阐述了研究中部槽弯曲角度的必要性,根据中部槽的实际使用情况与结构特点找出与弯曲角度有关的参数,列出水平和垂直弯曲的最大角度公式;总结出中部槽弯曲角度设计计算时应遵循的原则,为中部槽弯曲角度的设计提供了依据。 刮板输送机中部槽弯曲角度设计计算是煤炭开采中至关重要的一环，因为它直接影响到输送机的性能和寿命。刮板输送机主要用于综合机械化采煤工作面，承担着将开采的煤炭从工作面运输到巷道的任务。由于工作面地形的不平整，刮板输送机需要在一定范围内具备弯曲能力，以便于适应底板起伏的变化。 1. 水平弯曲角度计算 刮板输送机由多节中部槽连接成水平弯曲段，这一设计是为了确保在推进工作面设备时，输送机能与支架协调工作，依次向前移动。计算最大弯曲角度的公式如下： 向采空侧弯曲最大角度α = arctg[(L-Lc -Lc) / (L1+B+L4)] 向煤壁侧弯曲最大角度β = arctg[(L-Ld -Ld) / (L2+B+L3)] 其中，L表示哑铃定位尺寸，Ld和Lc分别代表挡板侧和铲板侧哑铃窝的定位尺寸，B为中部槽槽内口宽度，K为槽帮哑铃窝的垂直定位尺寸，L1和L2为铲板侧和挡板侧槽内口到哑铃中心的距离，L3和L4为哑铃中心到槽帮回转支撑点的距离。这些参数的选择和计算确保了刮板链在弯曲段的顺畅运行，同时减小刮板链运行阻力和中部槽的磨损。 2. 垂直弯曲角度计算 中部槽在垂直方向上的弯曲主要应对工作面底板的不平现象。通常，采用±3°的弯曲方案即可满足需求。向下弯曲最大角度θ1 = arctg[(L-Ld -Ld) / (H-H1+K/2)]，向上弯曲最大角度θ2 = arctg[(L-Ld -Ld) / (H1+K/2)]，其中H为挡板槽帮高度，H1为哑铃窝中心到挡板槽帮上沿高度。这样的设计旨在适应不同高度的底板起伏，确保输送机的稳定运行。 3. 中部槽弯曲角度设计原则 在设计中部槽的弯曲角度时，有以下几点原则需遵循： (1) 尽可能在允许的弯曲范围内选取最小的弯曲角度，以降低刮板链的运行阻力，减少中部槽的磨损。 (2) 考虑操作的便利性，弯曲段的长度应该适中，既能满足工作面的适应性，又不会过分增加拉架推溜时的操作难度。 (3) 结构稳定性是关键，中部槽的弯曲设计必须保证在各种工况下都能保持输送机的整体稳定，避免因过度弯曲导致的结构损坏。 刮板输送机中部槽的弯曲角度设计是一项涉及多方面因素的技术任务，需要综合考虑实际使用情况、结构特点以及工作面的地质条件。通过精确计算和合理设计，可以提高输送机的工作效率，延长其使用寿命，从而对煤矿井下的生产和管理带来显著的效益。

