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以某厂镀锡板连退机组双机架HCM平整机为研究对象,理论分析结合有限元仿真和现场实验,对硬质薄规格镀锡板的平整轧制变形行为进行了研究,揭示了硬质薄规格镀锡板平整时轧制力偏大、实际延伸率达不到设定目标延伸率以及实物板形质量较差的原因,确定了相应的解决问题的技术思路.在此基础上,运用基于有限元仿真的辊形设计方法和软件,研制了新的中间辊端部辊形.生产应用结果表明,该中间辊端部辊形能够有效地减轻压靠、稳定实现设定的目标延伸率且实际平整轧制力降低10%~20%,而且还可以根据需要在正常平整轧制力下使实际延伸率增加0.1%~0.2%
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矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性
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Proteus 软 件 是 英 国 Labcenter electronics公司开发的EDA工具软件。除 了其具有和其它EDA工具一样的原理图、 PCB自动或人工布线及电路仿真的功能外, 其中一个重要的功能是,电路仿真是互动 的,针对微处理器的应用,还可以直接在 基于原理图的虚拟原型上编程,并实现软 件源码级的实时调试
文档格式:PDF 文档大小:3.88MB 文档页数:8
提出一种基于间接平差的免置平设站方法,以高程、平面及姿态的联立求解为基础,通过变量代换、泰勒展开、矩阵求逆等方法求全站仪站点位置和姿态,采用验后精度求权和平差代的方法提高设站精度。该方法原理清晰,物理意义明确,打破了置平才能设站的传统。计算机仿真和线路试验表明,该免置平设站方法具有较高设站精度,能够达到高速铁路测量的精度要求
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 参数化点坐标  使用设计变量  参数化运动方式  使用参数表达式  以参数化点坐标的方式进行参数化建模
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在互联拓扑包含一棵有向生成树的条件下,研究了离散时间多智能体系统的协调最优预见跟踪问题.首先利用状态增广技术把协调跟踪问题转化为一个增广系统的全局最优调节问题.然后应用离散时间线性二次型调节理论的相关结果给出了使增广系统的闭环系统渐近稳定的控制器,并由此得到原系统实现跟踪一致性的全局最优预见控制器.仿真结果不仅验证了所设计控制器的有效性,并且表明适当增加预见步长对保证准确跟踪领导者的输出是至关重要的
文档格式:PPT 文档大小:5.09MB 文档页数:45
图论的基本概念 一、 图 的 概 念 1、图的定义 2、顶点的次数 3、子图 二、 图 的 矩 阵 表 示 1、 关联矩阵 2、 邻接矩阵
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本章的知识点: 构建集装箱运输网络模型 重点掌握构建集装箱运输网络模型并计算 学生自行查阅的资料: 网络配流模型文献8篇 本章为重点章节 学时(10) 理论6学时,仿真实验4学时 7.1 多式联运虚拟运输网络图的构建 单节点 7.2 集装箱低碳运输路线选择模型构建 7.3 时间窗约束下的多式联运路径成本模型
文档格式:PDF 文档大小:3.55MB 文档页数:7
油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径
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拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值
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