43、工程领域多方向研究进展

工程领域多方向研究进展

1 蜂窝孔密封流动特性研究

在蜂窝孔密封的研究中,发现孔内涡旋流动存在独特现象,即涡旋会喷射到主泄漏流中,并与主泄漏流以及浮雕表面的边界层相互作用。对光滑槽内流动进行可视化研究时,发现壁面边界层的影响并不显著。

蜂窝孔密封的流动可视化图像显示,涡旋结构对蜂窝表面有明显影响,孔内还存在涡旋分叉现象,且它们之间相互影响。通过对流动结构的分析,能够解释蜂窝孔密封的泄漏率显著降低的原因,不仅相较于光滑槽,在单个蜂窝和孔表面也是如此,这一结论得到了实验研究的证实。

实验研究表明,在六边形或菱形蜂窝单元空间内的涡旋流动会形成从侧面反射的流动,这些流动不仅在单元空间内循环,还能影响密封间隙中的主泄漏流。这种流动相互作用的效应在浅单元($h_c/d_c = 0.3/0.5$)中尤为明显。此外,对带孔密封流动的可视化研究,为优化涡轮机密封中孔表面的设计参数提供了依据,有助于降低泄漏率。

蜂窝孔密封研究相关要点总结

研究内容 要点
流动特性 涡旋喷射到主泄漏流,与边界层相互作用
可视化结果 涡旋结构影响蜂窝表面,存在涡旋分叉和相互影响
泄漏率分析 蜂窝孔密封泄漏率显著降低,实验证实
流动相互作用
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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