選用8% ( 摩爾分數(shù)) 氧化釔穩(wěn)定氧化鋯粉, 制成氧化鋯水系料漿。通過調(diào)節(jié)pH 值和分散劑含量, 利用測試zeta 電位、流變性質、沉積實驗、沉積顆粒形貌SEM 觀察等分析手段, 最終得到高分散、穩(wěn)定的氧化鋯料漿。
標簽： 氧化鋯 穩(wěn)定性
上傳時間： 2020-06-20
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雙足步行機器人（Biped Walking Robot）是一種仿人機器人，是移動式機器人領域中一類重要的仿生系統(tǒng)。雙足步行機器人作為一種移動式機器人，它與輪式，履帶式機器人相比有許多優(yōu)點與優(yōu)越性。由于雙足步行機器人的行走具有獨特的適應性和擬人性，其行走控制成為當今研究的熱點。步行運動模式與運動控制是影響雙足步行機器人技術進步的重要問題，也是雙足步行機器人成功而有效地實現(xiàn)穩(wěn)定步行的理論基礎和技術關鍵。本文針對雙足步行機器人步行模式生成與步行控制相關問題進行了研究，并在虛擬現(xiàn)實的實驗環(huán)境中實現(xiàn)了機器人以給定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立擺線性模型的雙足步行機器人步行運動模式生成。本文對雙足步行機器人的動力學模型進行了簡化，采用平面倒立擺的線性化模型作為雙足步行機器人步行模式生成的簡化模型。設計了基于倒立擺線性化模型步行模式生成算法，對雙足步行機器人前向行走，側向行走與拐彎行走的腰部重心位置軌跡與速度軌跡進行了規(guī)劃。對于雙足步行具有雙腳作支撐期的特點，本文采用了七次多項式插值，分兩階段對具有雙腳支撐期的步行運動的腰部運動軌跡進行規(guī)劃，實現(xiàn)了期望的運動模式。第二：基于小腦模型控制器的雙足步行機器人逆運動學控制系統(tǒng)。本文針對雙足步行機器人腿部逆模型求解問題，提出一種基于小腦模型連接控制網(wǎng)絡CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的機器人逆運動學控制方法。機器人腿部正運動學模型采用Denavit-Hartenberg方法進行建模，在建立雙足步行機器人正運動學模型基礎上，設計了基于CMAC的控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用兩個CMAC直接控制機器人的腿部運動。兩個CMAC逆模型控制器分別逼近步行機器人支撐腿與擺動腿的逆模型，實現(xiàn)了對腰部運動軌跡的跟蹤控制。第三：基于虛擬現(xiàn)實環(huán)境的雙足步行機器人行走控制實驗。
標簽： 雙足步行機器人系統(tǒng) 運動控制
上傳時間： 2022-06-19
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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數(shù)C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數(shù)值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
標簽： SVM 分 分散
上傳時間： 2016-08-19
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動態(tài)聚類k-means演算 將輸入在程式中的數(shù)據(jù)資料 給予適當?shù)姆秩?/p>
標簽： k-means 程式 分
上傳時間： 2015-03-16
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偏微分方程數(shù)值解 有限元法 面向對象 變分問題 剖分問題 邊值處理 誤差分析 橢圓方程，一維二維
標簽： 分 偏微分方程 數(shù)值 對象
上傳時間： 2015-03-25
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定時器程序 采用89c2051 SL存放秒的個位數(shù) SH存放秒的十位數(shù) ML存放分的個位數(shù) MH存放分的十位數(shù) HL存放時的個位數(shù) HH存放時的十位數(shù)
標簽： 89c2051 分 定時器 程序
上傳時間： 2014-01-25
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/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數(shù)據(jù) * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數(shù)）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */
標簽： jakcy_wu wujichun author 算法
上傳時間： 2014-01-26
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圖像壓縮的幾個MATLAB算法：分塊編碼、高斯金字塔、離散余弦變換、單值分解。
標簽： MATLAB 圖像壓縮 分塊 變換
上傳時間： 2015-03-27
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測轉速,信號從AT90S8515的ICP引腳輸入,最大值為為999999轉/分
標簽： 999999 S8515 8515 90S
上傳時間： 2015-05-26
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這是一個關于圖象檢測的PDF文檔,由日本一會知名的科學家編寫的,當中介紹了如何實現(xiàn)圖象的跟蹤與檢測,如二值圖象,差分圖象
標簽： 圖象 檢測 文檔
上傳時間： 2015-06-11
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