斯帕克斯(Sparks)发布全新的电动皮带轮免费3D CAD模型在线目录

Sparks, 一家领先的输送带和电动皮带轮制造商, 推出了全新的在线3DCAD模型数据目录,允许客户配置并下载其Dura-DrivePlus电动皮带轮的数字化模型。借助CADENAS构建的配置器,客户可以轻松搜索、配置和下载100多种原始CAD格式的3DCAD模型,简化了业务流程并提升了客户体验。

传送带制造商和分销商通过提供可配置的电动皮带轮的3D CAD模型数据,用数字化服务打造全新客户体验

Sparks是国际公认的输送带、电动皮带轮和其他输送机解决方案的厂商、制造商和分销商,提供定制的输送带、模块化塑料带、聚氨酯同步带和电动皮带轮。公司为客户定制符合其需求的产品,并致力于为客户的输送机需求提供最佳的解决方案。新的在线配置器通过发布产品的可配置3D CAD模型来简化这一流程。

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以前,公司只能提供产品系列中五个不同皮带轮的静态2D CAD图。用户无法进行任何配置或自定义,所以也无法满足客户对详细数据的需求。无论是回头客还是新客户对可配置3D模型的需求都愈来愈强烈。

现在,斯帕克斯自动化皮带公司(Sparks)为其颇受欢迎的Dura-Drive Plus电动皮带轮发布了一个全新的3D CAD模型数据在线目录。使用的配置器由CADENAS为其构建,客户能够借助此配置器轻松地搜索、配置和下载数字化3D CAD模型,从而简化了客户与Sparks之间的业务流程,快速达成交易。此外,使用Sparks 的新型在线配置器的客户可以以100多种原始CAD格式来下载3D CAD模型,并可将带有其产品3D预览图和属性参数的数字化数据表发送给公司内部同事。

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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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