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191.
工业机器人的绝对定位误差模型及其补偿算法 总被引:1,自引:1,他引:1
工业机器人重复定位精度高而绝对定位精度低。为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出一种绝对定位误差模型。基于该模型,利用激光跟踪仪和最小二乘法辨识出所需参数,并对误差进行补偿修正。最后,将这种方法应用在KUKA KR150-2机器人上进行测量和补偿。实验结果显示:平均绝对定位精度由补偿前的1.321mm变为补偿后的0.183mm,从而表明该方法的有效性。 相似文献
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193.
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195.
三种不同的进气道与弹体组合体雷达散射截面特性 总被引:3,自引:0,他引:3
对三种不同进气道与弹体组合所得的三个模型进行了雷达散射截面(RCS)实验研究,三种组合分别为:埋入式进气道与多边形截面弹体的组合,埋入式进气道与常规圆截面弹体的组合、S弯进气道与常 圆截面弹体的组合,雷达散射截面特性实验和对比研究表明:圆截面弹身时,采用埋入式进气道比采用S弯进气道具有更好的隐身效果;采用埋入式进气道时,多边形截面导弹比圆截面弹身隐身性能更好。可以推断,多边形截面弹体与埋与式进气道的组合具有光明的应用前景。 相似文献
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197.
针对GH2132材料托板螺母不同规格产品开展楔形螺纹的应用研究,研究了楔形螺纹结构对产品最小安装力矩、反复拆装振动、高低温交变处理环境相容性以及轴向载荷拉脱等性能的影响,找出了楔形螺纹产品安装力矩、预紧力、扭拉系数和振动松脱的关系。研究表明,GH2132材料托板螺母采用楔形螺纹结构的锁紧性能极高,耐反复拆装50次,在温度-196℃~100℃交变环境下松脱力矩不减,抗振动6万次,拉脱力值达到常规自锁产品的1.5倍。 相似文献
198.
基于深度学习的欧几里得嵌入的推荐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
推荐系统为用户推荐用户可能感兴趣的物品,可以有效地减轻信息过载。基于欧几里得嵌入的协同过滤方法将用户和物品映射到统一的隐藏空间中,是构建推荐系统的重要方法之一。然而,传统的基于欧几里得嵌入的推荐方法仅考虑用户和物品隐藏特征向量之间低阶交互,不能有效建模现实世界中用户和物品的复杂交互行为。本文提出基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法,利用深度学习技术学习用户和物品隐藏特征向量之间的高阶、非线性交互函数,建模用户和物品之间复杂交互行为。在真实数据集上的实验结果表明,基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法性能优于传统协同过滤算法。 相似文献
199.
200.