基于MATLAB的六自由度机械手的运动分析与仿真.pdf
2021-06-27 13:04:24 1.03MB matlab 程序 互联网 论文期刊
五自由度运动学分析与仿真(带matlab程序+solidworks模型+word报告)
2021-06-25 19:06:06 1.06MB 五自由度 运动分析
以拟人机械臂为研究对象,对其工作空间进行了分析。运用旋量理论建立了拟人机械臂的正运动学模型,基于蒙特卡洛法得到了该机械臂的工作空间点云图;采用按角度划分法与双参数反正切函数相结合的方法对此工作空间的边界点进行了提取,采用最小二乘法曲线拟合了所提取的边界点,求得该机械臂的工作空间。Matlab仿真结果表明,工作空间边界点的提取效果较好,曲线拟合误差较小,为拟人机械臂的后续轨迹规划和运动控制奠定了基础。在此基础上,以搬运物体为例,简要分析了双拟人机械臂的协同工作。
2021-06-24 22:03:23 1.66MB Matlab 拟人机械臂 工作空间 蒙特卡洛法
利用V-REP与MATLAB完成机器人加工仿真,首先通过CAM软件生成工件的加工后处理文件;其次用MATLAB读取后处理文件的刀轨迹信息并进行相应的计算以获取刀具轨迹对应的机器人关节角;然后在V-REP与MATLAB之间搭建通讯接口,使得V-REP中机器人模型可以响应MATLAB的控制命令;最后在V-REP运动仿真中进行碰撞检测和仿真轨迹点的误差分析[1]。结果表明该方法能够生成无干涉加工轨迹和正确的机器人关节运动参数,并且具有较高的精度值。
2021-06-24 22:03:20 5.49MB MATLAB 误差分析 加工仿真 V-REP
设计了一种新型的胶囊驱动机器人,用于控制胶囊在胃肠道内的运动和定位。首先,建立胶囊驱动机器人的三维数字化模型;其次,利用齐次变换矩阵来确定驱动机器人运动过程中的位姿,同时利用D-H坐标系法进行运动学正逆解的相关计算;最后,利用MATLAB软件完成运动学建模与仿真,进行驱动机器人的工作空间分析及运动学验证。结果表明,通过控制五自由度的驱动机器人,能在平面任何方向上引导胶囊穿过胃肠道。
卫星仿真工具包能够准确计算出特定目标与其他相关对象的空间关系,以仿真时间或真实时间精确显示并分析陆、海、空、天目标,也可实现卫星以及其他载荷的覆盖分析。其重要模块Matlab Interface可建立与Matlab的连接。本文以此模块为基础,针对传统的STK场景建模的缺点,利用Matlab软件实现STK可视化场景的自动生成,对机动目标的侦察情况进行仿真,通过Matlab读取STK仿真数据实现对机动目标的覆盖分析,生成分析结果报告,取得了良好的效果。
2021-06-22 16:03:45 1.68MB Matlab STK Access分析 卫星仿真
本文简单地介绍了一种用于重载车辆的机械运动模拟采用三自由度旋转并联转台的机械设计结构与其特点,该旋转并联转台本身虽然具有3个独立的方向和角度之间运动的参数,但是当一个旋转并联转台能够做出一个俯仰和方向的侧倾转动时,会导致其产生一个额外的附加平移式运动,在一定的角度区间内重载车辆附加的平移式运动量值很小,因而实现这种运动可以及被用于汽车行驶中的运动仿真器.本文主要内容是对重载车辆在其运动模拟的过程中对其并联转台的机械结构进行三自由度的设计,并论述其特点。虽然转台本身的3自由度,且方向和角度运动参数独立,但是当转台工作需要做到俯仰和两个侧倾两种运动时,会对转台进行额外的平移运动,并且在一定角度范围内,该转台产生的额外平移运动量的值非常小,在这个基础上,该转台可以被广泛应用在汽车运动的模拟器。为设计三维重载荷转台,首先考虑机构模型的建立,然后以位姿变换矩阵为理论依据,导出位置正反解的计算,其次是建模,使用matlab robotics toolbox软件,以d-h理论为依据,结合转台连杆参数,对转台进行建模,对该个转台进行了运动学的仿真分析,验证了该位置的正反理解公式进行推导计算的正确性。并进行运动学仿真分析,以此来验证位置正反解公式的正确性。
2021-06-22 12:02:36 1.99MB MATLAB 位置正反解 运动学仿真 D-H理论
HFSS 传输线串扰 分析与仿真 实验。完整的HFSS仿真项目文件。
2021-06-21 20:28:40 41.13MB HFSS 传输线 串扰 仿真
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抗多径性能是导航新体制信号评估的一个重要性能指标。针对当前北斗B2频点信号抗多径性能缺少统一评估的现状,文章基于非相干超前减滞后功率法延迟锁定环推导了导航信号的多径误差包络,并对多径误差的平均性能和影响因素进行了仿真研究。研究结果表明,在抗多径性能方面,ACED信号作为北斗体制信号具备更大的优势;窄相关器和更大的信号带宽可以明显的改善导航信号的抗多径性能。
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高斯噪声中正弦信号的分析与仿真:考虑二元假设 H_0: z[k]=n[k] k=0,1,⋯,N-1 H_1: z[k]=A cos⁡〖(2πf_0 k+φ)+n[k]〗 噪声是服从n[k]~N(0,σ^2) 的 WGN,已知σ^2。 1、 若频率 f_0已知,幅度和相位 , A , φ未知(假定 A>0),若 σ^2 =1, f_0=0.1,N=20,虚警概率设定为 0.01,分析检测门限及检测概率并仿真; 2、 若频率 f_0及幅度相位 , φ,A 均未知(假定 0< 0 f 0),若 σ^2=1,N=20,虚警概率设定为 0.01,分析检测门限及检测概率并仿真
2021-06-19 20:37:25 3KB matlab
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