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以蝗虫跳跃特性为依据,设计出一种仿蝗虫弹跳机构并对其弹跳机理进行研究.首先从生物学和机构运动学相结合的角度,对蝗虫的跳跃过程进行观察和分析,研究蝗虫后腿的跳跃机理,发现跳跃后腿膝关节在起跳过程中的重要作用.利用虚拟样机建立蝗虫模型,对蝗虫的跳跃过程进行仿真.根据蝗虫跳跃机理和后腿结构特点,基于提高能量利用率和弹跳效率原则,设计出一种单自由度的仿蝗虫跳跃机构模型,对该机构在起跳阶段进行运动性能分析,通过与蝗虫跳跃仿真结果进行比较,证明该跳跃机构具有与蝗虫弹跳后腿近似的力学特性.最后通过机构的样机实验验证了分析结果,为进一步研究仿生高效的柔性跳跃机构奠定基础. 相似文献
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对由离子聚合物金属复合材料(IPMC,Ionic Polymer-Metal Composite)智能材料驱动的仿生机器鱼的推进效率开展了实验研究.为了测量机器鱼的推进性能,使用了一种新型的实验设备完成流体动力学实验.在伺服拖拽系统下,IPMC机器鱼在一个外力为零的环境下自推进前进.通过实验测得在IPMC驱动频率为1 Hz时有最佳的推进效率2.3×10-3,在1.2 Hz时有最大的推进力0.025 3 N,在1.5 Hz时有最大速度0.021 m/s,同时在2.6 Hz时有最大输出功率0.36 W.实验结果表明,在使机器鱼获得最佳推进效率的最优驱动频率下,机器鱼也能获得较高的推进速度.该推进效率测量方法同样可以应用在研究其他基于智能材料的水下机器人运动实验研究中. 相似文献
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传统卫星运行基于单星工作模式,计算能力有限,当处理海量数据时,由于单个节点能力的不足极大限制了整体的发展。为适应行业对业务处理低延时提出的迫切需求,天地一体化多星协同、多任务协同的智能化工作模式重要性逐渐显现。传统星载计算机采用固有算法及硬件进行简单任务规划及多星协同管理,其算力及算法难以满足基于深度学习的智能任务需求。当前,基于脉冲神经网络(SNN)加深度神经网络(DNN)的类脑计算方法,具有强智能计算、低能耗、强并行、高效率、存算一体等特点。通过对卫星智能处理平台发展趋势分析,针对异构融合类脑芯片优势特征,同时兼顾航天器在轨可靠性需求,提出基于异构融合类脑芯片的卫星智能处理平台架构,完成星上在轨智能预测和自主任务规划,进一步降低卫星业务成本。 相似文献
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