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上传时间： 2022-05-26
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SolidWorks2012版32绿色版软件（附详细安装教程）简介：SolidWorks软件是世界上第一个基于Windows开发的三维CAD系统，由于技术创新符合CAD技术的发展潮流和趋势，SolidWorks公司于两年间成为CAD/CAM产业中获利最高的公司。良好的财务状况和用户支持使得SolidWorks每年都有数十乃至数百项的技术创新，公司也获得了很多荣誉。该系统在1995-1999年获得全球微机平台CAD系统评比第一名;从1995年至今，已经累计获得十七项国际大奖，其中仅从1999年起，美国权威的CAD专业杂志CADENCE连续4年授予SolidWorks最佳编辑奖，由于使用了Windows OLE技术、直观式设计技术、先进的parasolid内核(由剑桥提供)以及良好的与第三方软件的集成技术，SolidWorks成为全球装机量最大、最好用的软件。资料显示，目前全球发放的SolidWorks软件使用许可约28万，涉及航空航天、机车、食品、机械、国防、交通、模具、电子通讯、医疗器械、娱乐工业、日用品/消费品、离散制造等分布于全球100多个国家的约3万1千家企业。在教育市场上，每年来自全球4，300所教育机构的近145，000名学生通过SolidWorks的培训课程。且这个版本也是官方宣称更加符合GB的版本，例如加入了仿宋的新字体，GB的图纸模版。值得一提的是，官方宣称Solidworks2012将是最后一个支持Windows XP的版本，这个提示可以在初次安装时弹出提示框。Solidworks2012亮点1)新增成本计算模块2)钣金模块2.1成型工具优化后，操作更灵活2.2增加扫描法兰工具
标签： solidworks
上传时间： 2022-06-18
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情感识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音、表情和肢体语言中的情感信息识别出来。情感交互是机器通过接收人类的情感信息来模拟人类的情感决策过程，从而表达出自身情感的过程。本文的主要目标是把虚拟人技术应用到人机交互中，研究出具有情感识别功能和情感表达功能的机器。本文的具体工作和贡献包括：第一，详细描述虚拟人的三维模型和情感模型的建立过程。这里介绍了虚拟人实体的建立和控制，以及虚拟人的情感计算模型和情感决策机制。利用三维建模工具和游戏制作软件，来建立虚拟人和虚拟场景，并通过对虚拟人控制模块的设定来驱动虚拟人的动作和行为特点，这使虚拟人能够从行为上表达情感。虚拟人的情感模型是虚拟人情感计算和决策的关键，是虚拟人具有情感能力的基础。这里主要工作就是通过模拟人的情感计算过程和决策机制，来建立虚拟人的情感工作机制，从而控制虚拟人的情感计算过程，使虚拟人具有模拟人的情感表达的能力。第二，通过分析情感语音信号，来识别情感语音信号中的参数信息，并进一步识别出情感语音信号中的情感信息。语音信号中的参数有多种，本文在比较和总结的基础上，选定了三种参数来综合的识别语音信号中的情感信息。在情感语音语料库的基础上建立了情感特征参数数据库，这个数据库的主要是建立特征参数的参数模型，为情感识别建立识别基础。第三，利用隐马尔科夫模型算法在语音信号识别上的优点，来对情感语音信号进行情感信息的识别。情感信息与语言信息有共同的声学特征，只是二者反映的信息不同。通过情感语音信号的特征分析和理论验证，隐马尔科夫模型是一个理想的选择。实验证明，隐马尔科夫模型在情感信息的识别上，表现出很好的识别效果和较高的识别率，为隐马尔科夫模型的应用提供了事实支持。第四，建立人机交互系统原型，通过对整个系统进行测试和验证，来证明人机情感交互的可行性和科学性。验证主要通过情感识别和情感决策两方面进行，情感识别的主要是建立在情感语音识别的基础上，情感决策就是通过验证虚拟人情感表达的结果跟期望值的对比结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：jiabin
