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为探究基于蚯蚓运动特征的仿生筛上玉米脱出物的运动特性,利用API实现了仿生筛在EDEM中的非简谐运动(两移动一转动),并采用CFD-DEM耦合方法对玉米脱出物在气流和仿生筛共同作用下的筛上运动进行了数值模拟。通过分析玉米脱出物的筛分过程,明晰了仿生筛对筛上玉米脱出物的运移机理。探究了玉米脱出物在仿生筛上不同区域的水平运移和竖直分层。数值模拟结果表明:玉米籽粒、芯和茎秆在仿生筛上的平均水平速度分别为0.63、1.60、2.51 m/s,有利于籽粒和杂余沿筛面水平分离和分散;玉米脱出物在筛体前部的平均水平速度最大,为1.71 m/s,表明仿生筛能够将筛体前部的玉米脱出物快速向后运移以减少进料端堆积;随着玉米脱出物由筛体中部运动到筛体尾部,玉米籽粒平均竖直位移降低20.61 mm,而芯和茎秆平均竖直位移却分别增大9.84 mm和5.70 mm,籽粒和杂余在竖直方向上的分层明显;通过高速摄像分析了玉米脱出物在仿生筛上的运动状态,并提取了玉米脱出物在筛体前、中部区域的平均水平速度,其变化规律与数值模拟结果基本一致,验证了仿生筛对筛上玉米脱出物的运移机理。当仿生筛清选装置入口气流速度为12.8 m... 相似文献
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由于数控机床精度演化规律难以通过数学建模分析,提出了一种基于时序深度学习网络的数控机床运动精度建模与预测方法。基于长短时记忆网络建立时序深度学习预测模型,利用相空间重构原理构建模型时序输入向量,采用多层网格搜索方法选择最优隐含层层数、隐含层节点数等模型参数,以BPTT方法训练模型;模型自动提取运动精度时间序列的时空特征,挖掘精度时间序列前后关联信息,对运动精度变化趋势进行预测。实验结果表明,基于时序深度学习网络的预测模型能够准确预测数控机床精度的衰退趋势,预测的最大相对误差不大于7. 96%,优于传统方法。 相似文献
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为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。 相似文献
225.
并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明:基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14~1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。 相似文献
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针对膜下播种机排种装置的工作原理,分析了种子的落种过程。利用基于特征的参数化造型软件Pro/E完成了排种装置各零部件的三维造型,并将各零部件进行了虚拟装配。用组件装配中的机构分析进行运动仿真,并对各零部件的运动情况进行了干涉检查。结果表明,该设计中各零部件不存在干涉现象,结构设计合理,利于进一步的分析研究。 相似文献
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