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光机电一体化丛书--光机电一体化理论基础

光机电一体化丛书--光机电一体化理论基础

  • 作者
  • 殷际英 编著

本书内容涉及作为光机电一体化技术基础的主要应用理论,包括光电子学理论基础——辐射度学与光度学理论、晶体半导体能带模型与光电效应理论和固体成像理论;信号与系统分析理论基础——信号的积分变换、信号的离散变换和系统的状态空间;现代机械设计理论基础——行星变速系统综合理论、2自由度行星传动运动学分析、相似理论、机械优化设计和有限元分析;机器人设计理论基础——机器人运...


  • ¥46.00

丛书名: 光机电一体化丛书

ISBN: 7-5025-7449-2

版次: 1

出版时间: 2005-09-29

图书介绍

ISBN:7-5025-7449-2

语种:中文

开本:16

出版时间:2005-09-29

装帧:平装

页数:352

图书前言

光机电一体化技术是由光学、光电子学、微电子、信息和机械及其他相关技术交叉与融合而构成的综合性高新技术,也是诸多高新技术产业和高新技术装备的基础。光机电一体化技术扩展了机电一体化技术的应用领域,从加工系统到医疗仪器、从家用电器到军事装备都离不开它。信息、材料、能源、空间、海洋等高科技领域的技术发展和产业化、传统产业的技术改造、武器装备的现代化都要用到光机电一体化技术。

进入21世纪以来,随着更新和更高级的光机电一体化产品的加速涌现,光机电一体化技术正在向着更广和更深的层次发展,这就要求从事光机电一体化领域开发的科技人员必须跟上技术进步的频率,在注重技术更新,强化实际动手能力的同时,还要重视不断培养和增强自身基础理论水平。惟有如此,才能收到以不变应万变的效果,在日新月异的技术更新过程中立于不败之地,这就是本书编写的最主要目的。
基于上述目的,本书在内容选择方面基本涵盖了支撑光机电一体化技术的主要基础理论,全书按所涉及基础理论归类分为4篇,共16章,各篇章的顺序安排便于读者学习和掌握。其中,第1篇介绍了光电子学理论基础,包括3章内容,即辐射度学与光度学基础理论,晶体半导体能带模型与光电效应理论和固体成像理论基础;第2篇介绍了信号与系统分析理论基础,包括4章内容,即信号与系统概述,信号的积分变换,信号的离散变换和系统的状态空间;第3篇介绍了现代机械设计理论基础,包括5章内容,即行星变速系统综合理论基础,2自由度行星传动运动学分析,相似理论基础,机械优化设计和有限元分析,并分析了一些作者参加进行的设计计算实例;第4篇介绍了机器人设计理论基础,包括4章内容,即机器人运动学,机器人动力学,轨迹规划和机器人控制,并分析了作者参加研制的机器人系统的一些运动学和动力学计算实例。本书所介绍的基础理论偏重普及性、实用性和包容性,并配有适量说明图表。本书尽量避免出现无益的、且过于繁复冗长的公式导出过程,在内容深度和语言叙述方面力求面向不同层次的读者。
本书可作为从事机械工程领域或其他工程领域中光机电一体化技术应用和开发人员的技术参考书,以及大专院校机械工程类相关专业本科生和研究生的学习参考书。
本书主要由殷际英编写和统稿,参加编写的还有崔桂芝、徐宏海、田建君、张超英、谢富春、胡春江、白传栋、孟荣光、张若青、景作军、吴壮志。
由于编者水平所限,书中难免有缺点和错误,敬请读者提出宝贵的意见。编者
2005年4月
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精彩书摘

本书内容涉及作为光机电一体化技术基础的主要应用理论,包括光电子学理论基础——辐射度学与光度学理论、晶体半导体能带模型与光电效应理论和固体成像理论;信号与系统分析理论基础——信号的积分变换、信号的离散变换和系统的状态空间;现代机械设计理论基础——行星变速系统综合理论、2自由度行星传动运动学分析、相似理论、机械优化设计和有限元分析;机器人设计理论基础——机器人运动学、机器人动力学、轨迹规划和机器人控制。并分析了一些理论应用实例。本书理论与实际密切结合,既有普及性和实用性,又具有一定深度,逻辑性强,并配有适量图表,易于掌握和使用。

