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1.
平行刃剪切机剪切过程的有限元仿真模拟分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
金属剪切过程是一种复杂的弹塑性大变形过程,同时还存在着应力与应变之间的物理非线性、位移与应变之间的几何非线性以及工具与试件之间的接触边界非线性等多重非线性关系。本文用计算机辅助工程(CAE)软件——高度非线性结构有限元分析软件MARC对平等刃剪切机的剪切过程进行了三维弹塑性大变形仿真模拟,探索出一种求平行刃剪切机力能参数的数值仿真模拟方法。  相似文献   
2.
介绍了系统的工作原理,建立了信息交流和控制的系统结构,将面向对象和基于事件驱动的处理方法应用于通信协议的建立和通信控制过程.结合具体通信控制单元三菱PLC和FX1N-232-BD与PC串口RS-232C的通信,编写了算法和通信控制的代码,经实验证明,通信控制系统运行可靠.  相似文献   
3.
针对测量装置与物料放置底面相对姿态变化影响测量结果的问题,提出一种实时校正及积分基准面提取的物料体积测量方法。该方法通过姿态传感器实时检测激光传感器的姿态,并获取被测物体表面点云,对点云归一化处理,多次迭代拟合确定积分基准面及被测物料边界,进行三维重建,最后提出基于剖分原理的三棱微元逼近的体积计算方法。利用提出的测量方法搭建测量系统,在多种工况下进行实测实验和对比分析,测量结果的平均相对误差为1.69%,表明提出的方法具有较好的适应性及准确性,为物料体积测量提供了新思路。  相似文献   
4.
一种基于统计平均的图像处理自适应阈值模型   总被引:2,自引:2,他引:2  
用统计力学的思想和方法分析了图像象素灰度值和宏观图像信息之间的关系,用统计回归方法对实验数据进行模拟和曲线拟合,建立了基于Boltzmann统计法的平均灰度值和图像阈值的关系模型。在眼睛盯视输入人机交互系统中,对所建模型编写了程序处理函数和算法,进行了实验分析。结果表明,此方法在图像信息稳定的情况下可以得到更好的效果,用建立的自适应阈值模型可以自动获取阈值。实验中图像平均灰度值在110~230情况下,提取特征信息的准确率达到了95%。  相似文献   
5.
采用 ANSYS有限元软件的结构分析模块对剪切机机架进行了三维应力变形分析 ,找出了其薄弱环节 ;并对机架应力进行实际测试 ,经比较 ,有限元分析与测试结果相吻合  相似文献   
6.
在视觉人机交互中,为实现光学系统成像放大率不变,采用电动变焦镜头,基于图像处理跟踪人眼特征信息,自动变焦实现图像大小不变。系统以PC机为上位机对眼部图像处理,采用单片机为下位机对变焦镜头驱动控制,两者之间以串口通信。实验结果表明系统能根据人眼图像大小对变焦物镜作实时闭环控制,系统在400mm~1000mm距离内实现了连续变焦,距离分辨力为120mm。  相似文献   
7.
基于Kalman滤波的视觉预测目标跟踪及其应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
为了使得护理服务机器人实现一种平滑、柔顺的任务执行过程,建立了基于图像处理的视觉信息感知的几何模型,提出一种基于Kalman滤波预测估计的视觉信息感知方法,并据Kalman滤波理论建立了对包括机器人终端手抓等目标状态进行预测跟踪的模型,同时利用建立的模型在护理服务机器人系统中进行了试验研究,试验结果表明所提出的方法可以较好的对目标状态进行预测估计,通过“预测—校正”可以实现一种快速准确的视觉信息感知。该方法应用在护理服务机器人系统中可以减少视觉通道反馈信息的时间滞后问题,增强了人机对话和信息感知能力。  相似文献   
8.
LED封装光学结构对光强分布的影响   总被引:9,自引:3,他引:6  
从发光二极管(LED)的发光原理及结构出发,建立了LED的光学模型,获得了它的光强分布曲线,并与实际测量数据进行了比较.通过改变模型中反光碗的张角、支架的插入深度、封装环氧树脂折射率以及透镜尺寸,得到了不同结构参数下的光强分布.实验结果表明:反光碗张角、支架插入深度、封装环氧树脂折射率以及透镜尺寸对LED光强分布的影响有一定的规律性,这些规律对生产特定照明需求的LED具有实际指导意义.  相似文献   
9.
由多个关节自治机器人构成的协作系统具有高度非线性和严重耦合性,为此提出了分布式协作运动规划方法(DCMP).应用大系统理论的分解协调方法,通过预估协调变量,解耦协作运动规划问题,使其分解为各个机器人个体的独立子规划,得到能够分布式迭代计算的子系统优化模型.利用协同进化算法在全局优化和约束条件处理方面的优势,DCMP解决高维组合C空间的空间—时间优化搜索问题、静态和动态约束问题,尤其是其它方法难以克服的速度约束问题.仿真实验结果证明了本文方法的有效性.  相似文献   
10.
基于密度-距离的t混合模型流式数据聚类   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
传统流式数据采用人工设门法分析,效率低下且依赖于专家。近几年,很多自动流式数据聚类算法纷纷被提出,然而针对数据量不多且分布稀疏的小样本类群始终没有很好的解决办法。提出了一种基于密度-距离的t-混合模型流式数据聚类优化方法,能够较好地解决小样本类群区分困难的问题。该方法通过密度-距离中心算法定位各类群的初始中心,作为t-混合算法的初值对样本数据进行处理,通过最大似然估计求出各类群对应的样本数目,从而实现样本聚类。实验表明,与经典模型算法相比,基于密度-距离的t-混合模型优化算法具有更好的稳定性和可靠性,对小样本类群以及混叠的类群具有较强的适应能力。  相似文献   
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