速度和加速度的新解法

一般的力学教科书中,对运动规律的描述,除采用笛卡尔直角坐标系外,还常用球坐标系、柱坐标系、极坐标系等。在笛卡尔三维直角坐标系中,对于同一个参考系和测量系,认定单位矢量■是恒矢量,点的速度和加速度公式可以通过径矢■各分量的时间导数简单求得。在其他正交坐标系中,由于相应坐标的单位矢量是变矢量,求速度、加速度就比较复杂了。若根据常用正交坐标系与笛卡尔坐标系之间的变换关系,把单位矢量的时间导数用矩阵形式表示,给出相应的转换矩阵,就可以由径矢对时间的导数运算简便求得各正交坐标系中点的速度、加速度的表达式。     

相对论力学中恒力作用下质点的运动规律

利用相对论力学的四维形式,讨论质点在恒力作用下的加速度、速度及位移随时间变化的规律.一个受恒力作用的质点,相对其瞬时静止惯性系的加速度是恒定的;在惯性系S中,质点不是做匀加速而是做变加速运动;速度必定小于c而不能无限增大;位移随时间的变化曲线不是抛物线而是双曲线.     

速度和加速度在极坐标系中分量式的一种推导方法

在描述质点的平面运动时，可以在极坐标系中研究质点的速度和加速度，现行教科书中都用极限的方法来推导速度和加速度的径向分量和横向分量。这对初学者来说往往难以接受，不易理,玟根据矢量的求导法则比产简单地导出了速度和加速度拓极坐标系中分量式表示。     

一种新型两移一转非对称并联机构的运动学及静力学

对一种新型的两转--移非对称并联机构2uPu sPR进行了分析.分析了该机构的自由度,求解了该并联机器人的运动学正反解,得到了它的6×6雅可比矩阵和6×6×6的Hessian矩阵,从而求解出该机构的速度与加速度,其结果均为用矢量表达的显式形式,通过虚功原理求解了该机构的静力学.     

矩阵法在导杆机构中的应用

建立了导杆机构的速度、加速度矩阵方程,运用机械设计应用软件计算出摆动导杆机构的速度和加速度,并在ＡｕｔｏＣＡＤＲ１３．０环境下作出了速度、加速度曲线关系图,可应用推广到机构原理运动分析中．     

点M在空间曲线坐标系中的r,v和a及其在不同坐标系中的变换关系

研究用一般的空间曲线坐标表示质点在空间的运动,以求得质点的速度v和加速度a的一般表示,然后采用向量基变换和矩阵运算,得出在同一参照系下不同坐标系中r,v和a的变换关系及其表达式,从而实现运动描述的统一性。     

基于矩—小波描述子的人脸图像识别

介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法,并得到图像的矩特征矩阵;进而对矩特征矩阵按行向量进行小波变换组成矩——小波描述子特征矩阵,采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法,产生较好的结果。     

圆周运动中法向和切向加速度的引入方法

本文利用导数及矢量分解方法，研究了质点作圆周运动法向和切向加速度之引入方法。与传统的微分几何法和矢量三角形法比较，直观明了，通俗易懂。     

点M在空间曲线坐标系中的r,v和a及其在不同坐标系中的变换关系

研究用一般的空间曲线坐标表示质点在空间的运动,以求得质点的速度ｖ,和加速度ａ的一般表示,然后采用向量基变换和矩阵运长,得出在同一参照系下不同坐标系中ｒ,ｖ,ａ的变换关系及其表达式,从而实现运动描述的统一性。     

超稀疏三元循环测量矩阵的设计

在伯努利循环矩阵的基础上,对其独立元素中随机地引入零元,形成超稀疏三元循环矩阵,与伯努利-循环矩阵相比,其随机独立变元个数和矩阵非零元数目显著减少,从而有利于信息的传输和存储.数值实验结果表明:提出的测量矩阵重建效果略优于伯努利矩阵和伯努利循环矩阵的重建效果,并在绝大多数情形下重建时间可以降低到原来的10%~40%,加快了后端信号重建的速度,有利于压缩感知理论的实用化.     

钻地弹引信定深爆炸控制算法

为实现定深爆破,利用惯性测量原理,合理配置钻地弹引信上加速度计空间位置.通过对加速度计输出信息的实时处理,获得了钻地弹侵彻过程中加速度和角速度信息.求解四元数微分运动方程,计算出弹体坐标系和惯性坐标系之间的变换矩阵.分解了方向余弦矩阵,将加速度计输出转换为钻地弹沿惯性坐标系的加速度分量.二次积分加速度分量,得到钻地弹瞬时轨迹信息,为定深引信提供了炸深控制参数.     