相控阵代码，fpga代码，波控 包含功能：串口收发，角度解算，flash读写，spi驱动等 fpga代码，包含整体和部分模块的仿真文件。 代码不具有任意天线的通用性，因为和射频模块等硬件的设计有很大关系。 根据提供的文件信息，我们可以梳理出以下知识点： 相控阵技术是一种现代雷达系统的核心技术，它通过电子扫描而不是机械扫描来控制雷达波束的方向。这种技术能够同时处理多个目标，具有快速扫描和跟踪目标的能力。相控阵雷达广泛应用于军事和民用领域，如航空交通控制、天气监测和卫星通信等。 在相控阵系统中，波控是至关重要的一个环节，它负责管理雷达波束的形成、指向以及波束的参数调整。波控通常需要依赖精确的角度解算，这样雷达波束才能正确地指向目标。角度解算是相控阵雷达的核心算法之一，涉及复杂数学运算和信号处理。 串口收发在相控阵系统中主要用于系统内部不同模块之间的数据交换。例如，从控制模块发送指令到天线阵面，或者从天线阵面接收回传的信号数据。串口通信因其简单和低成本而被广泛采用。 Flash读写功能允许系统在非易失性存储器中存储或读取配置参数、校准数据等。这对于系统初始化和故障恢复至关重要。SPI（串行外设接口）驱动则是实现高速数据通信的一个重要接口，它用于连接微控制器和各种外围设备，如模拟-数字转换器、数字-模拟转换器等。 FPGA（现场可编程门阵列）代码在相控阵系统中扮演着关键角色。FPGA因其并行处理能力和灵活可重配置性，成为了实现信号处理算法和高速数据交换的理想选择。FPGA代码通常包括了多个模块的实现，如上述文件中提到的串口收发模块、角度解算模块、Flash读写模块和SPI驱动模块。整个FPGA代码还可能包括仿真文件，以确保在实际部署前能够验证设计的正确性。 需要注意的是，尽管相控阵技术应用广泛，但特定的相控阵代码并不具有通用性。每一套相控阵系统的代码都是针对其硬件设计量身定制的，包括射频模块、天线阵列和其他电子组件。这意味着，相控阵系统的代码开发需要深入理解硬件架构和物理层的工作原理。 相控阵技术的关键在于波控和信号处理算法的实现，而FPGA技术提供了高效执行这些算法的平台。相控阵代码的开发必须考虑与具体硬件设计的紧密配合，而FPGA代码的灵活性和模块化设计则为这种定制化提供了可能。

研究了tt事件中射流形状对b夸克质量和强耦合的依赖性。 为此，Pythia Monte Carlo生成器用于在s = 7TeV的pp碰撞中生成tt事件的样本，对淋浴QCD标度Λs和b-夸克质量mb的值进行扫描。 将获得的射流形状与ATLAS协作组织最近发布的数据进行比较。 从拟合到光射流数据，确定蒙特卡洛淋浴喷头，同时使用b-射流形状提取b-夸克质量。 b-夸克质量的结果是mb = 4.86-0.42 + 0.49GeV。

基于1000线ABZ编码器的FOC（磁场定向控制）工程源码，重点讲解了获取初始电角度差的方法及其在FOC控制系统中的应用。文中提供了获取初始电角度差的具体代码实现，并解释了相关的关键技术和注意事项。此外，强调了模块化编程在提高代码可维护性和适应不同硬件平台方面的重要作用。通过这种方式，确保了系统的稳定性和精度，特别适合工业量产和移植。 适合人群：从事电机控制、嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对FOC控制和编码器有研究兴趣的研发人员。 使用场景及目标：① 获取并理解FOC控制中初始电角度差的获取方法；② 学习如何通过模块化编程提升代码的可维护性和移植性；③ 掌握1000线ABZ编码器的应用技巧。 其他说明：本文提供的代码和方法可以直接应用于实际工程项目中，帮助开发者快速搭建稳定的FOC控制系统。同时，模块化的设计思路也为未来的优化和扩展奠定了良好的基础。

18 matlab六自由度机械臂关节空间轨迹规划算法 3次多项式，5次多项式插值法，353多项式，可以运用到机械臂上运动，并绘制出关节角度，关节速度，关节加速度随时间变化的曲线 可带入自己的机械臂模型绘制末端轨迹图 ,关键词: 18-Matlab; 六自由度机械臂; 关节空间轨迹规划算法; 3次多项式; 5次多项式插值法; 353多项式; 关节角度变化曲线; 关节速度变化曲线; 关节加速度变化曲线; 机械臂模型; 末端轨迹图。,MATLAB多项式插值算法在六自由度机械臂关节空间轨迹规划中的应用

三电平半桥LLC谐振变换器电路仿真研究：频率控制、驱动信号CMPA CMPB与特性分析,三电平半桥LLC谐振变换器电路仿真研究：移相角度控制与DSP PWM生成方式探讨，输出电压优化与特性分析,三电平半桥LLC谐振变器电路仿真 采用频率控制方式 引入一定的移相角度（比较小） 驱动信号采用CMPA CMPB方式产生 增计数模式（参照DSP PWM生成） 相比普通半桥LLC开关管电压应力小 输出电压闭环控制 输出特性好，几乎无超调，软开关 plecs matlab simulink等软件模型都有 ,三电平半桥LLC谐振变换器; 频率控制; 移相角度; 驱动信号CMPA CMPB; 增计数模式; 电压应力小; 输出电压闭环控制; 软开关; PLC、Matlab、Simulink模型。,三电平半桥LLC谐振变换器：频率控制与CMPA CMPB驱动的仿真研究

