晕动病 (MS) 是大多数交通系统存在的问题。文献中提出了几种针对汽车此类问题的对策,但大多数是定性的、行为性的或涉及复杂的底盘系统。随着人们对自动驾驶汽车的兴趣日益浓厚,MS 问题可能变得非常重要,以至于它会削弱其在提高生产率方面的优势;不解决这类问题可能会限制用户的接受度,降低自动驾驶汽车的安全性和环境影响。本研究提出了一种新方法,通过优化给定路径的速度曲线,将最短旅行时间与最小晕动病发生率 (MSI) 相结合。通过模拟,使用一个简单的车辆模型来比较几种策略,评估哪些有效,哪些无效。优化任务被表述为非线性模型预测控制 (NMPC),并沿路径计算一系列优化程序;这些策略是在 NMPC 问题的成本函数中实施的,评估它们的性能,并确定是否必须使用数值 MS 模型才能显着降低 MSI。结果表明,并非所有成本函数都是有效的,但可以在不对其动态进行建模的情况下减少 MS;然而,在效率和效率方面,考虑当前 MSI 的使用 MS 模型的策略优于其他成本函数。这种定量方法可用于运动
第二个目标是验证数值模型。这是通过使用 TAIA 风筝在索埃塔尼斯伯格和阿加勒斯角的多个预期地点测量风速来实现的。然后,数值模型使用阿加勒斯角的风速值对这些地点的速度进行预测,并将这些结果与测量值进行比较。结果发现,数值模型表现良好。使用 1\vo 指标来比较结果;预测误差 (m) 和相关系数 (r)。预测的平均误差为 7%,最大误差为 15.4o/o,并且发现模型在出错时往往会低估风速。测量的速度曲线与预测的速度曲线相关,发现九个站点中的八个站点的“r”介于 0.68 和 0.87 之间。
人类具有从他人运动中提取隐藏信息的惊人能力。在之前的研究中,受试者观察了模拟的火柴人形双连杆平面手臂的运动并估计了其刚度。从根本上讲,刚度是力和位移之间的关系。由于受试者无法与模拟手臂进行物理交互,他们被迫仅根据观察到的运动信息进行估计。值得注意的是,尽管缺乏力信息,受试者仍能够正确地将他们的刚度估计与模拟刚度的变化相关联。我们假设受试者之所以能够做到这一点,是因为用于产生模拟手臂运动的控制器(由驱动机械阻抗的振荡运动组成)与人类用于产生自身运动的控制器相似。然而,受试者使用什么运动特征来估计刚度仍然未知。人体运动表现出系统的速度曲率模式,之前已经表明这些模式在感知和解释运动方面发挥着重要作用。因此,我们假设操纵速度曲线应该会影响受试者估计僵硬程度的能力。为了测试这一点,我们改变了模拟双连杆平面臂的速度曲线,同时保持模拟关节路径不变。即使操纵速度信号,受试者仍然能够估计模拟关节僵硬程度的变化。然而,当受试者看到具有不同速度曲线的相同模拟路径时,他们认为遵循真实速度曲线的运动比遵循非真实曲线的运动僵硬程度要小。这些结果表明,当人类使用视觉观察来估计僵硬程度时,路径信息(位移)比时间信息(速度)占主导地位。
摘要流量参数的准确测量通常取决于传感器的可访问性。光流评估技术,例如粒子图像速率(PIV)和粒子跟踪速度计(PTV),仅限于光学上透明的介质。但是,许多工业过程都涉及不透明的媒体,需要采用替代方法。本研究介绍了X射线粒子跟踪速度法(XPTV)的开发和应用,以研究此类介质中的流量。具体来说,检查了融合细丝制造(FFF)打印机的喷嘴内的流量。这项工作的新贡献是使用XPTV对加热流进行的首次分析,通过在聚合物流中引入钨粉作为对比剂来实现。该研究成功地可视化了抛物线速度曲线,证明了该方法的功效。
效率,测量的代谢能量比空气动力学模型更能准确地表明飞行的行为和生态成本。因为在某些鸟类 1 中也发现了类似的平坦功率-速度曲线(尽管在蝙蝠中没有),所以建议避免不谨慎地使用飞行成本的理论估计值:假设效率与速度和尺寸无关的恒定方法'目前无法证明其合理性。将生理和空气动力学方法与能量学相协调,特别是对效率的更深入理解,仍然是动物飞行研究者面临的主要挑战。最后,为什么大黄蜂的翅膀这么小?答案一定在于蜜蜂的飞行生态学,也就是它利用飞行采集花蜜和花粉的方式。这可能导致它携带大负荷,而小翅膀并不特别适合这样做'·10 • 蜂鸟。 (还有一些蝙蝠种类)也以花蜜为食,经常在寄主植物上盘旋,并且
摘要:智能交通管理被广泛认为是优化现有基础设施容量利用率的一种手段。智能交通管理的主要要求是收集高质量的交通状况数据,以生成准确的实时交通信息。这里要描述的方法由配备 GPS 的出租车车队生成此信息,这些出租车车队充当许多大都市地区的浮动车数据 (FCD) 提供商。本文的第一部分介绍了建立该数据库的方法。收集的信息可用于各种应用,例如实时交通监控、时间动态路由和车队管理。本文的第二部分提出了一个框架,用于使用这些数据将环境影响纳入智能交通管理系统。为此,提出了旅行时间和交通流量之间的映射。讨论了一些与根据速度曲线计算排放量相关的挑战。有了这些要素,环保的智能交通管理或许就能实现。
