雅可比旋量的装配体并联结构公差分析方法研究

针对使用雅可比旋量模型进行公差分析时,装配体局部并联结构累积公差难以计算的问题,提出了一种考虑配合表面接触状态的分步计算方法。该方法构建了局部并联结构的功能要求形成连接图,对装配结果的形成过程进行了描述,进一步建立了零部件的雅可比旋量模型,计算了配合表面在零部件坐标系下的变动旋量。设计了配合平面空间位置关系检测算法,保证了配合平面间正确的物理接触;使用差分进化算法,以正确装配后被装配零部件重心最低为优化目标,计算了局部并联结构的公差累积结果。在充分利用设计信息的基础上,完成了含局部并联链的装配连接关系图向单一串联链的转化。以汽轮机通流间隙的建模和计算为例,验证所提方法的可行性。结果表明：所提方法对相关公差和配合信息进行了合理的平衡,能够显著提高模型的精确性和可靠性。     

基于雅可比矩阵的连续型机器人灵活性分析

连续型机器人是一种新型的仿生机器人,由于其内在的柔顺结构,适合在狭小复杂等领域中进行探测、抓持等操作.相比于传统的刚性机器人,连续型机器人不仅具有更高的安全性,而且有望获得更高的灵活性,但是目前却很少有针对连续型机器人的灵活性展开分析的研究.针对这种情况,设计开发了一种采用模块化关节的连续型机器人,基于运动学模型与雅可比矩阵等相关概念,对连续型机器人的局部灵活性指标以及全域灵活性指标进行了定义和计算,并发现当机器人的总长在一定范围内、采用不同关节长度设计时,对应的工作空间中各末端点灵活性分布存在较大的差异.而后,结合连续型机器人的结构特点,引入粒子群仿生优化算法,利用灵活性来指导机器人的关节长度设计,使机器人获得全域灵活性指标下最优的关节灵活性.最后,引入操作灵敏度指标来对采用最优关节长度设计的连续型机器人进行直观的灵活性仿真与实验验证,并与传统的各关节长度一致的结构设计进行了对比实验.结果揭示了机器人灵敏度指标与基于雅可比矩阵条件数的灵活性指标之间的关系,即灵活性较高的末端点其各向灵敏度分布亦较为均匀.     

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统（1）右端多项式的系数中构造一个矩阵A,给出当矩阵A有两个互异特征根,且对应三个线性无关的特征向量时奇点稳定性判别法。     

基于粒子滤波的雅可比矩阵在线估计技术

研究基于图像的机器人视觉伺服技术中雅可比矩阵的在线估计方法.以雅可比矩阵的元素构成系统状态向量,将问题转化为对系统的状态估计问题.引入非线性非高斯系统的粒子滤波算法,在该算法的框架下在线估计图像雅可比矩阵.以非高斯环境下二自由度机械手跟踪运动目标这一应用背景为例,分别对新提出方法与已有基于Kalman滤波的估计方法进行了实验比较.结果证明,前者具有更高的估计精度和更强的鲁棒性,基于粒子滤波的方法不仅可以避免系统标定,而且对系统噪声的类型没有具体要求.     

替代微分形式的雅可比热力学变换式(英文)

结合雅可比行列式和热力学变量的特性 ,率先导出了三个极为重要的雅可比热力学变换式 ,除 (12 )式外 ,其余尚未见报道 .雅可比热力学变换的重要意义不仅体现在它为我们提供了一种证明难题的便利工具 ,而且还体现在其揭示了热力学变量间的内在联系 ,或预告某热力学量随其它热力学量变化的情况 ,显然此用微分法往往难以实现     

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统(1)右端多项式的系数中构造一个矩阵A，由矩阵A的特征根，特征向量来直接确定系统(1)的奇点类型及其稳定性。     

雅可比变换理论的来源初探

雅可比的变换理论是19世纪椭圆函数论的关键内容,它的起源和发展更是数学史上至关重要的一部分。从18世纪的椭圆积分出发,详细分析勒让德的著作《积分练习》和雅可比在1827年的两篇文章中的变换思想,探寻雅克比变换理论的背景和来源。将相关数学家的变换方法进行研究并剖析其形成的动因,可以更深刻地理解雅可比的变换理论及其发展,进而对椭圆函数的早期历史有一个全面的了解。     

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统(1)右端多项式的系数中构造一个特征矩阵A,由特征矩阵A的特征根、特征向量来直接确定系统(1)的奇点类型及其稳定性。文献[5]给出了特征矩阵A有二个互异的特征根且对应三个线性无关的特征向量,系统(1)有一条奇线和一个临界结点。给出特征矩阵A的特征根为一个实根和一对共轭复根,则系统(1)有一个奇点,当la<时,奇点为稳定焦点,当la>时,奇点为不稳定焦点,la=时,见参考文献[2]。     

雅可比行列式在平衡稳定性条件中的应用

应用雅可比行列式,根据熵判据和内能判据详细推求了孤立的均匀物质系统的平衡稳定性条件CV＞0,((e)P)/((e)V)T＜0及其它多种表达形式.与常规方法相比,推证中引入雅可比行列式的优点是:思路明确,方法简洁,易于掌握.     

