AC220V转DC5V(3W )-RS485电路-继电器驱动板ALTIUM设计硬件原理图+PCB+AD集成封装库，2层板设计，大小为59x62mm，Altium Designer 设计的工程文件，包括完整的原理图及PCB文件，可以用Altium(AD)软件打开或修改，可作为你产品设计的参考。集成封装器件型号列表：Library Component Count : 20Name Description----------------------------------------------------------------------------------------------------CAP1 GRM21BR61A106KE19L，106,10μF,±10%,10V,X5R,0805,muRata,RoHSCON2 ConnectorCON3 ConnectorCON4 ConnectorDIODE ZENER2 SMBJ6.5CA,DO-214AA,君耀,RoHSDIODE1 1N4148,SOD-323,长电,RoHSFUSE1 MST2.50,T2.5A,250V,长方形,CONQUER,RoHSHEADER 5X2 HOLE - 不上螺丝 MARKER MAX485CSA SP485REN-L,SO-8,EXAR,RoHSNPN-1 9013,SOT-23,长电,RoHSRELAY-SPST HF46F/005-HS1,20.5×7.2×15.3mm,宏发,RoHSRES-PTC NTC,5D-9,DIP,RoHSRES2 10Ω,0603,*,RoHSRES4 471KD10,直插,君耀,RoHSZLGZY GAOYA ZY0IFBxxP-3W ZY0IGB05P-3W V1.00ZY_ESD-MARK
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常用继电器类PCB封装库Altium封装库三维视图PCB库(3D封装库合集),76个封装，PcbLibb后缀文件，封装列表如下：Component Count : 76Component Name-----------------------------------------------0MI-SH-112LM012-1HW_BK012-1HW_W012-1ZW_BK012-1ZW_W855AWP-1A-C2892-1CC-C892N-1AC-CATQ203DSP1DSP2G4A-1A-E-CNG5NB-1A-E-5VG6K-2F-YHF46-xx-HS1HF163F-LHFD3-DIPHFD3-SMDHK19F-DCHK4100FHRS1HHRS2HJDQ-12V30AJDQ-793-PJDQ-835-1AJDQ-842-1JDQ-4078-2CJDQ-EC2-12NUJDQ-G5V-1JDQ-WJ112-1CJQX-14FC-1A_BKJQX-14FC-1A_WJQX-14FC-1AH_BKJQX-14FC-1AH_WJQX-14FC-1B_BKJQX-14FC-1B_WJQX-14FC-1BH_BKJQX-14FC-1BH_WJQX-14FC-1C_BKJQX-14FC-1C_WJQX-14FC-1CH_BKJQX-14FC-1CH_WJQX-14FC-2A_BKJQX-14FC-2A_WJQX-14FC-2B_BKJQX-14FC-2B_WJQX-14FC-2C_BKJQX-14FC-2C_WJQX-105F-2JZC-23F(4123)JZC-32F_1HJZC-32F_1ZK1MKT6-S-12DHOJ-SH-112LMHOJE-SS-112DMOMI-SH-112LMOMIF-S-112LMOZ-SS-112LOZ-SS-112LM1PCJRelay-1A0500SDT-S-112DMRSIL24-1A72-71DSLA-xxVDC-SL-ASPA-S-112DMSRD-A_BSRD-A_BKSRD-A_YSRD-B_BSRD-B_BKSRD-B_YSRD-C_BSRD-C_BKSRD-C_YTA-1a
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电阻类3D封装表贴插装电阻可调电阻功率电阻封装库AD库PCB库共100个（ALTIUM 3D封装库），列表如下：Component Count : 100Component Name-----------------------------------------------FLQ-0R03FLQ-40A-75mVFLQ-50-3FLQ-50AFLQ-60A-75mVFLQ-OAR5R005FLFFUSE-1210FUSE-1808FUSE-2920IGBT-BSM200GB60DLCIGBT-FF200R12KT4R0.5WR0.25wR1/1-HR1/2-HR1/2-VR1/4-HR1/4-VR1/8R1/16R1W -LR1W-WR2W-LR2W-WR2W-W-1R3W-HR3W-VR608XAR0402R0402SR0603R0805R1206R1210R1808R1812R2010R2512RD20D561KRES ADJ1RES ADJ2RES ADJ3RES-3224WRES-3296PRES-3296WRES-3296XRES-POT-TRRES-POT4MM-2RES-pot3306FRES-RK16312RES-RP8RES-RP9RES-RT-PJ-3314JRES-RV3224WRES-RV3296PRES-RV3296WRES-RV3296XRES-RV3386RES-VR-3RES-VR1RES-VR2RES-VR3RES-VR4RES-VR5RES-VR6RES-VR3296PRES-VR3296WRES-VR3296XRES-VR3306RES-VR3362PRES-VR3362WRES-VR3386RGG-5W-VRGG-5W-WRGG-5W-W-2RGG-10W-WRGG-10W-W -2RGG-20W-Wrgg-R3W-WRGG-R5W-TRGG-R5W-Vrgg-R5W2-wRX21-8WRX27-1VRX27-5W-LRX27-5W-WRX27-7WTVR-5DTVR-7DTVR-10DTVR-14DTVR-14D-NTCTVR-20DTVR-RD15TVR-RD20TVR-RV0.6TVR-RV7DTVR-RV8D-20TVR-RV14DTVR-RV20D
上传时间： 2022-01-06
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
