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141.
由于超声电机复杂的能量转换机制和参数受温度和工作环境影响的非线性变化,使得很难对超声电机进行数学描述。为了使超声电机驱动的多关节机器人有较好的表现性能,根据超声电机的运动特点,提出了一种新颖的速度——位置双闭环反馈控制方式。鉴于该控制方式需要调节的控制参数有18个,为了获得一组具有鲁棒性的控制参数,选用了鲁棒性参数设计法。实践结果表明,所提出的控制方式能够获得机器人的良好运行性能,鲁棒性参数设计对超声电机而言是有效而方便的。 相似文献
142.
143.
144.
采用Micro-PIV技术,以边长800μm方形截面平角齿形微灌滴头内流微通道为对象,对微通道内流体运动进行了测量。实验使用10x显微物镜、14位灰阶PCO1600相机、3μm荧光示踪粒子和仅允许610nm红光透过的滤光镜相配合、获取了清晰的粒子图像,解决了相机与PIV系统的匹配问题,提高了图像信噪比。在图像处理中使用多次测量取平均的方法消除示踪粒子的布朗运动影响,运用系综互相关算法获取流场速度分布和流线图。实验发现微通道内各齿间流动结构基本一致,即通道内流充分发展后是一种周期性流动;通道顶角和转角内侧存在低速涡旋区,其涡旋结构和尺度随时间和Re变化而变化;颗粒在低速涡旋区易发生沉积,是造成堵塞的主要原因。 相似文献
145.
为了研究单一湍流场参数对预混湍流火焰结构的影响,以及拓宽湍流场的强度和尺度范围,发展了一套可变结构的预混湍流燃烧器。采用恒温型热线风速仪标定流场,得到了一系列湍流参数。流场标定结果表明:该燃烧器能显著拓宽湍流强度和尺度范围,并能利用不同几何结构产生多种可控流场,实现研究单一湍流参数对湍流燃烧速度和火焰结构影响的目的。选用有代表性的15种湍流孔板组合结构,利用OH-PLIF燃烧激光诊断技术,开展了湍流燃烧实验,结果表明:湍流强度的增大(1 < u'/SL,0 < 10)使得湍流火焰分区扩展到了薄层反应区,火焰面破碎程度明显增强,孤岛结构明显增多。高宏观雷诺数下,积分尺度的增长对湍流燃烧速度起抑制作用,可能存在临界宏观雷诺数Rec,能够表现流体惯性力占主导地位的程度,决定积分尺度对湍流燃烧速度的影响效果。积分尺度能量大,扰动能力强,故积分尺度越大,火焰体积越大;但过高的湍流强度会使火焰面褶皱更加剧烈,小尺度叠加在大尺度上的程度增强,最终也使火焰体积显著增大,掩盖了积分尺度对火焰体积的影响,说明积分尺度(表征大尺度)不如湍流强度(表征叠加小尺度的程度)对火焰放热率影响大。 相似文献
146.
为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。 相似文献
147.
148.
设计了一台爆轰环腔外径100mm、内径80mm、长117 mm的不带有尾喷管的旋转爆轰发动机燃烧室,并进行了实验和数值模拟研究,来了解不同当量比下的燃烧和流动特性。在该燃烧室头部,空气通过60个直径2mm孔轴向喷射,氢气通过2mm宽环缝喷射。氢气和空气最大供给总压分别可达12和10.5MPa。实验发现,当量比大于2时,燃烧发生在燃烧室以外,为爆燃;当量比接近于1时,燃烧室内存在多个反向旋转爆轰波,爆轰波平均速度较低,不超过1000m/s;当量比小于0.58时,仅有一个爆轰波准稳态旋转。在当量比为0.55时,旋转爆轰波传播速度为1274m/s。在当量比为1时,进行了17s无热防护的旋转爆轰发动机实验,未发现燃烧室有明显烧蚀。数值模拟表明在流量为400g/s时,有3个爆轰波同向旋转,外壁面侧传播速度约为1998m/s。 相似文献
149.
利用真实地形数据,基于四叉树的LOD算法,即利用视点相关和地形本身的起伏度相关技术确定地形应有的细节程度来绘制大规模三维地形。并根据真实航片和地形高程值分别生成真实和模拟的地貌纹理,计算出地形阴影贴图,产生阴影效果。在保证渲染速度的前提条件下,有效地提高了场景的视觉真实程度。 相似文献
150.
一种改进的微粒群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J.D.Schaffer函数和LevyNo.5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。 相似文献