基于虛擬現(xiàn)實(shí)仿真的手術(shù)教學(xué)培訓(xùn)，因其不僅可以降低高額的訓(xùn)練成本，同時(shí)能對(duì)訓(xùn)練的結(jié)果提供客觀的評(píng)估，正在被廣泛運(yùn)用于醫(yī)學(xué)教育和醫(yī)療培訓(xùn)，來幫助外科醫(yī)生和醫(yī)學(xué)院的學(xué)生提高手術(shù)技能。隨著外科手術(shù)機(jī)器人的出現(xiàn)，遙操作機(jī)器人手術(shù)成為一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域，該手術(shù)有望擴(kuò)大手術(shù)范圍，增強(qiáng)外科醫(yī)生的手術(shù)能力。外科醫(yī)生需要有效的培訓(xùn)，以掌握這一新的手術(shù)方式。基于此我們開了一個(gè)仿真環(huán)境，用于遙操作機(jī)器人手術(shù)技能的訓(xùn)練。該仿真環(huán)境集成了虛擬手術(shù)交互界面，病人數(shù)據(jù)的虛擬模型和虛擬手術(shù)工具；采用基于力反饋設(shè)備的雙邊控制結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)遙操作過程的模擬。外科醫(yī)生可以練習(xí)如何使用主控制臺(tái)對(duì)從動(dòng)端的機(jī)械臂進(jìn)行定位，同時(shí)獲得立體視覺和實(shí)時(shí)的觸覺感受。
標(biāo)簽： 虛擬現(xiàn)實(shí) 仿真環(huán)境 遙操作
上傳時(shí)間： 2013-11-02
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稀薄燃燒進(jìn)氣模型
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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首先分析了細(xì)長軸車削加工時(shí)造成的位移，理論上分析了誤差的大小與位移量的關(guān)系，然后運(yùn)用材料力學(xué)公式得出切削點(diǎn)位移量與切削力的關(guān)系，又根據(jù)徑向切削力經(jīng)驗(yàn)公式獲得切削力與進(jìn)刀量的關(guān)系，推出了理論進(jìn)刀量與實(shí)際進(jìn)刀量的關(guān)系，提出了用進(jìn)刀量補(bǔ)償法減小細(xì)長軸車削加工誤差的模型。最后通過試驗(yàn)驗(yàn)證了采用進(jìn)刀量補(bǔ)償方法，在不改變機(jī)床精度的前提下顯著提高細(xì)長軸的加工精度。
上傳時(shí)間： 2013-10-18
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遙控航空模型制作詳細(xì)圖文解是通過51控制航模的舵機(jī)。從而自制航模。
上傳時(shí)間： 2013-10-24
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基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎(chǔ)是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論，該模型認(rèn)為生物組織為半規(guī)則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關(guān)特性。本文介紹超聲回波信號(hào)對(duì)HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測溫技術(shù)，從測溫模型和算法，實(shí)驗(yàn)儀器的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，仿真和離體實(shí)驗(yàn)中獲取了一套有效的測溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，并從實(shí)驗(yàn)獲得的超聲回波信號(hào)中分析出具體的溫度變化，驗(yàn)證了算法的可行性。
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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多年來，自動(dòng)測試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專用型向通用型、開放性的發(fā)展歷程，ATS作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)特定領(lǐng)域，一直都是緊隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而如今計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)階段，信息模型的概念為測試領(lǐng)域發(fā)展帶來新的階段，IEEE 1641標(biāo)準(zhǔn)充分解決了ATE的互操作和TPS可移植的問題，最大限度地降低了ATS生命周期的維護(hù)費(fèi)用，具有顯著的軍事及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
標(biāo)簽： 高斯模型 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
上傳時(shí)間： 2015-01-03
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為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測協(xié)方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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