本书可作为光机电一体技术化系统应用和开发人员的技术理论基础参考书,以及大专院校机械专业本科生和研究生相关专业课程的学习参考书。$quot$

目录

第1篇光电子学理论基础

第1章辐射度学与光度学基础理论1
11辐射度学和光度学基本物理量1
111辐射度学基本物理量1
112光度学基本物理量2
12辐射度学与光度学中的基本定律3
121余弦定律3
122距离平方反比定律4
123亮度守恒定律5
13黑体辐射基本定律6
131基尔霍夫定律6
132普朗克辐射公式7
133维恩位移定律7
134斯蒂芬玻耳兹曼定律7
135色温7
第2章晶体半导体能带模型与光电效应理论8
21晶体半导体能带模型8
22热平衡下的载流子浓度11
221能级密度12
222费米能级和电子占据能态的概率12
223平衡载流子浓度12
224本征半导体中的载流子浓度13
225掺杂半导体载流子浓度14
23半导体中的非平衡载流子14
231本征吸收15
232杂质吸收15
233非平衡载流子浓度16
24载流子的扩散与漂移16
241扩散16
242漂移17
25半导体的光电效应17
251光电导效应17
252pn结光伏效应18
26光电导探测器——光敏电阻19
261光敏电阻的工作原理19
262光敏电阻的主要特性参数21
27光生伏特探测器——光电池和光电二极管22
271光伏探测器的工作模式23
272光伏探测器的伏安特性23
273光电池24
274光电二极管25
28发光二极管与光电耦合器27
281发光二极管27
282发光二极管的特性27
283光电耦合器的结构与工作原理28
29半导体色敏器件及应用28
291半导体色敏器件的工作原理28
292双色硅色敏器件测色电路29
210红外探测器31
2101红外辐射的基本知识31
2102红外探测器分类31
第3章固体成像理论基础35
31固体电荷耦合成像器件35
311CCD工作的基本原理简介35
312CCD的特性参数40
32电荷耦合摄像器件40
321一维线阵CCID41
322二维面阵CCID41
323三相驱动一维CCID 器件42
第2篇信号与系统分析理论基础
第4章信号与系统概述45
41信号概述45
411信号的分类45
412典型连续信号47
413典型离散信号49
42连续信号的正交分解54
421分解正交函数分量54
422函数分解为三角函数55
43系统概述56
431连续时间系统的描述56
432离散时间系统的描述57
433系统的分类58
第5章信号的积分变换61
51非周期信号的傅里叶变换61
511周期信号的频谱61
512非周期信号的傅里叶变换62
513常用非周期信号的频谱63
514奇异函数的傅里叶变换65
52傅里叶变换的性质68
521线性特性68
522奇偶性68
523对称性69
524尺度变换特性69
525时移特性69
526频移特性69
527微分特性71
528积分特性71
53卷积定理71
531时域卷积定理71
532频域卷积定理72
54周期信号的傅里叶变换72
55抽样信号的傅里叶变换73
551抽样信号及其频谱73
552抽样定理75
56拉普拉斯变换75
561拉普拉斯变换基本概念75
562拉普拉斯变换的性质77
563线性系统的拉普拉斯变换79
564系统传递函数81
565传递函数的零点和极点82
566传递函数的零极点分布与系统响应形式之间的关系85
57连续系统的稳定性分析85
571系统的稳定性85
572罗斯判据86
第6章信号的离散变换88
61离散傅里叶变换的概念88
611周期序列离散傅里叶级数88
612离散傅里叶变换89
613离散傅里叶变换的主要特性90
62Z变换90
621Z变换的定义90
622Z变换的性质92
63离散系统的Z域分析95
631用Z变换解线性常系数差分方程95
632离散系统的传递函数97
633传递函数的零极点分布与单位样值响应的关系98
634离散系统的稳定性定义98
第7章系统的状态空间99
71系统的状态方程99
72传递函数描述的系统状态空间100
721直接法100
722串联法101
723并联法102
73离散系统状态空间105
731连续状态空间的离散化105
732状态空间的差分方程式106
733由z传递函数求状态空间表达式107
第3篇现代机械设计理论基础
第8章行星变速系统综合理论基础108
81概述108
82复杂行星传动系统的解析运动学110
821差速机构运动学基本方程式110
822差速机构运动学实例分析112
832自由度行星变速箱角速度平面图117
第9章2自由度行星传动运动学分析120
91行星传动运动学简图120
92行星传动的静力学和动力学123
93确定行星传动效率的理论方法126
931力的位移法126
932啮合功率法127
933转换机构法128
第10章相似理论基础131
