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钟摆运动 - 课堂笔记
• 净力（F net ）产生加速度（a），加速度需要净力。• F net 和 a 矢量的方向相同。• 由于物体沿圆形路径移动，因此存在向心 a 和 F net。• 由于物体在运动过程中不断加速和减速，因此存在切向 a 和 F net
使用计算机视觉方法对简单摆的振动分析
计算机视觉（CV）的目标是使计算设备能够识别数字图像中的对象或人员。在这项研究中，CV被用于自动识别振动对象的运动和频率。移动相机用于记录简单摆的视频，因为它以固有频率自由振荡。图像是从视频中获得的，该视频将进一步分析以研究摆的运动。通过图像在感兴趣的区域（ROI）应用角度检测算法。绘制了摆bob随时间的函数的位移，并进行了FFT以获得固有频率。可以在三个不同的字符串长度上检测到高达1 Hz的固有频率，记录为〜240 fps。提出的方法是检测振动对象频率的非接触式方法之一。
增强学习的基于旋转的旋转摆项目
实施，实验和结果38 5.1。软件实施38 5.1.1 TensorFlow 38 5.1.2 Pendulum驱动器38 5.1.3 Pendulum Environment 38 5.1.4 Raspberry Pi Software 39 5.1.5深钢筋学习39 5.2。硬件实现39 5.2.1带电机驱动器的Raspberry Pi 39 5.2.2带电机旋转编码器的Raspberry Pi 40 5.2.3 Raspberry pi搭配摆旋转旋转编码器40 5.3。实验实现和设置40 5.3.1环境40 5.3.2参数41 5.4。仿真结果42 5.4.1应用突然变化44
使用计算机视觉控制旋转倒置的摆系统
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智能手机摆的定量分析超出线性近似：锁定实际作业
如今可以直接访问传感器数据的应用程序，用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石，许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息，但是可以使用其他传感器，例如磁场，12,13光强度9,14和旋转15。此外，某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录，从而进行了有趣的研究。15最后，还使用了其他开放平台，例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
VIII主题 - 科学
Sohan在学校中学到的声音是一种能量形式，所有声音的基本原因是振动。因此，他的长度为1米，使其振荡。他感到困惑，为什么即使他的摆动振动也无法听到任何声音。他对他的老师提出了关注，他的老师说，他的摆动必须在一秒钟内振荡不到20次。因此，产生的声音听不清。a）振动频率低于20 Hz的声音是什么？b）提及人耳的声音频率范围。c）除频率外，还提及声音可听性取决于的其他因素。d）计算频率为10 Hz的简单摆的时间段。e）声音的频率和音高如何相互关联？
夏比试验的历史背景和发展
摘要 基于摆锤的冲击试验方法，通常称为夏比试验，是一种成本效益较高的材料试验程序，无论是在产品验收方面还是在监督方面都是如此。本文试图简要回顾材料试验的总体发展历程，从 19 世纪下半叶工业化初期开始，并试图指出冲击试验在这一时期的作用和地位。本文详细讨论了基于摆锤的冲击试验发展的几个时期。关键词 夏比冲击试验、材料试验历史、仪器冲击试验、摆锤冲击试验 引言 有人说 (Harvey, 1984)“没有人是文明人或心智成熟的人，除非他意识到过去、现在和未来是不可分割的。”这句话同样适用于所有科学技术领域，包括材料测试。本文重点介绍了使用夏比试验方法进行材料测试的发展，该方法基于使用摆锤对样品施加冲击力。英国皇家学会在 1979 年召开的“设计和服务中的断裂力学 - 与缺陷共存”会议上概述了该技术发展的一些里程碑，强调了冲击摆锤试验机的重要作用。本篇以历史为导向的文章从材料韧性表征的角度阐明了冲击试验的发展。从历史上看，冲击摆锤试验方法和相关设备（几乎是其当前形式）是由 S. B. Russell 于 1898 年（Russell，1898）和 G. Charpy 于 1901 年（Charpy，1901a，b）提出的。A. G. A. Charpy（图 1）在 6 月出版的法国《法国社会科学杂志》上介绍了他的基本思想。Ing.Civ.de Francais 和 1901 年 9 月在布达佩斯举行的国际材料测试协会大会论文集（见图 2）。冲击试验程序似乎在 19 世纪上半叶被称为 Charpy 试验
无人机惯性在线测量...
动力学模型及其参数的辨识是机器人技术和系统动力学建模领域的基本问题之一。对于物体具有六个自由度 (6-DOF) 的一般情况，例如无人机 (UAV) 的情况，关键物理参数是飞行器质量和转动惯量。尽管无人机质量及其几何/拓扑结构很容易获得，但考虑到惯性张量无法通过静态试验测量，因此很难辨识。本文介绍了一种基于双线摆和机载集成传感器系统的简单有效的刚体惯性在线估计方法。其中，测试对象（即无人机）由两根细平行线悬挂，形成绕垂直轴的双线扭摆。使用无人机飞行控制器 (FC) 单元的机载传感器记录和处理摆锤振动，以获得用于最终惯性估计阶段的无趋势和无噪声信号。针对与无人机控制箱和完整无人机配置相关的两个典型悬浮物体案例，通过实验验证了所提出的识别算法。