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工业机器人RV减速器动态特性分析与疲劳寿命预测
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摘要:
随着现代制造业的快速发展，工业机器人在生产中的应用日益广泛，而作为其关键部件的RV减速器，其性能对工业机器人的整体表现起着决定性作用。本文以深入研究工业机器人RV减速器的动态特性与疲劳寿命为目的，通过综合运用集中参数法、有限元分析等手段，建立了综合考虑啮合阻尼、时变啮合刚度等因素的RV减速器动力学模型，并对其在不同工况下的动态响应进行了模拟分析[1]。同时，基于材料疲劳理论，结合实验数据，构建了RV减速器的疲劳寿命预测模型，对关键部件的疲劳寿命进行了预测与分析[2][4]。此外，针对影响动态特性和疲劳寿命的因素，提出了优化制造工艺、改进结构设计及选用合适材料等优化措施，为RV减速器的研发与应用提供了重要的理论依据和实践指导。
基于振动模态参数识别的脑电信号特征提取
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摘要:
对运动想象脑电信号的动力学模型进行了分析,将其分成两个阶段(强非线性的瞬态阶段和弱非线性的自由响应阶段),并构建了一种新的特征提取算法。首先通过起始点扫描的方式对脑电信号进行分割来获得自由响应阶段的脑电信号;然后针对自由响应阶段产生的脑电信号,引入振动多模态参数识别ITD(Ibrahim Time Domain)算法来提取特征组合成特征向量;最后利用Adaboost分类器进行自适应特征选择和分类。运用此方法对国际标准数据库The largest SCP data of Motor-Imagery中的CLA运动想象数据集进行特征提取和特征选择与分类,其平均分类准确率高达90%以上。与现有的特征提取算法相比,获得了更好的分类性能和稳定性。
颗粒简化成核、烧结及成长过程的数值模拟
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