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基于正交补的6―3 Stewart并联机构运动学
正解
(2011年)
提出了一种研究6-3 Stewart并联机构运动学
正解
问题的新方法。通过分析动平台位姿变量之间的耦合关系,增加了一些有用的信息,得到了用于解决这一问题的11个相容方程。使用正交补方法进行消元,最终可以将6-3 Stewart并联机构运动学
正解
问题表达成一个一元八次方程。最后通过一个实例验证了该方法的正确性。
2023-03-22 00:07:25
314KB
工程技术
论文
1
基于Elman神经网络的Stewart平台位姿
正解
Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域,然而由于复杂的多元非线性使得位姿
正解
难以准确得到.针对Stewart平台的位姿
正解
问题,常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题,提出了基于Elman神经网络的位姿
正解
方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型,然后利用Elman神经网络来实现位姿
正解
的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性,精度高,能够快速准确的实现Stewart平台位姿
正解
的求解.实验证明了该方法的有效性.
2023-03-21 00:37:26
1.49MB
Stewart平台
位姿正解
Elman神经网络
1
对称6-6 Stewart平台实时位置
正解
的高效算法 (2007年)
给出了对称6-6 Stewart平台连续运动实时位置
正解
的3种高效率数值方法。第一种方法对原始的六维非线性方程组进行同解变换后,使用简化的牛顿迭代法求解。第二种方法利用位置反解来求解平台的位置
正解
,通过引入特殊的矩阵求逆公式提高了计算效率。第三种方法是将非线性方程组由六维降到四维,再采用简化的牛顿迭代法求得数值解。要求
正解
精度达到10-8情况下,3种算法平均耗时依次为20.46μs、11.67μs和5.99μs,满足了平台运动控制实时解算位姿的要求。
2023-01-09 15:44:29
271KB
工程技术
论文
1
大数据分析下的互联网思维的误区与
正解
图.pptx
大数据分析下的互联网思维的误区与
正解
图.pptx
2022-11-21 22:30:43
154KB
大数据
架构图
流程图
1
两种D-H参数正逆解,D-H参数法,matlab
分别利用S-DH和M-DH两种坐标系模型建立坐标变换矩阵,又利用变换矩阵求出各个关节的参数变量,即机器人的
正解
与反解。
2022-11-02 18:50:25
3KB
机器人运动学正解反解
MáS
D-H参数坐标
DH参数矩阵
1
大地问题
正解
.zip
大地测量学中的大地问题
正解
计算,这是用Visual Studio 写的一个小程序。源代码都在里面。
2022-05-04 15:32:00
287KB
C++
1
大数据-算法-非线性项可变号的奇异微分方程的
正解
.pdf
大数据-算法-非线性项可变号的奇异微分方程的
正解
.pdf
2022-05-04 09:07:27
2.37MB
big
data
算法
文档资料
大数据-算法-非线性二阶Neumann边值问题的
正解
.pdf
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正解
.pdf
2022-05-03 19:09:50
1.44MB
算法
big
data
文档资料
大数据-算法-非线性二阶常微分方程边值问题的
正解
.pdf
大数据-算法-非线性二阶常微分方程边值问题的
正解
.pdf
2022-05-03 19:09:49
1.31MB
算法
big
data
文档资料
大数据-算法-非线性二阶常微分系统边值问题
正解
存在的充分必要条件.pdf
大数据-算法-非线性二阶常微分系统边值问题
正解
存在的充分必要条件.pdf
2022-05-03 19:09:48
1.72MB
算法
big
data
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