叶军
作品数: 103被引量:282H指数:10
  • 所属机构:绍兴文理学院
  • 所在地区:浙江省 绍兴市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:浙江省自然科学基金

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杜时贵
作品数:517被引量:713H指数:16
供职机构:绍兴文理学院
研究主题:结构面 粗糙度系数 岩体结构面 尺寸效应 岩石结构面
雍睿
作品数:229被引量:206H指数:8
供职机构:绍兴文理学院
研究主题:结构面 粗糙度系数 岩体结构面 滑坡 尺寸效应
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作品数:567被引量:3,909H指数:38
供职机构:绍兴文理学院
研究主题:岩石力学 隧道 节理 结构面 寒区隧道
区间直觉模糊集相似性测度在机械设计方案决策中的应用被引量:1
2009年
详细描述了区间直觉模糊集的含义与相似度量,并提出将区间直觉模糊集的相似度量方法应用于在机械设计方案决策中。区间直觉模糊集相似性测度是指备选设计方案数据集与期望设计数据集之间的相似性测度,用于评价方案的优劣,相似性测度值越大,那么这种设计方案就越好。通过实例阐明本方法在机械设计方案决策中的应用是可行的,从而为解决方案决策问题提供了一种新方法。
乔晓利叶军
关键词:区间直觉模糊集机械设计
气动三指机器人手的多目标优化设计被引量:2
1998年
提出了气动三指机器人手优化设计法,它以手指力传递和位移为优化准则,在目标函数满足约束条件下,求得最佳设计参数。此优化设计数学模型能帮助设计者获得最佳的手指结构设计。
叶军
关键词:多目标优化设计
欠驱动两指多指杆机器人手及其运动学分析被引量:4
2001年
在许多工业应用中 ,常要求机器人手结构简单、操作灵巧、控制容易 ,且具有较高的操作适应性。研制的欠驱动两指多指杆机器人手 ,仅用一台驱动电机就能以直指或曲指方式履行各种工业操作任务。在此描述了欠驱动两指多指杆手的结构、工作原理与手指运动学分析 ,与现有的欠驱动机器人手相比 ,这种多指杆机器人手的结构更为简单紧凑 ,且能减少控制的复杂性、重量和成本 ,并能实现多功能地抓取不同物体的能力。
叶军
关键词:运动学分析
多层前向神经网络的快速学习算法及其应用被引量:31
2002年
针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足 ,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法 ,它不仅符合生物神经网络的基本特征 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,具有线性、非线性逼近精度高等特性。以二杆机械手逆运动学建模作为应用实例 ,仿真结果表明该方法是有效的 ,其算法与收敛速度更优于 BP网络。
叶军张新华
关键词:多层前向神经网络快速学习算法运动学建模机器人机械手
一种结构面粗糙度系数各向异性定量评价方法
一种结构面粗糙度系数各向异性定量评价方法,选定所需分析的工程岩体结构面;在不同方向上均匀布置结构面测段;采用轮廓曲线仪绘制每一测段的轮廓曲线;测量每个测段的结构面粗糙度系数;计算相同尺寸条件下各个方向上结构面的粗糙度系数...
杜时贵雍睿叶军符曦马成荣梁奇峰李博黄曼
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基于Dice相似度量的结构面粗糙度系数评价方法
一种基于Dice相似度量方法的结构面粗糙度系数的评价方法,分别选取Barton的m条标准轮廓曲线的高像素照片,以μ为精度对图片轮廓曲线各点进行坐标数据的提取;根据提取的x、y坐标数据,计算起伏角度,标准轮廓曲线的特征向量...
杜时贵雍睿叶军马成荣梁奇峰李博黄曼符曦
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基于中智数函数的结构面粗糙度尺寸效应的近似表达方法
一种基于中智数函数的结构面粗糙度尺寸效应的近似表达方法,获得结构面三维点云坐标数据;测量每个测段的结构面粗糙度系数;在不同测量方向条件下,对各个尺寸的结构面粗糙度系数分别进行统计分析,计算得到统计平均值与标准差;将统计平...
杜时贵雍睿杨小聪夏才初刘文连代永新马成荣黄曼叶军李国平
文献传递
一种丝杆螺母机构型机械手的设计被引量:7
2010年
文章提出一种丝杆螺母机构型机械手,它具有结构紧凑,操作灵巧,控制容易的特点。多指手仅用一个电机驱使手指的开闭操作。文中描述了机械手的结构设计与手指的运动分析与力分析,与现有的多指灵巧手和欠驱动多指杆机器人手相比,这种机械手的结构更为紧凑,且能减少控制的复杂性。
张彪叶军鲁翔宣冬冬
关键词:机械手
基于中智集相似度量测的静态背景下运动目标检测方法
本发明涉及一种基于中智集相似度量测的静态背景下运动目标检测方法。该方法在监控区域架设视频采集设备,对采集到的视频数据逐帧处理。首先依据传统的基础背景模型提取各帧运动区域置信图,然后利用若干连续帧置信图数据分别完成基于独立...
胡珂立叶军沈士根范恩黄龙军
基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统被引量:16
2004年
目前,在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络,而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足,但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性,提出了一种复合正交神经网络,该正交网络结构与三层前向正交网络相同,不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数,该神经网络算法简单,学习收敛速度快,并能对网络的函数参数进行优化,为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明,网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性,有线性、非线性逼近精度高等优异特性,非常适合于实时控制系统。
叶军
关键词:自适应逆控制系统复合正交神经网络学习算法传递函数逆控制器