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Altium Designer常用器件集成库PCB封装库原理图库3D库元件库集成库原理图器件型号列表：76个13W3 2N7002 74HC0474HC0874HC244D74HC595 74LS138 80508550 8P4R_0603ADM2582EADM3053AS5145B AT24C02BAT54SBUZZ BatteryCCT6806CD4001CD4053CapacitorDS18B20Diode Diode SchottkyFP6101FT2232DFUSEHMC5883LINA118IR2010IR2101SIR2136SIRF1010EIRFP7404ISO7240InductorLEDLF444LG9110SLM339LM393LMV7239MAX232MCP2551MCP6022MCP6024MPU6050Mic2941Micro SD CardMicro USBNuMicro-M051OPTOISOIPESDxS2UATPT2272PVI1050PhonejackResistanceSN65VHD230STC12LE5202STM32F103CBT6STM32F103RBT6STM32F103VCT6STM32F407VSwitchTJA1050TLV5638ITMS320F28035PAGTMS320F28035PNTOP242U18UC3854ULN2803USB A-BVBUS Xtal 集成库PCB封装列表：76个8P4R_060313W30805DBC04-BBT_CR1220BUZZC0201C0402C0603C0805C1206CD127CPX-32CRYSTALD1206DC-0003DC-0005DIP-4DIP-6DIP-8DO-201ADDO-214AADO-214ABDO-214ACF5mmFUSEFUSE_001FUSE_LFUSE2HC-49/U-SHDRX3L-330uHLCC-24NLPCC-16NLQFP-48LQFP-64LQFP-80Micro SD CardMicro USBR0201R0402R0603R0805R1206R1210R2512SDRH5D18-220NSIP-3SMD CRYSTALSMD-8SOIC-4SOIC-8SOIC-14SOIC-16SOIC-16WSOIC-18SOIC-20SOIC-24SOIC-28SOT-23SOT23-5SOT23-6SWSwitch1TD-19XATO-92TO-92ATO-220-2TO-220ATO-220BTO-247ACTO-263-5TQFP-100TSSOP-16USB DIPUSB-A
标签： altium designer pcb
上传时间： 2022-02-12
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基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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串并联阻抗等效互换与回路抽头时的阻抗变换.pptLC串、并联谐振回路在工作时，往往需要良好的阻抗匹配、选频作用，因此必须考虑串、并联阻抗的等效互换及输出、输入间的阻抗变换问题。串、并联阻抗的等效互换可通过等效性总结其规律，输出、输入间的阻抗变换可以通过对L或C元件的抽头实现，本节将讨论这些问题并总结其规律。
标签： 阻抗
上传时间： 2022-02-18
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离线式开关电源电路设计及电路原理图pcb变压器资料解析功能描述 DK124 是一款离线式开关电源芯片，最大输出功率达到 24W。不同于 PWM 控制器和外部 分立功率 MOS 组合的解决方案，DK124 内部集成了 PWM 控制器、700V 功率管和初级峰值 电流检测电路，并采用了可以省略辅助供电绕组的专利自供电技术，因此极大地简化了 外围应用电路，减少了原件数量，电路尺寸和重量，特别适用于成本敏感的反激式开关 电源。 产品特点 l 全电压输入 85V—265V l 内置 700V 高压功率管 l 内部集成了高压启动电路，无需外部启动电阻 l 内置 16mS 软启动电路 l 内置高低压功率补偿电路，使高低压最大输出功率保持一致 l 专利的自供电技术，无需外部辅助绕组供电 l 内置频率调制电路，简化了外围 EMI 设计成本 l 完整的过压、过温、过流、过载、输出开路/短路保护 应用领域
上传时间： 2022-02-22
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H3C网络安全系统规划方案投标建议书.doc1.1. 方案设计原则在规划（————）信息系统安全时，我们将遵循以下原则，以这些原则为基础，提供完善的体系化的整体网络安全解决方案l 体系化设计原则通过分析信息网络的网络层次关系、安全需求要素以及动态的实施过程，提出科学的安全体系和安全模型，并根据安全体系和安全模型分析网络中可能存在的各种安全风险，针对这些风险以动态实施过程为基础，提出整体网络安全解决方案，从而最大限度地解决可能存在的安全问题。l 全局性、均衡性原则安全解决方案的设计从全局出发，综合考虑信息资产的价值、所面临的安全风险，平衡两者之间的关系，根据信息资产价值的大小和面临风险的大小，采取不同强度的安全措施，提供具有最优的性能价格比的安全解决方案。l 可行性、可靠性原则在采用全面的网络安全措施之后，应该不会对（————）的网络上的应用系统有大的影响，实现在保证网络和应用系统正常运转的前提下，有效的提高网络及应用的安全强度，保证整个信息资产的安全。l 可动态演进的原则方案应该针对（————）制定统一技术和管理方案，采取相同的技术路线，实现统一安全策略的制定，并能实现整个网络从基本防御的网络，向深度防御的网络以及智能防御的网络演进，形成一个闭环的动态演进网络安全系统。
上传时间： 2022-02-23
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蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
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