首先，本文分析了双足机器人动态步行过程的运动学特征。即分析双足步行机器人连杆的位置和姿态与各个关节角之间的关系。包含双足机器人动态步行的正运动学与逆运动学特性。其中，针对双足步行机器人的逆运动学问题，使用了解析法与数值法进行求解，并对上述两种方法进行了对比。其次，在针对双足机器人动态步行过程运动学特性的分析基础上，推导出双足步行机器人零力矩点（ZMP）的计算公式，该公式称为ZMP基本方程。ZMP基本方程描述了机器人ZMP与机器人质心之间的关系。在此基础上，使用拉格朗日方法建立了双足步行机器人的动力学模型，其中包括单脚支撑阶段与双脚支撑阶段的动力学模型。为了方便得到双足步行机器人的步行模式，使用桌子——小车模型模拟机器人动态步行。使用该等效模型与2MP基本方程，本文设计了基于ZMP的双足机器人动态步行模式生成算法。生成步行模式之后，将机器人关节角时间序列带入机器人动力学模型计算，可以得到关节力矩时间序列。关节驱动器按照力矩时间序列控制关节运动即可实现动态步行。但是，考虑到数值计算等因素导致的误差累计，本文同时基于桌子—一小车模型设计了动态步行稳定控制器，该控制器的作用是通过修正期望ZMP轨迹调节机器人躯干的倾斜角度。最后，基于本文所设计的双足步行机器人逆运动学问题求解算法、动态步行模式生成算法与步行稳定控制器所组成的控制系统，采用开放源代码动力学引擎0pen Dynamic Engine 进行仿真验证。首先在三维虚拟环境中建立了双足步行机器人虚拟样机模型，其次设计了零重力环境下刚体运动实验与双足动态步行实验。验证了本文针对双足步行机器人动态步行所设计的控制方法的有效性。
上传时间： 2022-06-19
上传用户：kingwide
（1）以Solidworks为平台，详细阐述了无纺布自动裁剪与超声波焊接机的机构设计，包括各零部件的三维建模和整机装配。（2）对超声波焊接机理进行了一定的研究，并运用有限元软件ANSYS进行了相关的模计OCi.CUT（3）以顺序控制系统为框架，主要采用气动技术、PLC控制，运用用电一气方式完成了系统的软硬件设计，包括气动元件的计算、选型及PLC的编程、调试等。（4）重点对无纺布自动裁剪与超声波焊接机机器调试试验，在此基础上对实验数据进行分析、处理，总结出较为合理的工艺参数，包括无纺布电机消音绵成型的最佳保压时间和超声波气缸最佳的工作压力等。（5）针对大大提高无纺布电机消音绵生产效率及产品质量，相应提出了一些有效措施。固定无纺布连续自动裁剪和超声波焊接两道工序工位，减少定位次数，提高定位精度；重叠裁剪与焊接时间，自动裁剪超声波已焊接好的无纺布布条，裁剪结束无纺
标签： 超声波焊接机
上传时间： 2022-06-19
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下载验证编译程序下载到实验板，并上电复位，液晶屏会显示出触摸画板的界面，点击屏幕可以在该界面画出简单的图形。每课一问1、为什么使用电阻式触摸屏需要校准，而电容式触摸屏不需要校准。答：电阻屏是通过检测触点处的电压来确定位置的，电压受到电阻材料的影响，而生产中不同批次的电阻材料可能会有偏差，因此需要先定位几个点来确定屏幕的偏移量（也就是校准），以后通过校准得来的偏移量调整坐标输出，才能准确通过电压反映坐标。而电容屏是直接由多个电容组成的矩阵，检测时可获知整个电容矩阵中哪些电容发生了改变，而且各个电容在生产时就确认了它在触摸屏中的坐标，所以只要获知哪些电容发生了变化，就可直接得出触点位置，无须校准。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：qingfengchizhu
激光雷达是激光技术和雷达技术相结合的产物，其工作原理与传统雷达基本相同，都是通过雷达发射信号，由接收系统收集从目标返回的信号，并对其进行观察和处理来发现目标、测量目标的坐标和运动参数等1-7].由于激光雷达发射的激光频率较微波高几个数量级，故频率的量变使得激光雷达技术产生了质的变革.因此，激光雷达在精度、分辨率、抗干扰性和某些特定参数测量能力方面都是普通雷达所无法比拟的.雷达系统的核心部分是三维成像激光雷达信号处理系统，其处理的数据量大、实时性要求高，因此，对信号处理系统的设计要求很高，由于FPGA运算速度快、实时性好，在数字信号处理方面有明显的优势，故设计一种基于FPGA和MCU的三维成像激光雷达信号处理系统，具有重要的现实意义.1成像激光雷达原理与系统方案设计激光雷达系统由雷达发射系统、接收系统、控制系统和信号处理系统等部分构成，其原理框图见图1.发射系统与接收系统用于发射一定的激光波束并接收目标的反射光信号，同时将光信号转化为电信号，包括激光器、光电探测器、发射光学系统和接收光学系统几部分；信号处理系统是将光电探测器接收到的信号进行放大，并从信号中提取有用信息，然后将这种信息转化为所需要的信号形式，包括前置放大、信号处理和数据采集等部分；处理与显示系统是整个成像系统的终端部分，其功能是将采集到的数据形成图像并显示.
