李秀娟
- 作品数：60 被引量：215H指数：8
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国防基础科研计划中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信电气工程更多>>
- 基于插值曲线的尖锐特征构造方法
- 2008年
- 联合细分模式具有较强的曲线网插值能力,但却难以构造带有尖锐特征的复杂外形曲面。本文根据联合细分模式的特点,提出了一种简单有效的实现联合细分曲面的尖锐特征构造方法。在有限次细分过程中,根据给定的特征角和尖锐特征因子,反复调整跨界二阶偏导,有效改变了插值曲线附近局部曲面的形状,从而在插值曲线上生成尖锐特征;而且特征的形状可通过特征角进行调节。实例表明,该方法简单有效,生成的特征效果较好,起到增强联合细分曲面的造型功能的作用。
- 何钢廖文和刘浩李秀娟
- 一种飞行模拟转合高精度位置随动系统的设计与实现被引量：3
- 1999年
- 介绍了一种基于工业控制计算机的飞行模拟转台高精度位置随动系统的实现方案，给出了位置随动系统的硬件结构和软件设计方法。采用一种变参数的复合控制策略，实现了对不同给定频率输入信号的高精度跟踪。实验测量结果达到了用户所要求的性能指标。
- 王从庆李秀娟韩朔眺
- 关键词：位置随动系统计算机控制飞行模拟转台
- 一种基于线性自抗扰控制的四旋翼无人机姿态控制方法
- 本发明公开了一种基于线性自抗扰控制的四旋翼无人机姿态控制方法，包括如下步骤：步骤1：基于四旋翼无人机动力学模型，设计线性跟踪微分器，给姿态角输入信号安排过渡过程；步骤2：根据转化后的风扰下的无人机动力学模型，设计线性扩张...
- 李春涛周辉李秀娟戴飞
- 文献传递
- 一种基于快速原型的无人机拦阻着陆实时仿真方法
- 本发明公开了一种基于快速原型技术的无人机拦阻着陆实时仿真方法，首先搭建无人机的六自由度模型辅以舵机与传感器模型完成空中阶段建模，根据无人机拦阻着陆特性完成地面着陆阶段建模，以空中与地面模型为基础设计快速原型；再针对模型特...
- 李春涛杨启帆李秀娟苏子康
- 文献传递
- 伺服系统的神经网络摩擦力自适应补偿研究被引量：3
- 2003年
- 在高精度伺服系统中,摩擦力是影响其低速性能的关键因素。文章分析了摩擦力的特性、数学模型、及其对伺服系统性能的影响,提出了基于RBF网络的自适应摩擦力补偿方法,并将其与参数线性化模型相比较。在某单轴速率/位置转台的控制系统中的应用结果表明,该方法能有效地改善伺服系统的性能。
- 李秀娟张媚
- 关键词：伺服系统神经网络摩擦力自适应补偿数学模型
- 一种采用光波导的触觉传感器
- 给出了一种能敏感三向力、并能得到受力位置的光波导触觉传感器之工作原理和基本结构.这种传感器由光波导、橡胶垫、PSD、CCD及信号处理电路组成,通过图像处理可获得三向力,采集PSD的输出电流可得到受力位置.
- 李秀娟许湘剑
- 关键词：触觉传感器机器人
- 文献传递
- 利用扩展内存实现实时数据采集被引量：1
- 1995年
- 本文讨论了ＰＣ系列机的扩展存储器管理方法。基于扩展内存管理程序ＥＭＭ３８６、ＥＸＥ，编制了使用扩展内存的通用汇编语言函数集，并提供了与ＴｕｒｂｏＣ语言的接口。并以某飞行模拟转台控制系统中的实时数据采集为例，给出了使用扩展内存时的混合语言编程方法。
- 李秀娟
- 关键词：数据采集扩展内存C语言
- 一种采用光波导的触觉传感器被引量：12
- 2002年
- 给出了一种能敏感三向力、并能得到受力位置的光波导触觉传感器之工作原理和基本结构。这种传感器由光波导、橡胶垫、PSD、CCD及信号处理电路组成 ,通过图像处理可获得三向力 ,采集
- 李秀娟许湘剑
- 关键词：触觉传感器PSD
- 基于CH375USB接口和MSP430单片机的数据采集设计被引量：4
- 2007年
- 文章介绍一种利用CH375USB接口和MSP430计算机实现数据采集的方法,给出了具体的软硬件实现．通过此方法可以利用U盘存储数据实现远距离数据传输,迅速实现单片机和计算机的数据交换。
- 何晓坤李秀娟
- 关键词：接口单片机数据采集
- Catmull-Clark细分曲面的变距离偏置被引量：2
- 2008年
- 给出了一种Catmull-Clark细分曲面的变距离偏置实现算法.在指定初始控制顶点对应极限点的偏置距离和偏置权值后,对基网格进行适当加密,新顶点的偏置距离采用带偏置权值的插值细分方法计算;然后在基网格控制顶点对应极限点的法向偏移指定距离,采用反复迭代的方法求解变距离偏置曲面的控制网格,保证了控制顶点对应极限点的精确偏置.变距离偏置不仅将偏置距离为常值的等距作为特例,而且作为一种曲面造型手段,可以实现细分曲面的局部成型特征和不均匀厚度薄壳体的构造,增强了细分曲面的造型功能.
- 何钢廖文和刘浩李秀娟
- 关键词：CATMULL-CLARK细分
