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500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter aperture spherical telescope,FAST)是人类探索宇宙的重要工具,FAST反射面的支承索网结构是一种轻量便捷的新型驱动机构,但是柔索只能承受张力,且刚度很小,定位精度低,这使得动态特性建模和分析十分困难。利用变分原理建立FAST反射面的支承索网结构的数学模型,该模型引入了大量非线性方程组,针对求解该非线性方程组提出一种逐层替代法算法,采用该算法能够求解FAST数学模型,进而得到FAST反射面索网结构的初始状态及其索网中各个主索端点处的拉力和索网中各节点的位置。这种算法为FAST索网中各节点在拉索拉力作用下由初始状态调节到张紧状态给定了精确的参考位置;同时也为FAST索网由张紧状态到工作状态的数学模型的非线性方程组提供解的初值。为了验证该算法求解FAST的缩小模型,从计算结果来看采用该方法所求得解的精度远远高于设计要求。 相似文献
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500m口径球面射电望远镜(FAST)的主动反射面系统由圈梁、反射面单元、主索网及下拉索、促动器和地锚等组成,工程索网施工阶段会对支撑索网结构的圈梁及格构柱结构产生复杂多变的应力影响。为实现对圈梁及格构柱结构精准的应力监测,将光纤光栅传感器应用于圈梁及格构柱结构的索网施工过程监测中。介绍了传感器原理、测点布设、数据采集及数据分析方法。根据FAST索网施工过程监测的特点,基于3σ准则提出了一种新的异常数据处理方法,并利用该方法进行异常数据的分析与剔除。对实测数据进行分析,结果表明,在索网施工过程中圈梁测点的应力始终小于安全值201.5MPa,格构柱测点的应力也一直处于安全范围内,且随着索网施工的进行,其应力变化具有一定的规律性。该光纤光栅传感器监测方法在FAST索网施工阶段得到了良好的应用。 相似文献
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建立机构拓扑结构复杂性和位置正解求解难易性的关系,提出按机构耦合度k大小来分类求解并联机构位置正解全部实数解的数值法,可使正解问题求解容易,具体内容包括:对39种不同构型的6-SPS并联机构,按6种基本机型、33种衍生机型的拓扑结构及其耦合度值分为k=0、1、2、3四类,分析得到了动平台边数、支链类型影响耦合度k值大小的规律。对不同k值的并联机构的位置正解求解指明明确的求解方向,即:对k=0的机构可容易地直接求解其解析正解;对k>0的机构,通过虚设k个SPS型支链,使之转化为k=0的虚拟并联机构,并基于杆长条件建立k个仅含一个变量的杆长相容性方程,再采用k维搜索法求出实数解。以六自由度球面Stewart机构为例,给出了求解耦合度k=1的任意6-DOF SPS并联机构位置正解全部实数解一维搜索法的具体步骤。这种基于拓扑结构分析的6-SPS并联机构位置正解求解的数值法,求解原理简单,计算量小,且具有一般意义。 相似文献
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本语文给出了一适中矢量回归公式,用来解决空间机构位置分析问题。该方法不需要引入坐标系,计算量小,具有通用性,易于写电算程序,是一种易于掌握的简便方法。 相似文献
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分布式柔性机构拓扑优化设计的理论和算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将连续体结构的拓扑优化技术应用到分布式柔性机构的设计中,基于变密度法和优化准则法推导并建立柔性机构拓扑优化的一种显式的设计变量收敛格式。结合分布式柔性机构优化设计的人工弹簧模型和虚拟载荷法,提出一种新型的分布式柔性机构拓扑优化设计的多准则优化模型,同时综合考虑柔性机构设计的机械效率要求和结构的刚度要求,并利用伴随敏度分析法进行敏度分析。数值算例证明研究方法的有效性,并分析和讨论优化模型和收敛格式中有关优化设计参数对柔性机构优化设计结果的影响。用激光快速成形技术验证柔性机构概念设计的合理性。 相似文献
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提出了特种机器人技术在缆索清洗、涂装、检查方面应用的新思想。在缆索人工涂装的基础上,研制了不同阶段的爬升机构模型,并提出了适于螺旋六棱柱缆索爬升的新机构。解决了机器人在大倾斜度缆索上爬升的难题,为特种机器人在极限环境中的应用提供了一个新的范例。 相似文献
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Stewart平台对大型射电望远镜反作用力的研究 总被引:6,自引:2,他引:4
Stewart平台作为馈源位置和姿态精调系统被安装在大型射电望远镜的悬挂馈源舱中。本文推导了计算馈源舱中的 Stewart平台对舱体反作用力的公式 ,分析了馈源舱体姿态 ,Stewart平台的质量、调整速度与反作用力间的关系。研究结果为设计馈源舱与 Stewart平台的质量比 ,消除平台对舱体的动力影响打下了基础 相似文献
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分析了机构设计特点、步骤及设计知识构成,提出了基于数据挖掘原理的多维立方体数据模型及形成的知识库;该知识库根据功能分析法由实体层、方法层及创新工具库组成,便于查询,利于创新方案的生成;介绍了求解知识库的数据挖掘系统的组成及决策树算法;最后以一设计实例说明了知识库求解的过程。 相似文献
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由大跨度柔性悬索拖动馈源舱运动来实现其精确定位的新型大射电望远镜(LT)具有变结构、非线性、大滞后、多输入多输出的特点,传统的建模方法已很难建立起其精确的数学模型,这里提出了采用BP神经网络进行辨识建模的思想.考虑到基于标准BP算法的神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小值的不足,提出了基于数值优化的L—M(Levenberg-Marquardt)训练算法。应用Matlab6.x中的神经网络工具箱实现了系统的仿真.实验结果表明,采用这种方法可成功地建立舱索系统模型,无论其学习能力还是泛化能力都得到了很好的效果,且其收敛速度大大提高。 相似文献