针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

针对工业界的高温除尘问题,采用固体颗粒床除尘方式,对砂砾作为过滤介质的可行性和实用性进行了研究.通过对颗粒床除尘器高温条件下的实验研究,探讨了不同工况时除尘效率和压力损失的变化规律.推导了除尘效率和压力损失与温度的关系,并与实验结果作了比较.结果表明,随着烟气温度的升高,除尘效率和压力损失均逐渐增大

一、实验设计中的蒙特卡洛方法的应用 1.实验装量性能的研究 高能粒子反应的终恋粒子在探测器中的输运是个很复杂的过程。探测器是通过终态粒子在其中穿行过程中,留下的时间信息和(或)能量沉积信息来决定终态粒子的物理参数,如能量、动量、运动方向和粒子种类等。例如要确定带电粒子的动量,通常可以从测量该粒子在磁场中径迹的曲率来得到

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通过可视化高温实验装置观察了七种不同类型常用进口铁矿粉试样的熔化流动过程.在所测定的熔融曲线上定义了T30、T55、TR以及SR等表征其熔融特性的评价指标,并以此考察了不同类型铁矿粉的烧结熔融特性.研究结果表明:澳大利亚褐铁矿最容易产生液相,但其液相形成过程中温度区间窄,温控性差,安全性低;澳大利亚半褐铁矿在低温烧结条件下有效液相量不足,而温控性则略好于澳大利亚褐铁矿;澳大利亚、南非以及巴西南部的赤铁矿熔融特性较为适宜,但前者易形成液相而后两者温控性和安全性更好;巴西的南部精粉、北部赤铁矿在低温烧结下很难生成液相.通过对各种铁矿粉熔融特性的研究,提出了基于铁矿粉熔融特性的烧结优化配矿原则

一、背景介绍 二、实验目的 三、实验原理 四、实验仪器 五、实验内容与步骤 六、注意事项 七、思考题