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2002年 | 1篇 |
2000年 | 1篇 |
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Stewart平台调整次镜位姿补偿像差,是提高空间相机成像质量的有效方法。为验证Stewart次镜平台机械及控制系统的可行性、正确性、提高设计效率,基于ADAMS与MATLAB接口技术,建立了Stewart平台机械与控制系统机电混合模型,进行了机电联合仿真研究。首先,对Stewart次镜平台进行了运动学理论分析,建立了运动学数学模型;然后,在ADAMS中建立了Stewart平台虚拟样机并进行运动学仿真,ADAMS中仿真结果与理论计算一致;再将ADAMS中Stewart平台动力学模型导出并嵌入MATLAB中,建立了机电联合系统模型;最后,以典型的阶跃和正弦位姿轨迹信号,对Stewart平台的位姿调整性能进行了仿真研究。仿真结果表明,Stewart次镜平台具有较高的稳态精度和较好的动态性能,仿真参数和数据为Stewart平台的研制提供了必要的设计依据。 相似文献
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基于MATLAB的BP神经网络在猪等级评定中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级,采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络,利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特征参数样本80个进行了网络训练,并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量,得到 BP神经网络模型。通过仿真,将仿真结果与人工评估结果进行对比,结果表明BP人工神经网络模型可以评估猪肉各项指标和等级识别。在猪肉胴体图像特征指标下评价猪肉等级准确率达到98%,在活体猪图像特征参数评价猪肉等级准确率达到80%。说明猪肉胴体图像特征比活体猪图像特征参数更能代表猪肉质量品质也符合客观现实;同时也表明MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络可以应用在猪的等级评定中。 相似文献
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