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为准确验证智能割草机器人升降结构运动特性和受力状态,文中采用了一种基于HyperMesh与ANSYS的联合分析方法。首先,使用Unigraphics NX进行运动特性分析,得出升降速度在0~24 mm/s范围内,升降距离在0~120 mm范围内,均满足设计需求。然后,使用HyperMesh与ANSYS软件进行仿真研究,对智能割草机器人关键部件进行静力学分析和瞬态动力学分析。静力学仿真分析结果表明,零件最大形变为0.05 mm,最大应力仅为11.9 MPa,其结果均在结构和材料允许范围。瞬态动力学分析结果表明,最大应力仅为13.1 MPa,结合应力和变形云图分析得出升降结构不会产生应力集中、材料强度不够等问题。 相似文献
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针对磁吸附轮式双面擦窗机器人(WCWR)进行动力学建模。分析其在匀速运动情况下,不发生倾覆和不同程度打滑情况下所需最小磁力,并对最小磁力与机器人航向角建模,研究磁力与位姿关系。引入车辆动力学理论,对单个驱动轮进行受力分析,并研究车轮打滑现象,同时引入滑转率概念,由此建立滑转率、航向角与车轮扭矩关系式,并进行建模仿真,以此来研究与设计驱动系统。从而为磁吸附轮式擦窗机器人(WCWR)在打滑情况下的设计提供理论基础。并以此理论为基础选择合适磁力与扭矩进行设计与实验检测理论准确性。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
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