合内力为零的矩阵表示

给出了质点系合内力为零的简洁、精确的说明，能使学生尽快对质点系的复杂内力有一个清晰的图象     

矩阵和向量运算方法在刚体复合运动中的应用

利用线性代数中矩阵和向量运算的方法 ,推导了作平面和空间复合运动的刚体上点的绝对位置、速度和加速度计算公式 ,运用这些公式简化了具体的分析过程且便于利用计算机编程运算     

力学理论的矢量分析力学方法

综合矢量力学和分析力学理论的优点,给出用分析力学变量表示的位矢、速度、加速度以及质点的矢量分析动力学方程,探讨一种新的处理力学问题的矢量分析力学方法.该方法的主要特点是:直观、物理图像清晰,在各种坐标系中有统一的运动学方程和动力学方程,便于引进分析力学变量,适宜处理复杂的、多约束力学体系的力学问题.     

机器人相对雅可比矩阵解析求解方法研究

为了简化冗余度机器人雅可比矩阵的求解，本文给出了一种雅可比矩阵解析求解方法，该方法是将基坐标系建立在中间关节上，从而得到机器人的相对雅可比矩阵，使得雅可比矩阵表达简单，利用现有的公式对雅可比矩阵中的元素进行改写，将矢量叉乘变为矢量点乘，通过改写可以将雅可比矩阵中的元素计算用公式解析表达，使得计算过程简单，方便，与微分变换法和矢量叉乘法相比较，该方法概念清晰，计算规范，通过示例验证，该方法是正确的。     

Navier-Stokes方程的球坐标列矢量变换

流体力学中Navier-Stokes方程的坐标表示一般都比较复杂,计算过程十分烦琐,因此众多的书刊上都没有求解过程.本文利用过渡矩阵,先把Navier-Stokes方程中的粘滞应力张量由笛卡儿坐标系变换到球坐标系,然后对Navier-Stokes方程进行球坐标列矢量变换.推导结果和经典方法相同,证明了此方法的正确性.     

带滑移铰空间机械臂协调运动的自适应分解运动控制

讨论了载体位置不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂本体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的逆运动学问题.结合系统动量守恒关系进行的系统运动学分析表明,可以将空间机械臂本体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的增广广义Jacob i矩阵表示为一组适当选择的组合惯性参数的线性函数.以此为基础,设计了系统部分参数未知情况下,由本体姿态期望运动及机械臂末端抓手惯性空间期望运动轨迹产生机械臂关节铰期望角速度、角加速度的自适应控制算法.由于充分利用了空间机械臂系统动量守恒的动力学特性,本文提出的方法具有不需要测量、反馈载体基的位置、移动速度及移动加速度的显著优点.系统数值仿真证实了该方法的有效性.     

速度空间中转动相对论系统的变分原理及其应用

从物体系转动相对论的动力学基本方程出发,考虑力矩是坐标θ、角速度θ和时间ｔ函数,引入速度空间中的加速度能量的概念,导出了转动相对论完整和非完整系统在速度空间中的变分原理并建立了Ｍａｇｇｉ型方程、Ｌａｇｒａｎｇｅ型方程和Ｃｈａｐｌｙｇｉｎ型方程。     

基于图像矩和矢量积法的六自由度机械臂视觉伺服控制

针对眼在手上的六自由度机械臂系统,提出一种基于图像的视觉伺服控制.通过图像矩和矢量积法,建立机器人正向、逆向运动学模型,引入雅可比矩阵解决机器人逆运动学解析问题.建立了图像矩特征变化量和笛卡尔空间的关节角速度之间的映射关系即复合雅可比矩阵,由矩特征变化量得到伺服过程中六自由度机器人各关节角速度.保证在图像逼近期望图像时,机械臂末端到达期望位置,并且此时关节角速度将收敛到零.仿真结果表明,计算复合雅可比矩阵的方法可控制机械臂渐近稳定到期望位置.     

Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on Muti-paramter Sequential Extended Kalman Filter

Based on the information theory,the performance of maneuvering target tracking can be improved by increasing the input information( observation vector).In this paper,the estimations of radial acceleration and radial velocity obtained in the signal processing are introduced into the measurement vector by coordinate transformation.In order to solve the problem of high nonlinearity of the radial acceleration,radial velocity and the state vector,a new algorithm of multi-parameter sequential extended Kalman filter( MSEKF) is proposed.The tracking performance of this algorithm is tested and compared with the other tracking algorithms.It is shown that the proposed algorithm outperforms these algorithms in strong and weak maneuvering environments.