模为 S6R 连杆机构。尽管顶点 E、F 和 G 都源自水弹图案,但在盒子完全展开状态下,顶点 E 和 F 的初始构型并非扁平。

1.2.2 运动学分析

该折纸盒子底部形成了 4R - 4R - 4R - 4R - 6R - 6R - 6R 集成机构。基于 D - H 符号的矩阵方法对该集成机构进行运动学分析。对于单个闭环连杆,其闭合方程为:
[Q_{21}Q_{32}Q_{43} \cdots Q_{i(i - 1)}Q_{1i} = I]

以 S4R 连杆 A 为例,其几何参数为:
[\alpha_{i12} = \alpha_{i23} = \frac{

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
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