深化数字化转型,Power Jacks提供最佳的三维CAD产品模型方案

Power Jacks是英国机电驱动等解决方案制造商,业务涉及多个专业领域,产品应用广泛。为顺应趋势,其为工程师推出在线CAD产品配置器和选型助手,可配置下载3D CAD数据,缩短获取时间。此外,CADENAS方案支持多格式下载,方便数据共享。

Power Jacks 是一家英国设计和制造公司,总部位于苏格兰阿伯丁郡,专门从事机电驱动、起重升降和定位解决方案。公司业务涉及5个互补的专业领域,包括螺旋千斤顶、电动直线驱动器、锥齿轮、行星滚柱丝杠和起重系统。 产品按照最高标准进行工程设计,并在全球范围内广泛应用于各种不同的行业,包括能源、工业自动化、运输、民用和国防。

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在如今多如牛毛的组件制造商中,能提供3D CAD数据下载的制造商符合未来新科技的发展趋势,将在市场竞争中脱颖而出,迅速吸引客户的关注。随着愈来愈多的工程师对数字化数据的需求不断升温,能为他们提供高质量的3D CAD工程数据并围绕它创造令人难忘的客户体验变得越来越重要。因此,Power Jacks为工程师推出了两种交互式工具:适用于原始CAD数据的在线CAD产品配置器和产品选型助手。

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该工具允许工程师可根据自己的需求配置和下载原始3D CAD数据,极大地改善了在线服务的用户体验,并将获取原始CAD模型所需的时间从24小时缩短到了5分钟。因此,Power Jacks吸引了更多的工程师在其官网上为他们的客户提供出色的数字化模型数据服务。

CADENAS的eCATALOGsolutions解决方案支持150多种常见的CAD和图形格式,是一种非常全面的原始多CAD格式下载解决方案。另外,用户还可以获取带有超清晰交互式3D预览的PDF文件格式产品数据表。由于无需CAD系统即可访问3D PDF数据表,因此工程师可以轻松地与设计部门之外的团队成员,尤其是采购部门共享最新的零部件数据信息。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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