外骨骼康复机器人的正向运动学仿真分析

针对外骨骼康复机器人,本文根据人手的功能和运动约束,对机器人进行模块化设计,并建立了机器人位置正向运动学方程及外骨骼康复机器人抓取杯子的仿真模型,运用ADAMS/Hydraulics模块进行运动学仿真,仿真结果表明,虚拟手指运动机构实现了角加速、匀速、减速的运动状态,并得出了康复机械手关节角速度在0～170rad/s范围内人手可以完成关节弯曲运动的康复运动。虚拟指模型的运动学分析为外骨骼康复机械设备的研究提供了必要的理论依据和参数。     

基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测

电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求.文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法.在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合.算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算...     

定尺剪系统改造设计与应用

针对济钢2 500 mm轧钢产线定尺剪定尺误差大的问题,在原有基础上增添定尺机构,使用RS Logix 5000编程软件对硬件系统进行组态,采用MSG数据通信方式实现了多网络通信、定尺机自动定位、多电机同步减速控制,应用RS View设计上位画面,方便操作。应用表明,钢板定尺精度控制在±1 mm,提高了生产效率。     

杜利特尔算法在条件优化中的应用

杜利特尔算法作为1种高精密度低计算量的数值分析法,在数学等诸多领域得到了广泛的应用,但在分析化学方面的应用则不多见。这种算法通过三角分解矩阵、降阶,简化矩阵运算而实现,与传统多元校正法相比具有更高的灵敏度。本文首次将杜利特尔法引入分析化学中的条件优化,以影响色谱分离度的3个因素为例,均匀实验设计癸烷和十二烷烃体系分离,得到分离度范围为50.124 2～98.694 2的不同实验体系,而后分别运用杜利特尔法和经典的最小二乘法建立的回归方程拟合实验结果,结果表明运用杜利特尔法所得出回归方程的拟合误差仅为-2.50%～2.61%,明显优于最小二乘法的结果(-24.67%～-57.47%)。说明杜利特尔多元校正法运用于条件优化方面比较理想,所拟合出的回归方程可以直接预测和推算实验条件的优劣性,在分析化学中具有广泛的应用前景。