101相似概念131
102相似方法的基本原理134
1021相似的实质134
1022相似的数学表达式135
1023相似准则136
1024准则方程138
1025模拟的一般原理139
103相似方法的数学工具142
1031求相似准则的方法142
1032准则方程的推导方法145
104相似性设计计算146
1041几何相似系列设计146
1042散热翅片传热能力的相似计算146
105相似理论的意义及应用148
第11章机械优化设计150
111优化设计概论150
1111引言150
1112两个简单的优化事例151
112优化设计的数学模型153
1121优化问题的数学描述153
1122优化设计数学模型155
1123优化问题的几何解释158
113优化设计基本理论160
1131目标函数的方向导数和梯度160
1132目标函数的无约束极值165
1133约束问题的最优解条件168
114一维搜索170
1141搜索区间的确定(进退法)170
1142黄金分割法172
1143二次插值法174
115无约束优化方法176
1151无约束优化方法概述176
1152主要无约束优化方法176
116约束优化方法181
1161约束优化问题的惩罚函数法——序列无约束极小化法181
1162多目标优化方法185
1163建立约束优化设计模型实例——平面铰链四杆机构再现运动规律的优化
设计问题187
117模糊理论在优化设计中的运用189
1171模糊评价方法概述189
1172模糊优化方法的执行步骤193
1173具有模糊约束条件的优化设计实例——振动机槽体质量的模糊优化
算法193
1174齿轮传动系统模糊优化设计实例197
第12章有限元分析201
121有限元法概论201
1211有限元法的要点201
1212有限元法的特性201
122有限元法的基本理论202
1221加权余量法202
1222变分原理和里兹法205
1223弹性力学平面问题基本方程208
123弹性力学平面问题的有限元分析213
1231弹性力学平面问题的有限元法格式213
1232基于最小位能原理的有限元方程218
1233三角形单元的等效结点载荷列阵222
1234引入位移边界条件224
1235三角形单元应力计算实例225
124单元类型与插值函数229
1241一维单元230
1242三角形单元233
1243矩形单元235
125等参单元和数值积分236
12514结点四边形等参单元237
1252高斯数值积分法240
12538结点曲边四边形等参单元241
126杆系结构的有限元法243
1261局部坐标系下的单元刚度矩阵243
1262平面杆单元的坐标转换244
第4篇机器人设计理论基础
第13章机器人运动学247
131数学基础247
1311手坐标系和基坐标系247
1312位置和姿态的描述——齐次变换247
1313齐次坐标变换250
1314齐次坐标变换的逆变换254
1315变换方程的概念255
1316通用旋转变换256
132机器人的位姿分析258
1321机器人的位姿与运动描述259
13226自由度机器人运动方程262
133机器人的速度分析269
1331机器人的微分运动269
1332机器人的雅可比矩阵274
13336关节机器人的雅可比矩阵276
第14章机器人动力学283
141拉格朗日方程283
142机器人连杆系统拉格朗日方程283
1421连杆上一点的运动学分析284
1422连杆上一点的动能和位能285
1423动力学方程的推导287
143机器人连杆系统动力学方程的简化289
1431惯量项的简化289
1432重力项的简化290
144机器人连杆系统动力学方程分析实例290
145机器人的稳态负荷295
1451静力和静力矩的表示296
1452不同坐标系间静力的变换296
1453关节力矩的确定298
第15章轨迹规划299
151轨迹规划概述299
152机器人轨迹的插值计算300
1521轨迹插值的概念300
1522定时插补与定距插补301
1523直线插补算法301
1524圆弧插补算法302
1525其他插补技术304
153机器人手部操作路径的轨迹规划309
1531物体对象的描述309
1532作业的描述309
第16章机器人控制314
161机器人的位置控制314
1611直流电动机伺服控制系统的数学模型315
1612单关节位置控制器的传递函数317
162机器人控制理论及算法320
1621机器人的分解运动速度控制320
1622分解运动加速度控制323
1623计算力矩控制324
1624变结构控制327
1625机器人的人工神经网络控制328
1626基于遗传算法的机器人神经网络控制332
参考文献340
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