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Delta并联微操作手运动学的矢量法分析 总被引:5,自引:0,他引:5
利用矢量运算的方法,分析了三维平动Delta并联微操作手的运动学特性.基于雅可比矩阵的可逆性,研究了Delta并联机构的正逆运动奇异性问题. 研究表明,微操作手的雅可比矩阵中存在灵敏参数,灵敏参数的大小及方位影响着位移输入与输出间的关系;利用矢量运算方法进行运动学奇异性问题分析更为简洁和直接. 相似文献
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介绍了研究柔性铰链机构屈曲特性的重要意义。利用材料力学弯曲变形理论的挠曲线近似微分方程建立了计算直角切口柔性铰链平行四杆机构屈曲临界力的数学模型。在简单可靠的实验装置上测试了实际样件的屈曲临界力,并利用商用有限元软件ANSYS 8.0对相应的四杆机构模型进行了非线性屈曲分析。最终结果表明:理论值、实验值以及仿真值都十分接近,但仍存在一定的误差,通过原因分析,证实了存在这种误差的合理性,从而验证了所建数学模型具有较高的参考价值,可以作为柔性铰链平行四杆机构屈曲优化设计的指导理论。 相似文献
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带移动副平面六连杆机构的分支、运动缺陷、运动范围等的判别是机构运动特性研究的重要指标。首先,将带2个移动副或3个移动副的平面六连杆机构分为四环链及五环链,引入欧拉公式、三角换元等方法,得到带移动副机构在极限位置(包括死点、分支点)的具体构型、具体关节输入输出关系以及关节旋转空间。其次,将2个链路结合,提出带2个移动副及3个移动副平面六连杆机构的分支识别方法。最后,通过实例验证,得到机构的分支点、死点及关节在所有极限位置的具体角度,为带移动副机构分支的自动识别提供了一种简便有效的方法。 相似文献
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显微视觉自动聚焦的小波测度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
离散小波变换(DWT)或连续小波变换(CWT)滤波后自相关运算均可对显微图像中的高频信息进行提取,依据高频能量的大小可以判断图像目标特征的离焦程度.基于上述原理,提出与小波变换相关的两类聚焦测度函数:基于DWT的聚焦函数、基于CWT滤波后自相关运算的聚焦函数.以MEMS器件微对准封装系统中的显微视觉单元作为实验平台,运用实验的方法确定小波基、小波因子以及小波系数的计算形式,得到可用于本显微视觉系统的两个基于小波的聚焦测度:Haar二级小波分解系数平方和函数;尺度因子为2-5的Mexican-Hat小波滤波后自相关平方积分函数.最后利用聚焦分辨率与函数计算时间两个参数对聚焦测度函数进行量化评估.与Brenner函数及平方梯度函数等聚焦效果较好的基于空域聚焦测度相比:DWT函数的聚焦分辨率为8.43,比Brenner函数高14%,其计算时间为0.61 s,比Brenner函数缩短52%;而CWT自相关函数在聚焦分辨率上比平方梯度函数低41%,但计算时间比平方梯度函数缩短36%.表明基于小波域的自动聚焦测度函数具有实用价值. 相似文献
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偏置式Delta并联机构的运动学分析 总被引:5,自引:1,他引:5
具有3 个平移自由度的Delta 并联机构因所有运动副均采用转动铰链而愈来愈引起研究者的重视。偏置量的存在虽降低了加工、制造、装配的难度,但其运动学分析的难度大大增加。本文利用消元法对偏置式Delta 并联机构的正逆运动学进行了深入分析,求出了所有数值解。并采用几何图解法验证了位置正逆解的正确性。在运动学分析过程中引入了矢量分析,使得消元法求解过程十分简便。通过偏置式Delta 并联机构的运动学分析可以证明,某些观点并不准确。 相似文献
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点样机器人工作路径分析 总被引:1,自引:0,他引:1
点样机器人是制备微阵列生物芯片的核心设备.在分析了点样机器人的工作过程以及系统结构组成的基础上,着重对点样机器人制备微阵列生物芯片所消耗的工作路径进行了理论分析和详细分类.在已知样品种类、玻片数量、样品点阵列模式、点样针阵列模式等给定参数的前提下,将工作路径分为z轴点样针路径长度、xy轴点样路径长度,而后采用类似图形树的分类方法给出了详尽的迭加计算方法与公式,对主要影响因素进行了深入研究.实验表明该方法快捷准确可行,可用于工程分析.其对点样机器人的结构设计与路径规划都具有指导意义. 相似文献
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空间全柔性机构位置分析的刚度矩阵法 总被引:9,自引:3,他引:9
柔性机构是一种依靠构件元素的弹性变形传输所希望运动的机构.具有集中柔度的全柔性机构是其中的一种类型.由于空间全柔性机构中存在球副,使得目前通用的伪刚体模型法受到限制,为此提出了一种扩展伪刚体模型法.并以6-RSS并联全柔性机构为例对其位置解问题进行了分析:首先利用结构分析中的位移法建立起柔性铰链的刚度模型,同时通过一系列坐标系的建立和转换,建立起机构的变形协调方程、位置闭环方程及静力平衡方程,进而求得机构的位置解.该方法充分考虑了机构中弹性构件的变形,所得结果更接近实际. 相似文献
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图像检索一直是信息检索领域的难题。提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Feature Transform),K-Means和潜在狄利克雷分布(LDA,Latent Dirichlet Allocation)的图像检索算法。算法主要分为两个阶段。预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片。对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰。实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率。 相似文献
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