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PIV(Particle Image Velocimetry)技术是一种流场可视化光学方法,经过十年的发展,该技术已经成为研究流场的基本测试手段。由于旋流非接触搬运器内部流道很小,传统的侵入式测量方法很难对搬运器内部流场进行测量。针对这个问题,该文设计了一套PIV实验测试方法,用PIV技术来获得旋流吸盘内部流场的流动规律,采用三种基本旋涡模型对旋流非接触吸盘进行一维数值建模,并且以三种数学模型为目标函数,应用最小二乘拟合方法对PIV数据进行拟合。通过比较拟合效果,辨识出了能够准确描述吸盘内部流场流动特性的数学模型。 相似文献
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本文分析了含绳长误差的绳索并联机构运动控制过程,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络预测误差补偿模型的预松弛控制方法,提高了绳索并联机构末端位姿在运动过程中的准确性与连续性。本文基于矢量闭环原理建立了系统运动学模型,得到了绳索末端位姿的非线性误差模型,采用LSTM神经网络进行非线性误差的预测补偿。基于离散控制周期分配主、从控制绳,实现系统的预松弛控制,减小绳索末端的无序晃动。仿真结果表明,误差补偿之后,末端位姿精度有了明显的提高,而预松弛控制的位姿与索力相较于传统控制也更加连续,验证了该方法的可行性。 相似文献
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