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了“等效信源”的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。

【技术博客】基于MATLAB Simulink的移相变压器仿真模型，模拟实现可调移相角度的变压器副边36脉波不控整流,MATLAB Simulink仿真模型实现可设置移相角度的变压器副边36脉波不控整流,Phase_Shift_T：基于MATLAB Simulink的移相变压器仿真模型，可实现-25°、-15°……25°的移相。 变压器副边实现36脉波不控整流，变压器网侧电压、阈侧电压以及移相角度可直接设置。 仿真条件：MATLAB Simulink R2015b ,核心关键词： 1. 移相变压器仿真模型 2. MATLAB Simulink 3. 移相 4. 36脉波不控整流 5. 网侧电压 6. 阈侧电压 7. 设置 8. MATLAB Simulink R2015b,MATLAB Simulink中实现宽范围移相与多脉波整流的变压器仿真模型

前言 这篇文章是 GDI+ 总结系列的第三篇，如果对 GDI+ 的基础使用不熟悉的朋友可以先看第一篇文章《C# 使用 GDI+ 画图》。 需求 需求是要实现给图片添加任意角度旋转的文字，文字的旋转中心要是在文字区域中央，就像 CSS 的 rotate 函数一样的效果。如下：   分析&思路 Graphics 类有个 RotateTransform 方法，可以传入任意角度的值来旋转画板。但是这个方法的旋转中心是画板的左上角，所以直接单单用这个方法不能满足我们的需求。此外， Graphics 类还有个 TranslateTransform 方法可以改变坐标的原点，而且这个方法是沿着矩形的x,y轴平

毫米波雷达多普勒估计是现代雷达系统中的关键技术之一，特别是在自动驾驶、无人机导航、目标识别等领域有着广泛应用。本文将深入探讨毫米波雷达的工作原理、多普勒效应以及在Matlab环境下的仿真方法。 毫米波雷达使用的是频率在毫米级别的电磁波，通常在30至300GHz之间。这一频段的电磁波具有穿透力强、分辨率高、体积小等优点，适合在复杂的环境中进行精确的目标探测和跟踪。 多普勒效应是雷达系统中用于计算目标相对速度的关键概念。当雷达发射的电磁波遇到移动目标时，反射回来的信号频率会发生变化，这种频率变化就是多普勒效应。根据多普勒频移，我们可以推算出目标相对于雷达的接近或远离速度。 在Matlab中实现毫米波雷达的多普勒估计，通常包括以下几个步骤： 1. **信号模型建立**：首先需要构建雷达发射和接收的信号模型，包括脉冲序列、调制方式（如线性调频连续波LFMCW）等。 2. **多普勒处理**：通过快速傅里叶变换(FFT)对回波信号进行处理，以提取多普勒频移。这一步骤通常涉及窗函数的选择和匹配滤波器的应用，以提高信噪比和频率分辨率。 3. **速度估计**：从多普勒频谱中找出峰值，对应的就是目标的速度。可能需要进行多普勒平滑或者动态门限检测来抑制噪声和虚假目标。 4. **角度估计**：结合多径传播和天线阵列的特性，可以实现角度估计算法，如基于波达方向（DOA）的方法，例如音乐算法（MUSIC）或根最小方差（Root-MUSIC）。 5. **仿真验证**：通过与理论值对比，评估算法的性能，如速度估计精度、角度分辨率等。 在"Doppler-radar-simulation-model-master"这个压缩包中，可能包含了上述各个步骤的Matlab代码，包括信号生成、多普勒处理、速度和角度估计的函数或脚本。通过分析和运行这些代码，我们可以更深入地理解毫米波雷达的多普勒估计原理，并可对算法进行优化和改进。 毫米波雷达多普勒估计是雷达系统中的核心部分，它涉及到信号处理、数字通信等多个领域。通过Matlab仿真，不仅可以直观地了解其工作过程，也能为实际硬件设计提供重要的参考。在学习和研究过程中，我们需要对雷达原理、多普勒效应、以及Matlab编程有扎实的基础，以便更好地理解和应用这些知识。