基于傅里叶描述子的四杆机构连杆曲线复演研究

发布时间：2017-10-13 05:11

  本文关键词：基于傅里叶描述子的四杆机构连杆曲线复演研究

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【摘要】：四杆机构连杆平面上的点可以实现多种多样的连杆曲线,仅从直观上分析,就可以大致的分为水滴形、卵形、椭圆形、镰刀形、8字形和弯月形等6种形状,工业中常常利用它来复演生产实际现场中要求的轨迹。例如,在零件加工过程中,当需要加工的零件外形轮廓符合连杆平面上某特定点的运动轨迹时,只需把相应的车刀安装在连杆平面上的该特定点位置,则可加工出所需的零件。因此,寻找一种解决方案可以快速的得到实现期望曲线所需的四杆机构参数具有重要的现实意义。然而,由于连杆曲线与它对应的四杆机构参数之间存在着极为复杂的非线性关系,使得直接研究它们之间的关系非常困难。本文将采用间接综合法来实现期望曲线的复演,间接综合法的关键问题之一是连杆曲线特征参数的提取;另一个重要问题是期望曲线特征参数与数据库中特征参数进行匹配的问题。针对这两个问题,本文做了以下研究工作。首先,关于连杆曲线特征参数的提取,本文在比较现有各种连杆曲线特征参数提取方法的优缺点基础之上,基于傅里叶描述子的低频分量能够很好的描述物体边界的整体形状理论,引入了傅里叶描述子作为连杆曲线的特征参数。并且通过matlab软件编程,实现了连杆曲线的傅里叶描述子表示。同时,基于傅里叶描述子这一特征参数,建立了连杆曲线的数值图谱库。其次,关于期望曲线特征参数与数据库中特征参数进行匹配识别的问题,基于BP神经网络具有极强的非线性映射能力和很好的泛化能力,本文提出采用BP神经网络识别算法进行匹配。将数值图谱库中的数据作为样本来训练构建好的BP神经网络,网络训练成功后,在BP神经网络的输入端输入期望曲线的特征参数,则在输出端即可得到相应的四杆机构尺寸参数。最后,本文通过matlab编程实现了“基于傅里叶描述子的四杆机构连杆曲线复演软件系统”。在此基础上,本文选取了五种典型的连杆曲线作为期望曲线对“基于傅里叶描述子的四杆机构连杆曲线复演软件系统”进行测试,测试结果表明:采用傅里叶描述子作为连杆曲线特征参数来实现期望曲线的复演取得了很好的效果。
【关键词】：四杆机构 连杆曲线 傅里叶描述子 BP神经网络 曲线复演
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH112
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 选题的依据和研究的意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-17
• 1.3 本文的研究内容与结构安排17-20
• 1.3.1 本文的研究内容17-18
• 1.3.2 本文的结构安排18-20
• 第二章 四杆机构连杆曲线的生成及其规律性分析20-30
• 2.1 平面四杆机构的基本理论20-24
• 2.1.1 平面四杆机构的分类20-21
• 2.1.2 平面四杆机构的主要运动特性21-24
• 2.2 四杆机构连杆曲线生成的研究及仿真分析24-27
• 2.2.1 关于四杆机构连杆曲线生成的研究24-25
• 2.2.2 四杆机构连杆曲线的仿真25-27
• 2.3 曲线图谱库的生成及曲线形状变化的规律性分析27-29
• 2.3.1 曲线图谱库的生成27-28
• 2.3.2 关于连杆曲线形状变化的规律性分析28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 基于傅里叶描述子的连杆曲线特征参数提取30-47
• 3.1 几个主要的连杆曲线分析方法及比较30-31
• 3.2 傅里叶描述子在连杆曲线中的研究31-38
• 3.2.1 傅里叶描述子理论介绍31-33
• 3.2.2 采用傅里叶描述子描述连杆曲线33-35
• 3.2.3 关于傅里叶描述子描述连杆曲线的可行性分析35-38
• 3.3 连杆曲线归一化傅里叶描述子的提取38-43
• 3.3.1 关于傅里叶描述子鲁棒性的研究38-40
• 3.3.2 傅里叶描述子的归一化40-41
• 3.3.3 傅里叶描述子的个数选取41-43
• 3.4 基于傅里叶描述子建立连杆曲线数值图谱库43-46
• 3.4.1 归一化傅里叶描述子作为连杆曲线特征参数的优点43
• 3.4.2 数值图谱库建立43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 基于BP神经网络的连杆曲线识别47-67
• 4.1 人工神经网络47-49
• 4.1.1 人工神经网络的基本理论47
• 4.1.2 人工神经网络的分类47-49
• 4.2 BP神经网络的基本原理49-55
• 4.2.1 BP神经网络的介绍49
• 4.2.2 BP神经网络单个神经元的结构49-50
• 4.2.3 BP神经网络算法原理50-55
• 4.3 BP神经网络的设计55-62
• 4.3.1 隐层数的确定55-56
• 4.3.2 隐层节点数的确定56-57
• 4.3.3 传递函数（激励函数）的确定57-58
• 4.3.4 学习算法的确定58-61
• 4.3.5 误差评价函数的确定61-62
• 4.4 BP神经网络在连杆曲线识别中的研究62-66
• 4.4.1 BP神经网络的matlab实现63-64
• 4.4.2 BP神经网络参数的选择64-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第五章 四杆机构连杆曲线复演软件系统的实现67-86
• 5.1 软件开发平台的选择67-68
• 5.2 系统框架的设计68-70
• 5.3 各个功能模块的matlab程序设计70-75
• 5.3.1 matlab生成连杆曲线70-72
• 5.3.2 matlab提取连杆曲线傅里叶描述子72-74
• 5.3.3 matlab实现BP神经网络识别74-75
• 5.4 典型四杆机构连杆曲线复演的仿真分析75-85
• 5.4.1 BP神经网络权值系数的训练75-77
• 5.4.2 期望连杆曲线复演实例77-85
• 5.5 本章小结85-86
• 总结与展望86-88
• 全文总结86-87
• 工作展望87-88
• 参考文献88-92
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果92-93
• 致谢93-94
• 附件94

【参考文献】

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3 杨

本文编号：1022994