为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

在Gurson损伤模型的基础上，采用有限元数值模拟与温热冲压实验相结合的方法，对镁合金板材温热冲压成形过程中的材料损伤过程进行了预测.考虑了板材的塑性各向异性行为，通过用户自定义材料子程序VUMAT将损伤模型嵌入到有限元软件ABAQUS/Explicit中.采用单轴拉伸试验数据与有限元数值模拟结果进行迭代，确定了Gurson模型所需要的材料参数.使用ABAQUS模拟得到了镁合金板材温热冲压过程中微孔洞的演变及分布规律.通过扫描电子显微镜，对不同温度下的AZ31镁合金板材由孔洞增长和聚合引起的内部损伤演化进行了观察分析.研究结果表明，板材中微孔洞的分布与实验数据相吻合，说明本文所提出的方法可以应用于金属板材温热冲压成形性能预测

1.2井下人员定位系统 KJ73型井下人员定位系统采用目前最先进的2.4G无线扩频通讯技术 ,具有很强的抗干扰能力和高速数据传输速率,彻底解决了远距离、大 流量、超低功耗、高速移动标识体的识别和数据传输难题。本系统属 KJ73型煤矿安全生产监控系统的子系统,与安全监控系统共用平台,无 须重复布线,通过增设KJ73-F(A)型读卡分站和KJF202型动态目标识别 器,人员携带KGE103人员标识卡即可实现矿井人员跟踪定位及考勤管 理,清楚掌握每个井下人员的位置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依 据。系统可实现矿井人员跟踪定位及考勤管理,掌握每个井下人员的位 置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依据

在局部腐蚀微区中,金属离子水解而造成PH下降的事实虽已由不少研究工作证实,但因研究技术上的困难,这方面原位的、定量的测量数据尚不充分,现在的数据多为模拟实验提供。本文把生理学上曾得到应用的钨电极引入局部腐蚀中来,较为系统地究究了钨电极的电位与溶液pH值的线性关系,钨电极的电位随温度、时间的变化,以及腐蚀介质和某些腐蚀研究中常见的离子对钨电极的电位的影响。证明:在PH值为0.5~5.0的范围内,钨电极的电位与溶液PH值有良好的线性关系:EP=+a×pH。式中a、b为与电极表面状态有关的常数,但a的数值一般在f0mv/pH左右。温度系数<2mv/度。Cl-、SO42-、NH4+、Na+、Mg2+、Mn2+、Zn2+、Al2+、Ni2+对测定干扰很少,Cr3+及Fe3+在浓度不大时干扰也较小,因此钨电极与微参比电极配合,可以应用在局部腐蚀的微区测量中

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态

高校的成绩汇总表是每个学生在校学习期间 各门课程成绩一览表。 般是从各学期、各 课程的成绩报告单抄写。有了电子形式的成绩 报告单,再有一个电子形式的成绩汇总表,就 可以直接将成绩导入,从而提高工作效率和准 确性。本章介绍成绩汇总表、工具栏的设计以 及数据导入的实现技术。 对于四年制本科生,我们给每个班级建立四 个工作表(每个工作表登记两个学期的成绩) 整个工作簿按班级数建立若干个同样规格的 工作表,所以只要设计出一个工作表,其余的 就可以复制产生

为了克服经验法推算结构物埋深的缺陷,基于检测对象的雷达反射波形特征,通过提取反射波形上的少量特征点,提出一种估算结构物埋深的新方法,并考虑实际检测中结构物反射波形的畸变,对估算精度进行分析评价.结果表明:对于理想的无畸变检测数据,该方法对结构物埋深、水平位置及电磁波速的估算结果较为精确;当反射波形存在畸变时,该方法对埋深的直接估算结果误差较大,平均误差达到55.202%,但对于电磁波速的估算结果较为精确;对于实测的有畸变检测数据,可通过电磁波速估算结果及测得的目标体双程旅时对埋深进行间接估算,估算精度满足雷达法检测对埋深估算的要求.相比经验法,该方法在估算精度、误差控制方面具有显著优势

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果.考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性.用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Si mulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型.以随机生成的路面不平度数据为输入,在Si mulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解.给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值.平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要

基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究,充分结合人耳自身的结构特征,提出了一种新的三维人耳重建方法——基于人耳形变模型的方法.首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位;提出分级三角网格法,解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题;再借鉴广义普鲁克分析的思想,在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐;最后训练得到了三维人耳形变模型.所提方法只需一幅二维图像,即可获得足够稠密的三维人耳模型.在UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性