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1.
2.
三坐标测量机无碰撞检测路径的生成 总被引:1,自引:1,他引:0
针对三坐标测量机检测路径的优化与安全问题,提出一种无碰撞检测路径的生成方法.先对测量点按其参数加权和大小规划检测顺序形成初始路径,再通过对测头扫描体表面与零件表面求截面交线进行碰撞检测,结合轴向包围盒过滤提高碰撞检测的效率;对于碰撞的路径段,先对可能存在的外圆特征进行碰撞规避,再对其他碰撞采用启发式规则进行避障移动规划,结合设计的一个扩展包围盒进行避障点设定.最后通过实验验证了文中方法的可行性.实验结果表明,该方法可以在较短时间内生成有效的较优路径,同时能很好地避免碰撞. 相似文献
3.
获取眼睛轮廓和眼球轮廓对进一步研究人眼疲劳状态具有重要意义.提出基于预处理的Ballon模型对含有双眼的局部人脸图片进行人眼和眼球检测的方法.用微分算法抽取边缘、标识出物体、使用几何特性识别人艰区域,自动获取主动轮廓所需要的眼睛初始轮廓;使用提出的基于预处理的Ballon模型收敛人眼;结合数学形态等方法收敛到眼球.实验结果表明,该方法具有效果好、鲁棒性好、受光线影响弱等优点. 相似文献
4.
基于Hyperworks的平衡轴支架拓扑优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
拓扑优化是一种根据载荷、约束及优化目标寻求结构材料最佳分配的优化方法,既可用于全新产品的概念设计,又可用于已有产品的改进设计;基于Hyperworks平台采用变密度法进行重卡平衡轴支架的拓扑优化设计,对优化后的重卡平衡轴支架进行有限元分析,将其应力分布、质量与原设计做比较;研究表明,经拓扑优化后的重卡平衡轴悬轴支架,应力大小大幅度减少,应力分布更加均匀,质量大幅度减少,实现了轻量化,为平衡轴支架结构的改进设计提供了重要的技术信息。 相似文献
5.
为了克服多电机差速失步振荡及同步稳定性变差等问题,提出了基于新型自适应积分滑模和扰动观测的多 PMSM 同步控制方法。首先,构建了一种改进型偏差耦合同步控制结构。其次,设计了基于新型自适应积分滑模(new adaptive integral sliding mode control, NAISMC)的 PMSM 控制器。同时,利用滑模扰动观测器(sliding mode disturbance observer, SMDO)对电机负载扰动进行观测,并与改进的偏差耦合同步控制结构相结合,提出了基于NAISMC与SMDO的多 PMSM 的改进型偏差耦合同步控制方法。最后,进行了实验分析。其结果表明所提出的同步控制方法能有效地保证4个电机具有良好的同步性能,提高了其抗扰动的能力,确保了多电机同步的稳定性。 相似文献
6.
为研究由还原氧化石墨烯(RGO)和具有高活性晶面的TiO_2组成的复合材料的制备方法及其光催化性能,首先采用两步水热法制备了RGO/纳米TiO_2复合材料:第1步为合成暴露高活性晶面的纳米TiO_2;第2步为将合成的纳米TiO_2与氧化石墨烯(GO)复合,形成RGO/纳米TiO_2复合材料。然后,利用XRD、SEM、X射线光电子能谱仪和紫外-可见漫反射光谱等手段对制备的暴露不同晶面的纳米TiO_2和RGO/纳米TiO_2复合材料进行了表征,评价了其光催化性能。结果表明:在水热法的第1步中,通过调节HF的浓度能可控制备出具有高活性的(001)和(101)晶面的纳米TiO_2,氟原子在纳米TiO_2中以物理吸附态和化学结合态这2种形态存在;在第2步后,GO与纳米TiO_2复合形成RGO/纳米TiO_2复合材料,同时在此过程中GO被转化成RGO。在紫外光照射下,两步水热法合成的RGO/纳米TiO_2复合材料具有很好的光催化性能,明显优于商用TiO_2(P25)和纳米TiO_2的。RGO/纳米TiO_2复合材料的光催化性能有明显的提高,RGO和TiO_2暴露的晶面对光催化活性有影响。 相似文献
7.
8.
9.
基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
高精度驾驶员情绪识别模型是智能车辆安全辅助驾驶系统构建的关键问题之一。针对该问题,提出一种基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法。对不同情绪下驾驶员心电、脉搏生理信号进行时域特征提取,建立生理信号-情绪关联样本库,给出改进式自编码(Improved stacked autoencoder, I-SAE)神经网络架构,构建基于I-SAE神经网络的人员情绪生理表征和离线辨识模型;同步采集行驶过程中不同情绪下驾驶员生理信号和车辆状态数据,利用主成分分析法选取车辆状态特征参数向量,通过I-SAE模型识别处理生理信号数据,将驾驶员情绪的生理表征映射为车辆状态表征,构建车辆状态-驾驶员情绪关联样本库;在此基础上,建立基于学习矢量量化(Learning vector quantization, LVQ)的驾驶员情绪在线识别模型。试验数据表明,该方法构建的驾驶员情绪在线识别模型正确识别率达84%以上,可满足安全距离预警等车辆智能系统需要。 相似文献