矩阵分块雅可比迭代的一个收敛新判据

给出了解线性方程组矩阵分块雅可比迭代收敛的一个新的较弱的充分条件,该结果改进和推广了前人的方法,扩大了应用范围．     

基于AUTOCAD的三维重构的一种算法

基于AUTOCAD，利用ADS开发系统，提出并实现了一种二维CAD图形的三维重构的有效算法。其基本思想是先将二维CAD图形进行分解，然后通过AME扫描运算及布尔集合运算构造出三维CAD模型。     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

基于Mimics平台的CT图像三维重建算法研究

为充分挖掘CT图像中的医学诊断信息, 提高CT图像的三维重建效果与可视化程度, 研究了基于Mimics平台的CT图像三维重建算法。将腹部16排螺旋CT图像导入Mimics系统, 利用系统图像分割、 蒙版编辑和区域增长等功能模块, 将脾脏器官由腹部CT切片图像中完整分离出来, 并可进行任意角度的放大, 缩小等操作。与传统方法相比, 其实现的对人体器官、 骨骼和组织的CT图像的三维重建与可视化处理结果, 更加接近于真实器官的生理解剖结构。     

基于改进的匹配算法的岩石样本图像三维重建

为了提高岩石样本图像三维重建的准确率和重建效率,提出了基于改进的匹配算法的三维重建方法。该方法采用“回”字型分块思想,有效地提高了ORB算法中BRIEF特征描述符的学习效率,从而改善了ORB算法的匹配效果;再利用向量场一致（VFC）算法对改进的ORB算子所得的匹配对进行误匹配剔除。实验结果表明,该方法不仅能够保证岩石样本图像三维重建的精度,而且在速度上也具有较大提升。     

基于有意义分割的三维模型简化方法

针对三维模型传输技术中的模型简化问题,在渐进网格算法基础上提出了一种基于有意义分割的三维模型简化方法.该方法在相同压缩比的前提下,明显提高了简化模型的保真度,并通过实验证明了该方法的有效性.     

基于分割理论的三维模型检索算法

提出了基于分割理论的三维模型检索算法,在利用分割算法获取模型部件集合的基础上,提取表征模型部件全局分布和表征模型局部形状的两类特征,并综合计算不同模型间的相似性,从而获得模型间总的相似程度.实验结果表明该检索算法能够获得更精确的检索效果.     

基于局部体积最大的轮廓线三维形体重构算法

提出一种以局部体积最大为约束条件的轮廓线拼接算法。该算法以上下轮廓线各顶点的每次连接都保证对整个形体体积作出最大贡献为条件,以相对应的两条轮廓线线段的叉积运算值为依据,判断将要连接的两条可能跨距哪条更靠近形体的外侧,取外侧线段为拼接线段,最终完成所有轮廓线的拼接。     

基于AutoCAD由三维模型生成二维投影的方法研究

介绍了AutoCAD中由三维模型生成二维投影的3种方法,通过实例说明了3种方法的使用步骤,研究3种方法的各自特点,分析每种方法的适用条件,使它们能在工程实践和教学科研中被有效地使用。     

一种基于图象序列的3D重构算法

提出一种基于图象序列的 3D重构算法。采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过矩阵分解方法实现射影重构。然后利用一个 4× 4非奇异矩阵 ,将射影重构变换为欧氏重构。实验结果表明此算法是行之有效的     

基于图像逆投影和3D部件混合模型的目标检测*

基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变,以及运动形式变化等问题,使得在2D图像空间设计算法变得尤为复杂,尤其是针对目标遮挡和粘连问题,一直不能得到很好解决。为此,借助逆投影变换,提出一种在逆投影图中结合多部件混合模型的目标检测方法。首先在3D空间中构建与目标局部表面相贴合的逆投影面或阵列;然后,通过逆投影变换重构目标局部表面的特征数据,得到相应的逆投影图;接下来,提取部件样本在逆投影图中的HOG特征构建特征字典;并通过在字典上的稀疏逼近实现局部部件的检测。最后,利用部件检测结果,构建3D模型,并对质心聚类,完成最终的目标识别。实验表明,基于图像逆投影和3D部件混合模型检测图像/视频中的目标,不仅可以降低算法的复杂度,还可以从本质上有效解决目标遮挡和粘连,使检测精度和速度都远超于在2D图像空间设计的算法。