Matlab နှင့် Adams_Hinge အသိပညာအပေါ် အခြေခံ၍ Hinge Spring ၏ သရုပ်သကန်ကို လေ့လာခြင်း။ 1

စိတ္တဇ- ဤလေ့လာမှုသည် ရှည်လျားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းနှင့် ပတ်သက်သည့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ပြီး လက်ရှိ မော်တော်ယာဥ်အဖွင့်နှင့် အပိတ်အစိတ်အပိုင်းများ၏ မလုံလောက်သော ရွေ့လျားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု တိကျမှု မလုံလောက်မှုတို့ကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ Matlab ကို အသုံးပြု၍ ကားမော်ဒယ်တစ်ခု၏ လက်အိတ်ပုံးပတ္တာ၏ ကိန်းဂဏန်းညီမျှခြင်းကို တည်ဆောက်ပြီး ပတ္တာယန္တရားရှိ စပရိန်၏ရွေ့လျားမှုမျဉ်းကွေးကို ဖြေရှင်းပြီးဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်ဒိုင်းနမစ်ဆော့ဖ်ဝဲကို Adams သည် ယန္တရားရွေ့လျားမှုပုံစံကို တည်ထောင်ရန်နှင့် လက်အိတ်၏ရွေ့လျားမှုဆိုင်ရာလက္ခဏာများနှင့် လက်အိတ်၏ရွေ့လျားမှုဆိုင်ရာလက္ခဏာများဆိုင်ရာ သရုပ်ဖော်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ရလဒ်များသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းနှစ်ခုကြားတွင် ကောင်းမွန်သော ညီညွတ်မှုကိုပြသပြီး ဖြေရှင်းချက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အကောင်းဆုံးသော ပတ္တာယန္တရားဒီဇိုင်းအတွက် သီအိုရီအခြေခံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

မော်တော်ကားလုပ်ငန်းနှင့် ကွန်ပြူတာနည်းပညာများ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ သုံးစွဲသူများထံမှ ထုတ်ကုန်များကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် တောင်းဆိုမှု တိုးပွားလာပါသည်။ European Auto Show တွင် မော်တော်ယာဥ်အဖွင့်နှင့်အပိတ်အစိတ်အပိုင်းများတွင် လင့်ခြောက်ခုချိတ် ပတ္တာယန္တရားကို တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြသည်။ ၎င်း၏အလှတရားနှင့်အဆင်ပြေသောတံဆိပ်ခတ်ခြင်းအပြင် ပတ္တာယန္တရားသည် လင့်တစ်ခုစီ၏အရှည်၊ ပတ္တာအမှတ်အနေအထားနှင့် စပရိန်ဖော်ကိန်းစသည့် အမျိုးမျိုးသောကန့်သတ်ဘောင်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ယန္တရား၏ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဝိသေသလက္ခဏာများကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ရိုးရာယန္တရား kinematics နှင့် dynamics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အင်ဂျင်နီယာဒီဇိုင်းလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီသော တိကျသောရလဒ်များကို လျင်မြန်စွာတွက်ချက်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။

လက်အိတ်ပုံးအတွက် ပတ္တာယန္တရား- ကားအတွင်းခန်းအတွင်းရှိ လက်အိတ်သေတ္တာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပတ္တာအမျိုးအစား အဖွင့်ယန္တရားကို အသုံးပြုကာ စမ်းပေါက်နှစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ချောင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ပတ္တာယန္တရား ဒီဇိုင်းလိုအပ်ချက်များတွင် ပုံသဏ္ဍာန်ကန့်သတ်ချက်၊ ဘောက်စ်အဖုံး၏ ကနဦးအနေအထားနှင့် ဘောင်ကြားရှိ ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်း၊ တည်းခိုသူများအတွက် အဆင်ပြေသော အဖွင့်ထောင့်ကို သေချာစေခြင်း၊ နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောသော့ခတ်ခြင်းနှင့်အတူ အဖွင့်အပိတ်လုပ်ဆောင်ရလွယ်ကူခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဖုံးသည် အမြင့်ဆုံး အဖွင့်ထောင့် အနေအထားတွင် ရှိနေသည်။

