9、设计理由(DR)系统的障碍与应对策略

设计理由(DR)系统的障碍与应对策略

1. DR系统概述及基本障碍

DR系统旨在支持反思、沟通和分析,但存在诸多阻碍其有效使用的障碍,这些障碍可分为四类:认知限制、捕获限制、检索限制和使用限制。

1.1 认知限制
  • 信息处理能力有限 :人们处理信息的能力是有限的,无法考虑所有可能的替代方案,因此通常选择满意而非最优的解决方案。这导致DR必然是不完整的。
  • 未考虑因素 :设计师需要认识到潜在的意外后果,确保全面覆盖设计空间以降低风险。DR可帮助设计师识别可能遗漏的问题,但需要建立机制关联相似项目,并有足够大的理由库,且信息表示要便于识别关键缺失信息。
  • 增加的复杂性 :设计过程中的协作可更全面地分析设计空间,但会增加保持概念完整性的难度,以及整合不同观点的工作量。设计师即使能通过DR引出更多问题,也没有更多时间反思每个问题,因此DR应帮助设计师关注正确的问题。
  • 群体思维 :DR的一个目标是支持设计师之间的协作,但协作设计中若流程不佳,团队可能很快得出糟糕的解决方案。设计师使用DR明确围绕决策重要问题进行对话,可减少做出糟糕决策的可能性,但工具本身不一定能带来更好的设计流程,应强调工具对良好设计流程的支持。
1.2 捕获限制
  • 情境中捕获理由 :DR可能在捕获过程中被无意遗漏,若在设计过程之外捕获,可能缺乏情境线索,设计师可能忘记思考内容或无法及
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值