在一个较短的时间中,摩托车发动机的齿轮A,其半径为10mm,以一个角加速度\alpha = 450t^{2} +60 rad/s^{2}, t 为时间,单位为秒。此时有一个和A传动的齿轮B,齿轮B的半径为25mm,计算角速度和角位移
时间: 2024-03-04 13:52:50 浏览: 21
根据角加速度的定义可以得到:
$\alpha = \frac{d\omega}{dt}$
对其进行积分,得到:
$\omega = \int \alpha dt = \int (450t^{2} +60) dt = 150t^{3} + 60t + C$
由于在 $t=0$ 时,$\omega=0$,因此有:
$C = 0$
因此,摩托车发动机齿轮A的角速度为:
$\omega_{A} = 150t^{3} + 60t$
齿轮B的半径为25mm,因此其线速度为:
$v_{B} = \omega_{A} \times r_{B} = (150t^{3} + 60t) \times 0.025 = 3.75t^{3} + 1.5t$
在 $t=0$ 时,齿轮B的初始角位移为0,因此有:
$\theta_{B} = \int \omega_{A} dt = 37.5t^{4} + 30t^{2} + C$
又因为在 $t=0$ 时,$\theta_{B}=0$,因此有:
$C = 0$
因此,摩托车发动机齿轮A驱动的齿轮B的角位移为:
$\theta_{B} = 37.5t^{4} + 30t^{2}$
相关问题
写一段代码,功能为输入一张齿轮的jpg图片,检测其角点个数并输出
抱歉,作为AI语言模型,我无法直接编写代码。不过,我可以给您提供一个Python的OpenCV库的示例代码,以实现检测齿轮图像中的角点数量:
```python
import cv2
# 读取齿轮图片
img = cv2.imread('gear.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
# 输出角点数量
print("The number of corners in the gear image is:", len(corners))
# 在图像上画出角点
for corner in corners:
x, y = corner.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('gear with corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码通过调用`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数检测齿轮图像的角点,函数参数`maxCorners`指定最多检测的角点数量,`qualityLevel`指定角点的质量水平,`minDistance`指定角点之间的最小距离。然后通过循环遍历所有检测到的角点,并用`cv2.circle()`函数在图像上画出这些角点,最后使用`cv2.imshow()`函数显示带有角点的齿轮图像。
在门禁系统中,为什么选择SG90这个硬件,请以第一人称角度简要概述
我选择SG90这个硬件作为门禁系统中的伺服电机,主要有以下几个原因:
首先,SG90具有较小的体积和重量。这种伺服电机采用塑料齿轮和轴承,重量轻,体积小,可以大大减小门禁系统的体积和重量,便于门禁系统的安装和维护。
其次,SG90具有较高的精度和稳定性。这种伺服电机采用高精度电机和电子元件,可以实现精准的位置控制和运动控制,具有很高的稳定性和可靠性。
第三,SG90使用方便。这种伺服电机可以通过PWM信号控制角度和速度,使用门禁系统时,只需要发出相应的PWM信号,就可以实现伺服电机的控制,非常方便。
最后,SG90价格低廉。相比其他类型的伺服电机,SG90价格较为低廉,能够在有限的预算内完成门禁系统的开发。
综上所述,以上原因使得我选择了SG90作为门禁系统中的伺服电机,通过SG90的精准的位置控制和运动控制,实现门禁系统中电子锁的开关控制。
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