图表列表 第页 图 1-1 通用原子公司城市磁悬浮车辆采用以 Halbach 阵列配置排列的永磁体实现悬浮和推进 ............................................................................. 1-2 图 1-2 双 Halbach 阵列悬浮磁铁可提高升阻比,并提高主悬挂系统的刚度......................................................................... 1-2 图 1-3 试验轨道现场鸟瞰图 ......................................................................................................... 1-3 图 1-4 已完成的 120 米试验轨道基础和第一个 15 米导轨焊接件(左)。右图为已完成并准备翻转的导轨模块..................................................................................................................... 1-4 图 1-5 第一节轨道上已完成的测试底盘..................................................................................................... 1-4 图 1-6 车辆悬浮、推进和引导系统............................................................................................................. 1-5 图 1-7 绞合轨道的半自动焊接工艺可实现一致的接头电阻......................................................................... 1-5 图 1-8 电气室视图,其中装有整流器、变频逆变器和列车保护设备..... 1-6 图 1-9 测试期间的典型间隙和速度曲线将允许对车辆动力学进行评估.............................................
摘要在本文中,MyFlex-ϵ是一个配备轻巧可调节的机制的ESR脚假体,允许在矢状平面中改变其刚度,并采用系统的方法来计算其旋转速度曲线。通过使用二维(2D)有限元(Fe)模型进行数值进行的实验设计,实验校准的几何参数,其变异改变了最初以不变刚度的矢状平面刚度的变化,以不可差的刚度设计,myflex-δ。构建机理并将其集成到myFlex-δ中以获得myFlex-ϵ,通过等效的测试,确定了后者的位移曲线曲线,确定了与ISO 10328中指定的静态测试的测试。基于实验结果,构建和校准了myFlex- ϵ的2D FE模型,以确定其矢状平面中的旋转态曲线。比较最符合的设置获得的旋转曲线与最僵硬的设置,固体变化为119%,122%,138%和162%,分别为 - 5°和 - 2.5◦和 - 2.5°,以及反向反射的角度,分别为7.5°和15°。
摘要:缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点,在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景,但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系,难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑,减小加速度冲击,保证缆驱动机械手的稳定运动。再次,通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度,进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后,开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机,利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线,进行了缆驱动机械手的速度控制实验,结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度,从而使运动更加平滑,减小振动。此外,刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
本文介绍了在多孔介质的多孔弯曲表面跨越多孔弯曲表面的后果下,在多个滑移条件,磁场和热辐射的后果下,杂化纳米流体的二维流动。TiO 2和Fe 3 O 4的纳米颗粒已分散在水中以组成杂化纳米流体。问题的主要方程式通过使用适当的变量转换为ODE。在BVP4C技术的帮助下确定了本模型的解决方案,该技术将在即将到来的部分中详细说明。对当前结果的验证与已发表的工作相比进行。已经考虑并解释了各种新兴因素对流量分布的影响。此外,还合并了滑移条件以分析各种流量分布。目前的结果表明,上升的磁因子降低了速度曲线,而温度曲线上升。曲率因子支持温度和速度分布。速度,热,浓度和微生物滑移因子的生长减少了相应的分布。与纳米流体流相匹配时,嵌入式参数的更大影响在混合纳米流体流中。