上传时间： 2022-06-24
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本文介绍了 Ansoft 三维结构电磁场仿真软件 HFSS 和时域有限差分法，并用这两种方法分别仿真计算了共面波导馈电的准八木天线，仿真计算结果与实验测量结果非常相近，证明了 HFSS 仿真软件的有效性。
上传时间： 2022-07-04
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近年来，随着科学技术尤其是电子信息技术的飞速发展，人类对数据采集的需求也不断增加，数据采集系统已经被广泛的应用于民生、医疗、国防、教育、科技等各个领域，高速数据采集技术的研究是整个数据采集系统的难点和重点。数据采集系统和我们的生活息息相关，并且高采样率的数据采集系统已经在很多场合得到应用。比如在航空航天领域，火管喷气流量的动态测量，风洞测试中对不同物理量的信息采集，以及卫星遥感遥测等场合均需要实时分析和控制采集来的大量高速数据信息。又比如在生物光潜分析、医用CT三维重建系统以及散裂中子源的光通信等研究中也要求在非常短的时间内处理非常庞大的试验数据。还有在气象、雷达、地震预报等领域，工程师们会根据这些应用场合中信号实时性强、传输速度快的特点，通过获取一种能够完全记录现场信号的设备，并利用这些设备获取实验数据的手段，来构建各类模型和实物系统，因此数据采集中的速度、实时性、可靠性以及存储特性都是这些领域所要研究和关注的问题]。
上传时间： 2022-07-11
上传用户：20125101110
高度数据的准确获取是飞控系统研制过程中极其重要的一环，是保证无人飞行器按照一定高程工作、平稳着陆的先决条件。但对于低成本惯性导航解算，位置漂移严重[]，虽可通过加速度计姿态校正来抑制部分漂移，但解算出的速度与位置仍然不准确。因此需利用除惯导外的其它传感器测量值作为位置观测量参与滤波，在抑制位置漂移的情况下，修正速度与加速度，提高高程数据的精度。目前文献中大多是将惯性导航作为一个整体，对惯导的三维位置及速度进行滤波。如SINS/GPS组合导航，通过组合导航对SINS速度及位置漂移进行抑制[2][3]。但是当只需要高度方向上的数据时，此种做法往往计算量大，步骤繁琐，且整体滤波兼顾经度、纬度、高程等多个因素，反而影响了高度方向的滤波效果，且当SINS/GPS组合导航中的GPS信号较差时，得到的高度观测量误差也大。可见，当单一的高度传感器观测数据出现异常时，滤波后的高度也会出现异常。针对单传感器无法适应复杂工作环境的缺点，本文结合GPS、气压计及惯导系统的优点，来抑制惯导高度方向上的发散。通过构建GPS与气压计数据的权重模型获得高度方向观测量，使用互补滤波算法融合惯导数据与求得的观测量得到更为精确的高度观测值。算法简易，鲁棒性好，可在嵌入式飞控板中实时运行。
上传时间： 2022-07-16
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