TCT亚洲展 | 与EOS一起畅聊技术,预约专属时间

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 # EOS 特别推荐  

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随着技术的不断进步,制造业正迎来前所未有的变革。EOS作为全球工业3D打印技术的领导者,始终致力于为客户提供负责任的端到端制造解决方案。

在今年5月7-9日的TCT亚洲展上,EOS特别推出AM Expert Bar(增材思维专家栏)活动。这不仅是一场展示其技术实力的盛会,更是一次与客户深入交流的绝佳机会。

EOS深知,每个客户都有其独特的需求和挑战,技术的先进性只是走向成功的一部分。此次活动,旨在为客户提供一个与该公司的增材思维专家面对面交流的平台,注重于深入理解客户的核心需求,提供全面的技术解决方案,并引导客户掌握增材制造的精髓,实现自我成长与创新。

在这里,无论是刚刚接触增材制造的新手,还是寻求进一步优化生产流程的资深专家,EOS都将为客户提供量身定制的咨询服务和行业洞察。

AM Expert Bar将是用户体验EOS独特增材思维的绝佳平台,亲身感受该公司如何通过技术和服务,为客户创造价值。与EOS一起深入讨论如何利用增材制造技术加速产品上市、降低单价成本,提升生产效率,并探索可持续发展的解决方案。

感兴趣的用户可通过扫码下方二维码或点击底部链接,即刻预约专属时段,确保参与体验

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主编微信:2396747576(请注明身份); 硕博千人交流Q群:248112776;网址:www.amreference.com

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓研究思路。
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