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9 个结果
  • 简介:针对RockingBlock中的线碰撞问题,首先采用离散化思想将线碰撞问题离散为多点碰撞系统,而后基于LZB方法对所建多点碰撞系统进行动力学建模.仿真结果表明随着离散点数的增加,基于LZB方法的多点碰撞模型能够很好地刻画RockingBlock中的相关线碰撞问题,且精度与离散程度紧密相关.

  • 标签: 线碰撞 多点碰撞 非光滑动力学 ROCKING Block
  • 简介:为打印应用程序的工业大3D的一个新奇7轴机器人在这份报纸被介绍,它被机器人学和自动信息系统的研究所开发,Nankai大学。原型上的底,三维的打印上的机制深深地被把。由在打印的3D调查颜色失真的原因,一个新奇multistep赔偿算法基于模型优化和图象赔偿被开发。最后,试验性的结果显示出打印机器人站台和建议算法的3D的表演。

  • 标签: 机器人模型 立体印刷 优化算法 图像补偿 3D 机器人产业
  • 简介:基于模态叠加理论,通过桥梁多个截面处加速度响应数据,计算得到桥梁受移动荷载作用下的模态加速度.根据d'Alembertian原理,桥梁截面任意时刻的动弯矩可看作是任意时刻受惯性分布力和移动荷载作用下的静弯矩.利用影响线,建立起移动荷载与弯矩之间的关系,提出了一种利用弯矩影响线识别移动荷载的方法.算例表明,当荷载只有一个时,可由单点弯矩直接识别,当有多个移动荷载时,可基于多个截面的弯矩数据,利用最小二乘法可以有效的识别出任意时刻作用于桥梁上的移动荷载值.该方法避免了求解桥梁的动力学微分方程,识别精度高且过程简单,适合于工程应用.

  • 标签: 荷载识别 影响线 移动荷载 模态叠加原理
  • 简介:研究了悬索在超谐波共振和1:3内共振共同作用下的两模态响应.首先利用Galerkin方法对悬索的面内运动方程进行离散,得到无穷维离散模型.并利用多尺度法推导出悬索同时发生超谐波共振和1:3内共振时的平均方程以及近似响应.最后研究了平均方程的稳态解以及垂跨比对幅频曲线、水平张力以及时间历程的影响.

  • 标签: 悬索 多尺度法 内共振 超谐波共振
  • 简介:研究了地震作用下非线性地基中桩基的3次超谐波共振问题.从地基桩中抽象出力学模型,考虑地基的非线性因素,运用Hamilton变分原理建立了桩基的非线性控制方程.利用Galerkin方法离散上述方程,基于多尺度摄动法研究了地震作用下非线性地基中桩的3次超谐波共振问题.以某嵌岩圆形桩为例,研究了地基土层厚度、剪切波速度及频率比对地震力的影响,数值模拟了非线性地基桩的3次超谐波共振响应,探讨了地震力、地基弹性及非弹性系数对超谐波幅频响应的影响,最后研究桩基产生3次超谐波共振时的时间历程曲线.结果表明,当地震波频率约等于桩基固有频率的1/3时,容易激发桩的3次超谐波共振响应;桩基的3次超谐波共振响应随着地震力、非弹性系数的增大而变得更加显著,随着弹性系数的增大而逐渐变小.

  • 标签: 地震力 非线性地基 3次超谐波
  • 简介:研究3D刚体摆姿态稳定性的滑模控制问题.3D刚体摆由一个刚体绕一固定且无摩擦的支点旋转,刚体受到恒重力作用且具有三个转动自由度.针对3D刚体摆平衡位置处的姿态稳定控制问题,设计了滑模控制器并分析了角速度和姿态的渐进稳定性.由Lyapunov直接法找出了各个滑模系数取值的充分条件,并通过数值仿真实验验证了滑模控制方法的有效性.

  • 标签: 3D刚体摆 姿态稳定 滑模控制
  • 简介:线弹性静力学中有最小势能原理和最小余能原理,但只适用于物体或结构在给定约束条件下处于稳定平衡状态的情况,而在一般情况下动力学问题不可能存在稳定平衡状态,因此在动力学领域中是否存在最小势能原理值得认真考虑.本文对动力学问题中存在最小势能原理的可能性进行了探讨,并以摆脱了"平衡态"和"稳定态"的限制的最小功耗原理为理论基础,导出了线弹性动力学中的最小势能原理和最小余能原理.给出了计算实例,结果正确.因此在线弹性动力学中存在瞬时意义下的最小势能原理和最小余能原理.但其含义与静力学中的最小势能原理和最小余能原理并不相同.其主要区别在于:动力学中的原理适用于不稳定过程之任一瞬时,其"最小"是指"当时(即该瞬时)所有可能值的最小".而静力学中的最小势能原理则只适用于稳定平衡状态,其"最小"是指系统从不稳定最后达到稳定平衡的整个过程中所有"真实值中的最小".即前者是"当时的最小",后者则是"全过程中的最小".这两类变分原理可成为线弹性动力学中各种变分直接解法的理论基础.

  • 标签: 最小势能原理 最小余能原理 弹性动力学 动力学问题 平衡状态 理论基础
  • 简介:Thispaperproposesanewasymptoticattitudetrackingcontrollerforanunderactuated3-degree-of-freedom(DOF)laboratoryhelicoptersystembyusinganonlinearrobustfeedbackandaneuralnetwork(NN)feedforwardterm.Thenonlinearrobustcontrollawisdevelopedthroughamodifiedinner-outerloopapproach.TheapplicationoftheNN-basedfeedforwardistocompensateforthesystemuncertainties.Theproposedcontroldesignstrategyrequiresverylimitedknowledgeofthesystemdynamicmodel,andachievesgoodrobustnesswithrespecttosystemparametricuncertainties.ALyapunov-basedstabilityanalysisshowsthattheproposedalgorithmscanensureasymptotictrackingofthehelicopter'selevationandtravelmotion,whilekeepingthestabilityoftheclosed-loopsystem.Real-timeexperimentresultsdemonstratethatthecontrollerhasachievedgoodtrackingperformance.

  • 标签: 3-DOF HELICOPTER NONLINEAR Robust control ASYMPTOTIC