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节能减振步行机构的仿生设计及仿真分析
张锐1,庞浩1,何远1,2,韩佃雷1,文立阁3,江磊4,李建桥1
(1. 吉林大学 工程仿生教育部重点实验室,长春 130022;
2. 长春长光睿视光电技术有限责任公司,长春 130102;
3. 吉林大学 机械与航天工程学院,长春 130022;
4. 中国北方车辆研究所,北京 100072)
摘要:非洲鸵鸟能以60 km/h的速度持续奔跑30分钟,其后肢结构具有优良的节能、减振性能。为实现腿式机器人高效节能、缓冲减振的腿部机构的设计,根据鸵鸟跗骨间关节的被动回弹特性以及腿部的输出刚度可变特性,结合鸵鸟后肢结构的比例和尺寸,设计出了仿生刚-柔复合腿式机器人单腿结构。并且利用ADAMS软件模拟了仿生机械腿的运动。通过运动仿真分析,研究了内弹簧刚度系数在一定范围内的变化对机身质心垂直加速度以及电机功耗的影响,获得最佳的内弹簧刚度系数为200 N/mm,并进一步验证了内外弹簧机制能够有效地降低机械腿的能耗。仿真结果表明,采用内外弹簧机制能够有效降低电机约72.49%能耗。
关键词:工程仿生;仿生机械腿;被动回弹特性;刚-柔复合结构;节能减振
相似文献基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类
郑姗姗1,刘文1,单锐1,赵静一2,江国乾3,张智4
(1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094)
创新点说明:
1)将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。
2)构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。
研究目的:
针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。
研究方法:
在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。
研究结果:
多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。
结论:
1)在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。
2)多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。
关键词:多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接
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