扭矩

扭矩和功率一样,是汽车发动机的主要指数之一,它反映在汽车性能上,包括加速度、爬坡能力等。它的准确定义是:活塞在汽缸里的往复运动,往复一次就会做一定的功,它的国际标准单位是牛顿。在每个单位距离所做的功就是扭矩了。 通俗点讲,扭矩是衡量一个汽车发动机好坏的重要标准,一辆车扭矩的大小与发动机的功率成正比。
  举个通俗的例子,打一个不太恰当的比喻,像人的身体在运动时一样,功率就像是身体的耐久度,而扭矩是身体的爆发力。 对于家用轿车而言,扭矩越大加速性越好;对于越野车,扭矩越大其爬坡度越大;对于货车而言,扭矩越大车拉的重量越大。 车子的扭矩越大就越好,在行驶的时候也是这样,在排量相同的情况下,扭矩越大说明发动机越好。在开车的时候就会感觉车子随心所欲,想加速就可加速,“贴背感”很好。 扭矩是评价一款车性能的主要参数之一。现在评价一款车有一个重要数据,就是该车在0-100公里/小时的加速时间。而这个加速时间就取决于汽车发动机的扭矩。
  一般来讲,扭矩的最高指数在发动机转速相对比较低的情况下能够达到,就说明这款车的发动机工艺较好,力量也好。有些汽车在5000/分的转速左右才达到该车扭矩的最高指数这说明“力量”就不是此车所长。 可以这样说,我们追求的驾驶乐趣主要来自扭矩,也就是所谓的“推背感”如果某台车的发动机最大扭矩出现在我们经常使用的转速范围内,那么这样的车绝对可以带给你非凡的驾驶乐趣。对于家用轿车来说,完美的发动机最大扭矩应该在很低转速出现,而最大功率在相对比较高的转速出现。

举例说明

  扭矩在 物理学中就是力矩的大小,等于力和 力臂的乘积,国际单位是牛米Nm,此外我们还可以看见kgm、lb-ft这样的扭矩单位,由于G=mg,当g=9.8的时候,1kg=9.8N,所以1kgm=9.8Nm,而磅尺lb-ft则是英制的扭矩单位,1lb=0.4536kg;1ft=0.3048m,可以算出1lb-ft=0.13826kgm。在人们日常表达里,扭矩常常被称为扭力(在物理学中这是2个不同的概念)。现在我们举个例子:8代Civic1.8的扭矩为173.5Nm@4300rpm,表示引擎在4300转/分时的输出扭矩为173.5Nm,那173.5N的力量怎么能使1吨多的汽车跑起来呢?其实引擎发出的扭矩要经过放大(代价就是同时将转速降低)这就要靠变速箱、终传和轮胎了。引擎释放出的扭力先经过变速箱作“可调”的扭矩放大(或在超比挡时缩小)再传到终传(尾牙)里作进一步的放大(同时转速进一步降低),最后通过轮胎将驱动力释放出来。如某车的1挡齿比(齿轮的齿数比,本质就是齿轮的半径比)是3,尾牙为4,轮胎半径为0.3米,原扭矩是200Nm的话,最后在轮轴的扭力就变成200×3×4=2400Nm(设传动效率为100%)在除以轮胎半径0.3米后,轮胎与地面摩擦的部分就有2400Nm/0.3m=8000N的驱动力,这就足以驱动汽车了。
  若论及 机械效率,每经过一个齿轮传输,都会产生一次动力损耗,手动变速箱的机械效率约在95%左右,自排变速箱较惨,约剩88%左右,而传动轴的万向节效率约为98%。
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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