機動學第六次作業

b94611032 張鈞崴
我有上本週（十二日）的課。


<6.1.1>
　共有12桿及15個結 (圖03)


I表示的是滑塊與地面間的滑動結

<6.1.2>
　M=3*(N-J-1)+F N=12　J=15　
　F=> 12旋轉結+1滑動結+2滑槽結=12*1+1*1+2*2=17
　M=-12+17=5　自由度為5

<6.1.3>
　函式輸入為 gruebler(12,[12 1 2])
　=>自由度為5
<6.1.4>
滑塊因與地面間可以滑動 所以多出了一個滑動結

滑槽有滑動跟轉動的自由度 所以在計算的時候要算自由度=2


<6.2.1>
標如圖片所示


　F E C球結 自由度=3
　A B旋轉結 自由度=1
　D圓柱結 自由度=2


<6.2.2>
　m=6(N-J-1)+F=6(6-6-1)+13
　m=7　自由度7


<6.2.3>
　函式輸入為 gruebler(6,[2 0 0 3 1])
　運算自由度為7

<6.2.4>
　這個case是有惰性自由度的
我們發現4和6桿可以自轉 惰性自由度為2 總自由度7-2=5
　惰性自由度使得系統的總自由度減少
一般的機構中 除非是在4和6桿有特殊需求 才會出現這種設計
　
<6.3.1>
　四連桿組中

if最短桿+最長桿 < 其他兩桿相加 則至少有一桿是可旋轉桿 即為 葛拉索第一類型 (葛拉索型) 　if 最短桿+最長桿 > 其他兩桿相加
=> 所有的活動連桿必為搖桿 也就是三搖桿機構
即為 葛拉索第二類型 (非葛拉索型)

<6.3.2>
　
第一組 7+4=6+5
=> 葛拉索第三類桿 (中立連桿組)
　
　函式
>> grashof(1,[7 4 6 5])
ans =
Neutral Linkage

　
第二組 8+3.6>5.1+4.1
=> 葛拉索第二類桿 (非葛拉索連桿)
　函式
>> grashof(1,[8 3.6 5.1 4.1])
ans =
Non-Grashof Linkage

　
第三組 6.6+3.1<5.4+4.7>葛拉索第一類桿
　至少出現一桿為曲柄 接地桿鄰近最短桿
=>曲柄搖桿型

　函式
>> grashof(1,[5.4 3.1 6.6 4.7])
ans =
Crank-Rocker Linkage


<6.3.3>

只有第二組 是 非葛拉索型，

如果要改為葛拉索機構

可以試著調整最長桿+最短桿的數值
(或調整其餘兩桿長度和)
使關係是滿足 葛拉索機構
最長+最短 < 另外兩桿之和 =>便形成葛拉索機構
　

機動學第五次作業

<5.1-1>

如左圖

<5.1-2>

function bodybody(L1,L2,L3,theta1,theta2,theta3,dd)L1xt=L1*cosd(-theta1);L1yt=L1*sind(-theta1);L2xt=L1xt+L2*cosd(-theta1-180 + theta2);L2yt=L1yt+L2*sind(-theta1-180 + theta2);L3xt=L2xt+L3*cosd(-theta1-360 + theta2+theta3);L3yt=L2yt+L3*sind(-theta1-360 + theta2+theta3);X=[0 L1xt L2xt L3xt];Y=[0 L1yt L2yt L3yt];clf;for i=1:length(X)-1 A=[X(i) Y(i)];B=[X(i+1),Y(i+1)];if nargin==2,dd=1;end;d=abs(dd);AB=(B(1)+j*B(2))-(A(1)+j*A(2));D=abs(AB);th=angle(AB);t=linspace(pi/2,2.5*pi,20);Cout=max(d/2,0.2)*exp(j*t');Cin=Cout/2;if dd>0, P=[0;Cin;Cout(1:10);D+Cout(11:20);D+Cin;D+Cout(20);Cout(1)];endxx=real(P);yy=imag(P);x=xx*cos(th)-yy*sin(th)+A(1);y=xx*sin(th)+yy*cos(th)+A(2);line(x,y)axis equalend;

<5.1-3>

L1=25;L2=25;L3=10;theta1=-90;theta2=-45;theta3=-30;bodybody(L1, L2, L3,theta1, theta2 ,theta3,10);

<5.1-4>

>> for d=0:1:10theta1=-90+1.5*d;theta2=-45+d;theta3=-30+2*d;bodybody(25,25,10,theta1,theta2,theta3,4);pause(0.5);axis equal;end;>>

