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Bootstrap框架精要

1.用于快速开发web应用程序和网站的前端框架

2.bootstrap是基于HTML、css、JavaScript的前端框架

3.合理

4.绝对路径:是指文件在硬盘上真正存在的路径。

​ 相对路径:就是相对于自己的目标文件的位置。

5.col -md-6: 占>=992px的屏幕 元素宽度为6个单元格

col -xs- 6: <768px元素宽度为6个单元格

6.col-md-push-6: 将元素往右推进6个单元格

col-md-offer-6: 使当前元素左边产生 6个单元格的margin填充

col-md-pull-6: 将元素向左推进6个单元格

7.高亮——mark标签

删除——del标签

划线——ins标签

文本居中——text-conter类

8.深蓝颜色文本——text-primary类

绿色颜色文本——text-success类

黄色颜色文本——text-warning类

9.绝对路径:是指文件在硬盘上真正存在的路径。

​ 相对路径:就是相对于自己的目标文件的位置。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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