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为了提高工业机器人的交互性,进行了构建具有三维可视化环境的人机交互系统研究。本文以6R机器人为对象建立了机器人运动学模型,利用矢量积方法推导了雅克比矩阵,为仿真和监控数据的可视化奠定了基础。给出了可视化环境的实现方案,设计了编译控制指令和仿真的算法流程,并以JOpen Show Var作为网络通信开发包设计了监控的通信结构。开发实现了机器人的仿真和监控系统,并进行了实验验证。实验结果表明该系统具有形象直观的人机交互环境,而且具有良好的监控实时性。 相似文献
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首先介绍了全断面掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)主要系统部件的状态参数,通过分析TBM特征参数时间序列的变化趋势,确定了采用灰色预测和神经网络预测相结合的方法对TBM关键部件状态特征参数的变化趋势进行预测,建立了基于灰色理论和神经网络的全断面掘进机状态特征参数预测模型.通过实例计算,给出了预测模型的改进措施.经过改进的预测模型,能够保证设备达到1级预测精度,预测10小时后的设备运行情况.最后,介绍了开发的全断面掘进机故障诊断系统中参数预测的部分,使得预测结果更直接地呈现在操作者面前,具有很好的指导意义. 相似文献
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针对快速数控编程系统中不同CAD模型的特征识别和构建,论述了基于STEP文件的特征识别技术及其实现过程:首先利用词法分析器解析STEP中性文件,按照STEP的文件拓扑结构生成属性邻接图(AAG);在总结典型结构件拓扑特征基础上,结合数控编程切削逻辑,以切削级为基础进行特征识别和特征构建;最后以XML形式构造制造特征森林以供CAM系统使用.实例证明了文中方法的有效性,提高了结构件数控编程的效率和质量. 相似文献
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针对现有的柑橘检测算法准确率低、模型参数量大、检测实时性差、不适用移动采摘设备等问题,提出一种基于改进轻量模型YOLO-DoC的柑橘检测方法。引入Bottleneck结构的ShuffleNetV2网络作为YOLOv5骨干网络模型,构造轻量化网络。同时加入无参型SimAM注意力机制提高复杂环境下对目标的识别精度。为了提高检测网络对于目标果实的边界框定位精度,通过引入Alpha-IoU边界框回归损失函数的方法来获取目标的边界框。实验显示,YOLO-DoC模型的P(precision)值和mAP(mean average precision)值分别为98.8%和99.1%,参数量缩减为YOLOv5网络的1/7,模型的大小为2.8 MB。改进后的模型相比于原网络模型具有识别速度快、定位准度高以及占用内存少的优势,在满足精准采摘工作要求的前提下可以提高采摘效率。 相似文献
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随着市场竞争的日益加剧,企业要在竞争中保持强劲竞争优势、立于不败之地就必须不断开发新产品并成功投入市场,文章首先介绍了新产品开发研究现状,分析了制造企业新产品开发的特点,并根据此特点设计了一套针对大型制造企业的新产品开发决策系统,该系统解决了新产品开发过程中涉及的盈亏分析、风险预测、产品生命周期评价及开发资源优化调度等问题,有助于企业在新产品开发过程中及时把握市场、顾客、技术等重要因素,科学、合理的进行决策评价,从而提高新产品开发的成功率. 相似文献
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文章以六自由度机器人为研究对象,采用齐次坐标变换的理论,对机器人结构及D.H参数进行了分析、建模和求解。得到了机器人期望位姿与所对应各关节角度的关系及关节空间的轨迹规划方法,并用Matlab对其进行了仿真分析,结果表明:五次多项式插值法是机器人关节空间轨迹规划的理想方法,为此类机器人运动分析和轨迹规划提供了依据。 相似文献