<5.2-1>

如圖示
將手掌跟手指分別假設為平面
則手指能夠移動的範圍
就只有在與手掌平面 平行與垂直之間 的區域
如圖棕灰色方塊之間




<5.2-2>



動畫
f1j=linspace(-90,0, 20 );f1j2=linspace(180,90,20);f1j3=linspace(180,90,20);x=[1 -1 -1 1 1];y=[0 0 -9 -9 0];for d=1:1:20bodybody(2.5,2,3,f1j(d),f1j2(d),f1j3(d)); patch(x,y,'r');pause(0.25);end;
<5.2-3>
王建民最快球速約為95mph (153km=15300m/hr=4.25m/s)
不考慮球的旋轉 以及變化球的出手
速度方向僅考慮平行通往捕手手套的直線 (直球)
王建民身高1.9m 手臂長約0.8m
觀察他的投球動作 出手時間大約是0.6秒
手移動的距離 大致上從右耳後方移動至手臂完全伸直 約0.9m

由以上假設推論 球的加速度為 4.25/0.6=7.08 m/s^2
棒球重量約為145g=0.145kg
F=Ma 所以手指的施力約為 0.145*7.08=1.02 Nt
投球使用的中指跟食指的重量約為400g=0.4kg
手指的加速度為 1.02/0.4=2.56 m/s^2
出手前的手指尾速 = 2.56*0.6=1.53 m/s
投球時候 無名指跟小指沒有用到
其速度與加速度與手掌相同
0.9/0.6=1.5m/s

機動學第四次作業

b94611032 生機二 張鈞崴
4.1


x=[0 42 42*cosd(60) 0];y=[0 0 42*sind(60) 0];line(x,y);for d=0:30:360x1 = x*cosd(d)+y*sind(d);y1 =-x*sind(d)+y*cosd(d);x2=42+x1;x3=x1+42*cosd(60);y3=y1+42*sind(60);line(x1,y1,'erasemode','xor','color','k');line(x2,y1,'erasemode','xor','color','r');line(x3,y3,'erasemode','xor','color','y');axis equal;pause(0.5);end;

4.2
圖示4.2

x=[0 10 10 0 0];y=[2 2 -2 -2 2];for i=0:30:360 x1=x*cosd(i)+y*sind(i); y1=-x*sind(i)+y*cosd(i); Ys=[10*sind(i) 0]; Xs=[10*cosd(i) 15]; line(x1,y1); line(Xs,Ys); axis equal; pause(0.5); end;

4.3
圖示4.3


for i=0:30:360linkshape([10 0 ],[0 0],2);linkshape ([0 0],[5*cosd(i) 5*sind(i)],3 );linkshape([5*cosd(i) 5*sind(i)],[5*cosd(i)+10 5*sind(i) ],1.5);linkshape([10 0],[5*cosd(i)+10 5*sind(i)],2);pause(0.5);end;

機動學第三次作業

P3.1

1.2.拳頭及手肘關節位置圖

3. 最主要的假設 當然是手臂 手肘及頭頂中央均在同一個平面上運動
而且手臂往上的時候 必須與頭頂的上方 平行 如果歪了 那麼 Z方向上的長度
就不準了

P3.2
旋轉對與低對運動結
剛好都可以用這把尺來說明

折尺

高對運動節 我想到了鋼珠筆上面的珠珠

http://www.pilot-pen.com.tw/movie/p01.wmv


型式閉合結 抽水機風扇

外力閉合結 一般我們所使用的 離合器

P3.3

1. 旋轉角圖片

2.人體黃金比例 上半身/下半身比值為0.618，以肚臍為分界，
張開的手臂長，剛好等於身高，即為達文西的黃金比例。

達文西的人體密碼

機動學第二次作業

P2.1:

圖例

簡單人體機構

由圖可以看到 大腿骨 跟 小腿骨 分別是連桿

中間由膝蓋 構成的運動節

連結這兩部份的連貫運動

其中當然包含了槓桿原理等運作機制


P2.2：

我覺得 如果要把創造跟發明 邏輯化

歸納出一個 可以依循的步驟

那我認為 第一項 一定是問題跟需求

所有的發明跟創造 最初始的目的

有部分原因 一定是因為 人們遇到問題 出現需求

進而激勵人們無限想像的空間

去發明 發現 創造



然而 發明跟創造 這種想像的過程途徑

一定跟現今的工業設計水準有關聯

舉個例子 不可能在一百年前 出現今天被發明的玩意

相關產業還不夠成熟..


既然被邏輯化 有跡可循 其實某方面

也就可以預測以後一定會被發明創造的東西

例如已經發生的 手機+ Mp3 手機+數位相機

可以預測的

個人電腦跟手機 遲早也是會結合的

只是程度上的快慢 跟效能高低 使用上的便捷 跟需求性而已

需求 問題 => 發明 創造

如果這樣看 發明創造 就不完全是天外飛來的了!!!

乃是邏輯可以推論的~ (只是有點結果論…)


p2.3

張鈞崴的 matlab

張鈞崴的 Matlab