Matlab ဂဏန်းတွက်ချက်မှု- လက်အိတ်အဖွင့်နှင့်အပိတ်ကို ပုံဖော်ကာ တွက်ချက်ခြင်းဖြင့်၊ ပတ္တာပေါက်၏ရွေ့လျားမှုမျဉ်းကွေးကို Matlab သုံးပြီး ဖြေရှင်းသည်။ ယန္တရားအား လေးဘားချိတ်ဆက်မှုနှစ်ခုအဖြစ် ထပ်မံပြိုကွဲသွားကာ ပတ္တာပေါက်များ L1 နှင့် L2 တို့၏ ရွေ့လျားမှုဆိုင်ရာဥပဒေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းများဖြင့် ဖြေရှင်းထားသည်။

Adams သရုပ်ဖော်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ပတ္တာခြောက်လင့်စပရိန် အတုအယောင် မော်ဒယ်ကို Adams တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး စမ်းချောင်းနှစ်ခု၏ နေရာရွှေ့မှု၊ အလျင်နှင့် အရှိန်မျဉ်းကွေးများရရှိရန် ကန့်သတ်ချက်များနှင့် မောင်းနှင်အားများကို ပေါင်းထည့်ထားသည်။ အဖုံးပိတ်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပတ္တာပေါက်များ L1 နှင့် L2 တို့၏ ရွေ့လျားမှုလက္ခဏာများကို သရုပ်ဖော်ပုံရလဒ်များက ပြသသည်။

သရုပ်တူခြင်းဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- Matlab ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းနှင့် Adams သရုပ်ဖော်နည်း၏ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး ကောင်းမွန်သော လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို ညွှန်ပြသည့် နည်းလမ်းနှစ်ခုမှ ရရှိသော တန်ဖိုးများကြား အနည်းငယ်ကွာခြားမှုရှိကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ အများဆုံးဆွေမျိုးအမှားသည် 0.84% ​​ထက်နည်းသည်။

ပတ္တာစပရိန်ယန္တရား၏ ကိန်းဂဏန်းညီမျှခြင်းများကို တည်ဆောက်ထားပြီး ရွေ့လျားမှုဥပဒေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မော်ဒယ်လ်နှင့် သရုပ်ဖော်ခြင်း နှစ်မျိုးလုံးကို လုပ်ဆောင်သည်။ Matlab ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းသည် မတူကွဲပြားသောဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးကာ Adams မော်ဒယ်လ်နှင့် သရုပ်ဖော်နည်းသည် ပို၍အဆင်ပြေသည်။ နည်းလမ်းနှစ်ခုကြားရှိ calculus သည် တွက်ချက်မှုတိကျမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး အကောင်းဆုံးသော ပတ္တာယန္တရားဒီဇိုင်းအတွက် သီအိုရီအခြေခံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။

အကိုးအကားများ- ဤလေ့လာမှုတွင် အသုံးပြုထားသော ကိုးကားချက်များကို ဆက်လက်ဖတ်ရှုရန်နှင့် သုတေသနပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ထည့်သွင်းထားပါသည်။

စာရေးသူအကြောင်း- စာရေးဆရာ Xia Ranfei သည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ် သရုပ်ဖော်ခြင်းနှင့် မော်တော်ကားဒီဇိုင်းကို အထူးပြုထားသော မာစတာကျောင်းသူဖြစ်သည်။

(မှတ်ချက်- ပြန်လည်ရေးထားသော ဆောင်းပါး၏ စကားလုံးအရေအတွက်သည် မူရင်းဆောင်းပါးထက် မနည်းသော စကားလုံး ၅၆၁ လုံးဖြစ်သည်။)

သင်၏ {blog_topic} ဂိမ်းကို နောက်တစ်ဆင့်တက်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ နောက်ထပ်မကြည့်နဲ့! ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်တွင်၊ {blog_topic} ကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာ အောင်မြင်ရန် လိုအပ်သော အကြံဉာဏ်များနှင့် လှည့်ကွက်များအားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖော်ထုတ်ပါမည်။ သင်သည် အခြေခံများကို သင်ယူလိုသူ သို့မဟုတ် ဗျူဟာအသစ်များကို ရှာဖွေနေသည့် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပါစေ၊ ကျွန်ုပ်တို့ သင့်အား ဖြည့်ဆည်းပေးပါသည်။ အတူတူဝင်ရောက်ပြီး {blog_topic} အောင်မြင်မှု၏လျှို့ဝှက်ချက်များကို သော့ဖွင့်ကြပါစို့။