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921.
为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。 相似文献
922.
刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以有效平衡数据和机理对模型的权重,导致难以真正实现融合模型的预期效果。本文提出了一种基于元学习(Meta learning,ML)和PINN(Physics-informed neural network)的刀具磨损预测方法,通过磨损机理约束数据驱动模型的解空间,并结合元学习算法优化融合模型的损失函数以合理利用数据和机理提供的信息。实例验证结果表明,本文所提出的方法能有效提高变工况下的刀具磨损预测精度和稳定性。 相似文献
923.
924.
基于径向基神经网络的有限元模型修正研究 总被引:3,自引:0,他引:3
设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题,其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量.设计参数视为因变量,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解,而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明.修正后设计参数误差在2%以内,模态频率误差在1%以内。 相似文献
925.
926.
提出了固体火箭发动机混合梁模型建模方法,分别建立了固体火箭发动机三维模型、双梁模型和混合梁模型。考虑了推进剂的粘弹性效应,采用复频变模量模型描述推进剂,对三种模型进行了直接频响分析。以三维模型计算结果为标准,对比了混合梁模型和双梁模型的频响曲线,固体火箭发动机混合梁模型与三维模型频响曲线基本一致,而双梁模型与三维模型频响曲线差别较大,证明了与双梁模型相比用混合梁模型模拟固体火箭发动机是更准确的。 相似文献
927.
针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。 相似文献
928.
基于多退化量的动量轮剩余寿命预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,对卫星的可靠性及整体寿命有直接影响。针对卫星动量轮的剩余寿命预测问题,提出一种基于Copula函数的多退化量下的寿命预测方法。首先,分析了影响动量轮寿命的关键因素,选择润滑剂剩余量和电流作为退化量;其次,分别对单个退化量进行退化建模,得到动量轮剩余寿命的边缘分布函数;然后,通过Copula函数族来描述多退化量之间的相关性,并对边缘分布进行融合,得到动量轮剩余寿命的联合分布函数;最后,提出基于赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)模型评价的Copula函数选择方法。 相似文献
929.
针对高可靠部件短时间内很难获得
足够的性能分布信息,致使对部件的认知存在一定的不确定性问题,为降低其对部件性能分
析的影响,实现对系统可靠性的准确估计,假定部件性能分布参数为模糊数,根据模糊集合
分解定理,建立基于β-截集变量的性能分布模型,给出了部件模糊状态
性能区间的定义和状态模糊概率的计算方法。对传统的通用生成函数方法进行改进,定义了
α-截集通用生成函数及其运算法则。提出了考虑认知不确定的多态系统
模糊可靠性评估方法,并以仿真实例进行验证说明。该方法不仅克服了性能分布信息缺少,
无法准确地建立状态信息分析模型的不足,且方法简单、思路清晰,具有强通用性和工程应
用性。 相似文献
930.
针对冲压件坯料设计存在的难题,本文以方形盒冲压件为对象,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和有限元反向法(IA)的快速坯料设计方法。利用神经网络高度的非线性映射能力,建立方形盒零件几何形状和坯料轮廓尺寸的映射模型。利用有限元反向法为RBFNN提供训练样本,同时采用基于变形路径的坯料优化方法改进了训练样本的精度,提高了RBFNN模型对的坯料外形的预测能力。实验证明采用RBFNN-IA方法可以实现方形盒坯料的快速设计,而且可以提高坯料的预测精度。 相似文献