897 resultados para Molecules - Models - Computer simulation
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Computer simulation has revealed that dual nanostructures for the development of nanodevices as nanowires, optical nanofibres and nanobatteries be obtained by the self-assembly of block copolymers confined geometry. The formation of individual nanostructures depends on the structures of block copolymers the confinement geometry and the interactions block copolymers and the boundary of the confinement geometry. In order to obtain individual nanostructures experimentally, attention needs to be paid to the manufacture of the confinement geometry and the design of the interactions between block copolymers and the boundary of the confinement geometry, The recently developed lithography technique should make experiments successful.
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Rare earth(III)-histidine (His)- tryptophane (Trp). Ca(II)-His-Trp and Zn(II)-His-Trp systems were studied by potentiometric titration and computer simulation under physiological conditions. The species of the systems and their stability constants were determined. The distributions of species of rare earth(III), Ca(II) and Zn(II) were discussed.
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SCARA型机器人的控制问题由于其动力学模型中没有重力矩项的作用而得以简化,由于在实际应用中经常要求其高速运动,则对具有强耦合的哥氏力与向心力的控制就成为制约其系统性能的重要问题。提出通过线性变换对机器人系统解耦,将高阶系统转化为解耦的低阶系统进行控制的方法,并且应用极点配置对解耦的系统求解机器人控制器。该方法无需测量关节速度和加速度,只需要测量关节位置信号。所提出的控制器既能保证闭环系统全局渐进稳定,又能通过对线性化系统闭环极点的配置来获得期望的闭环系统响应性能。仿真实验证明了所提出的控制器设计方法的可行性。
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研究多车辆多目标追逐的路径规划问题。提出两个基于混合整数线性规划(Mixed integer linear programming,MILP)的多目标追逐(Multi-target pursuit,MTP)模型:就近追逐和"一对一"使能追逐。在两个MIP追逐模型中,小车运动的状态方程考虑为具有线性阻尼的质点动力学方程。采用整数变量描述小车与障碍物的相对位置信息,提出"目标膨胀尺寸"的概念来描述对目标的追逐,定义小车的"追逐方向"。采用选取整变量的等高面法求解MILP追逐问题,并给出初始内点整变量的确定方法。最后给出仿真试验1对两个多目标追逐模型进行对比研究,仿真试验2证实了算法的效率。
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可重构模块星球机器人系统由母体和多个子机器人模块组成,单个模块可以独立运动和操作,多个模块可以重构组合成不同构形,模块采用非对称式轮手一体机构,具有姿态方位性和运动方向性,重构目的是组成在某种环境下更好地完成有向性运动的构形。基于此,提出矢量构形概念,将运动趋势方向和方位性融合到构形拓扑结构中。在模块矢量分析模型基础上,提出并构建状态构形矢量(State configuration vector,SCV)和状态构形矩阵(State configuration matrix,SCM),对非对称式单模块和整体构形的状态信息进行描述,同时支持预定义的数学变换操作,可以表达并触发模块的基础动作、构形重构。提出离散模块组合重构成目标构形的优化分析算法,通过实例仿真计算获得优化分析的选择结果。
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利用BP神经网络研究了六维力传感器的静态标定方法.良好的泛化能力是基于神经网络标定方法的关键,而现有基于神经网络的传感器标定方法对网络的泛化能力鲜有考虑.针对上述问题,以提高神经网络泛化能力为目的,对神经网络的训练样本、训练期望误差值和网络隐层单元数等的选取进行了研究.实验及计算机仿真表明,当选取样本数据具有遍历性时,利用神经网络标定后进行补偿计算可提高六维力传感器的测量精度.
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对蛇形机器人的行波运动机理进行了研究,基于Serpenoid曲线建立了蛇形机器人行波运动的形状控制模型、运动学模型、机构动力学模型及环境动力学模型,给出了求解过程。仿真结果表明:在行波运动中,各关节输入力矩大小呈周期变化,且随其与蛇体重心距离的增加而减小。蛇体中心关节的最大输入力矩为蛇形机器人所需最大输入力矩。对称关节输入力矩幅值变化规律相同,但相差不同;运动初始弯角保持不变,关节输入力矩随着环境摩擦因数的增加而增加。环境摩擦因数保持不变,关节输入力矩随着初始弯角的增加而减小。
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提出了一种摩擦圆盘运动分解合成机构,理论分析表明这种运动分解合成机构具有非完整约束性,通过建立其运动学微分方程,对这种机构的运动变化和传递关系进行了计算机仿真分析,表明该运动传递机构具有可控性,这为该运动分解合成机构的应用奠定了基础。
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提出了一种用于工业机器人时间最优轨迹规划及轨迹控制的新方法,它可以确保在关节位移、速度、加速度以及二阶加速度边界值的约束下,机器人手部沿笛卡尔空间中规定路径运动的时间阳短。在这种方法中,所规划的关节轨迹都采用二次多项式加余弦函数的形式,不仅可以保证各关节运动的位移、速度 、加速度连续而且还可以保证各关节运动的二阶加速度连续。采用这种方法,既可以提高机器人的工作效率又可以延长机器人的工作寿命以PUMA560机器人为对象进行了计算机仿真和机器人实验,结果表明这种方法是正确的有效的。它为工业机器人在非线性运动学约束条件下的时间最优轨迹规划及控制问题提供了一种较好的解决方案。
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给出了自主移动机器人定位的两种算法:解析算法和数值算法。解析法公式较以往的简洁。数值算法结合解析法和高斯-牛顿算法,不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题,而且能提高运算精度和速度,通过对两种算法的计算机仿真,表明了解析算法具有运算速度快,而数值算法精度高的特点。其结果已用于自主移动机器人的研制中。
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水下作业系统是运动学冗余系统,本文将模糊推理方法融入基于任务优先运动学控制算法,对系统载体与机械手进行协调运动分配,同时对系统多个任务进行优化。通过带有3自由度水下机械手的水下作业系统进行算例仿真研究,说明运动控制算法的有效性。
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提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。
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提出了求解某武器系统导弹弹道轨迹的两种方法:计算机仿真和系统辨识方法.详细介绍了导弹系统的计算机仿真模型,并利用控制理论和数值分析的方法对仿真模型求解;根据系统辨识理论,将整个系统看作“黑箱”,建立与输入、输出数据等价的模型,引入折息因子对模型进行辨识.最后分别给出了计算机仿真试验曲线和系统辨识试验曲线,证明了两种求解方法的有效性。
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为了使机器人跟踪给定的期望轨线,提出了一种新的基于机器人运动重复性的学习控制法.在这种方法中机器人通过重复试验得到期望运动,这种控制法的优点:一是对于在期望运动附近非线性机器人动力学的近似表达式的线性时变机械系统产生期望运动的输入力矩可不由估计机器人动力学的物理参数形成;二是可以适当的选择位置、速度和加速度反馈增益矩阵,从而加快误差收敛速度;三是加入了加速度反馈,减少了速度反馈,减少了重复试验的次数.这是因为在每次试验的初始时刻不存在位置和速度误差,但存在加速度误差.另外,这种控制法的有效性通过PUMA562机器人的前三个关节的计算机仿真结果得到验证。
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本文为工业机器人提出了一种极点配置控制法.这种控制方法的优点有:一是它的积分作用消除了机器人的微小扰动和稳态误差;二是能任意设置系统的极点,因此能保证闭环系统的稳定性和规定状态变量的暂态响应;三是加入了加速度反馈,抑制了由电枢电感所引起的机械手的振动.最后,给出了PUMA562机器人的计算机仿真和实验结果验证了此控制法的有效性。