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1.
为解决模块化机器人重构后误差的快速补偿问题,对模块化机器人几何误差来源进行分析,将其划分为模块参数误差和模块间装配参数误差。基于指数积公式和齐次变换对关节模块、连杆模块及模块间装配位姿进行数学描述,建立关节-连杆子装配体的实际运动学模型。给出一种基于精密球和外部测量的模块参数及模块间装配参数辨识方法,完成子装配体运动学参数的辨识。针对两种典型构型的关节-连杆子装配体进行参数辨识和验证试验。试验结果表明,经误差补偿后子装配体的平均定位误差约为补偿前误差的1/30。 相似文献
2.
传感器的技术参数Vmin和Y是使用衡器的重要参数。它不仅决定了传感器最大分度数(最高分辨率),同时也决定了传感器的最小使用分度数(即最小量程范围)。 相似文献
3.
针对机器人绝对定位精度相对较低,无法满足高端制造领域的精度要求等问题,提出了一种基于共形几何代数(CGA)的串联机器人误差建模方法。首先,在CGA的框架下,通过计算相邻关节点的CGA运动算子及其共轭形式,得到了机器人末端坐标系的坐标轴投影及原点坐标表示,建立了串联机器人运动学模型;然后,通过微分运算建立了误差模型,并运用Levenberg-Marquardt算法辨识出了其几何参数误差;最后,根据辨识出的误差参数计算了末端误差,并将其补偿到串联机器人的末端位姿中完成了运动学标定实验,并通过该方法对JAKA Zu3六自由度串联机器人进行了误差建模与运动学标定实验。理论分析及研究结果表明:经运动学标定实验后,JAKA Zu3串联机器人的平均位置误差由2.933 1 mm下降到0.615 2 mm,平均姿态误差由0.029 7 rad下降到0.005 7 rad,标定效果明显,该结果验证了该方法的正确性,证明其可以作为一种误差建模和运动学标定的有效途径。 相似文献
4.
5.
为研究N形主方支圆钢管间隙节点的静力性能及其与搭接节点受力性能的关系,对2个N形主方支圆钢管间隙节点和2个对应的搭接节点进行了节点承载力试验研究。试验表明:间隙节点的承载力低于相同管径的搭接节点,4个节点的主管均出现了明显的塑性变形,支管较小的2个节点其支管也发生了局部屈曲,试件破坏时间隙节点的主管壁相对变形比相应的搭接节点要大。以试验为基础,建立了N形主方支圆钢管间隙节点的有限元分析模型,对不同支管直径与主管宽度比、主管宽度与壁厚比、支管与主管的壁厚比、主管轴力及支管间隙的节点进行了有限元分析。研究表明:支管全截面屈服破坏(BMF)、主管壁局部塑性破坏(CP)和支管局部屈曲与主管壁局部塑性破坏的联合破坏(BLB+CP)是N形主方支圆钢管间隙节点的主要破坏模式;支管直径与主管宽度比、主管宽度与壁厚比、支管与主管的壁厚比、主管轴力对N形主方支圆钢管间隙节点承载力的影响与对搭接节点的影响具有类似的规律;支管间隙大小对N形主方支圆钢管间隙节点承载力的影响不容忽视。利用线性回归方法,在GB 50017—2017《钢结构设计标准》现有承载力计算公式基础上,拟合出了考虑相关影响因素的承载力修正计算... 相似文献
6.
7.
9.
10.
利用连续波雷达测试弹丸径向速度时,会遇到弹丸、火炮、雷达及外界因素异常,测试的径向速度会出现缺失,导致递推出的炮口初速不准确。为此,选择建立合理的模型预测出缺失的径向速度对数据进行重构。雷达测试的径向速度属于一维数据,大口径弹丸的径向速度主要包含线性特征,小口径弹丸的径向速度既包含线性特征又包含非线性特征,都可以建立ARIMA模型、GM(1,1)灰色模型和回归模型进行预测。但是这些传统模型有时预测能力比较局限,预测精度不理想。为了充分整合所有模型的预测优势,提高预测精度,选择建立组合模型进行预测。针对大口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和一阶线性回归方程构建的组合模型进行预测,针对小口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和二次多项式回归方程构建的组合模型进行预测,为了保证预测精度,按照迭代的方式进行预测。实验结果表明,无论是大口径弹丸还是小口径弹丸,组合模型的预测精度始终高于单项模型,平均相对误差小于1‰,更加适合作为弹丸径向速度的预测模型。 相似文献