91、农业机械设备更新融资方式比较分析

农业机械设备更新融资方式比较分析

1. 现有研究的不足

在已知的 ICC 优化技术中,设备重新装备的任务要么未得到解决,要么处于次要地位,仅考虑了额外购置设备,而忽略了出售设备的可能性。同时,未考虑技术重新装备的可能资金来源限制,以及贴现作为不平衡成本和现金收入补偿器的作用。这些困难和遗漏导致在作物生产中确定机器系统以及选择单个农场机队重新装备的最优策略时,同时优化技术流程和机器综合体的机队重新装备任务在科学和生产实践中尚未广泛应用。

2. 农业机械设备研究现状

国外科学研究中,农业企业机器和拖拉机机队(MTF)的组建以确保企业经济活动高效性的研究较为广泛。多数研究局限于使用经济和数学模型解决农业生产机械化领域的特定问题,例如:
- Seyyedhasani 和 Dvorak(2018)通过应用优化程序解决了在农业作业中最小化作业时间的问题。
- Sorensen 和 Bochtis(2010)、Sopegno 等人(2016)致力于开发农业机器和拖拉机机队管理系统,以提高农业企业经济活动的效率。

MTF 购置新农业设备的可能替代方案包括直接购置、租赁(如 Vovchenko 等人 2018 年的研究)以及借助机器和技术站的服务。Shepelev 等人(2016)、Bochtis 等人的研究特点是,提高农业机械化过程效率的优先事项之一是提高 MTF 的每日和季节性产量。然而,这些研究均未涉及 MTF 农业企业综合技术重新装备(翻新)管理系统的作用和机制。

3. 融资方式及计算方法

3.1 租赁融资

租赁时,年度租赁付款总额计算公式为:
$LP = (Qd +

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;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结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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