1、机械工程前沿研究与创新成果解读

机械工程前沿研究与创新成果解读

1. 会议概况

2020 年 1 月 10 日至 11 日举办了一场国际机械工程前沿会议。该会议由印度那格浦尔维斯瓦拉亚国家技术学院机械工程系组织,同时也是该学院成立钻石周年纪念活动的开端。此次会议为来自不同学科领域的研究人员、学者和科学家提供了一个国际交流平台,大家共同探讨机械工程前沿问题的协同解决方案。

会议收到了来自多个领域约 200 篇研究手稿,涵盖热工程、计算流体动力学(CFD)、机械设计、可持续性、物联网(IoT)、机器人技术、制造工程、生物力学、机器学习、机器视觉、优化、工业工程等众多相关领域。在为期两天的 12 场技术会议中,来自印度不同国家理工学院(NITs)、印度理工学院(IITs)以及国内外其他大学的参会者进行了精彩的报告。最终,在收到的 200 多篇论文中,仅有 101 篇被收录到会议论文集中。

会议的主题演讲、技术会议和小组讨论聚焦于机械工程对社会,尤其是对工业的全面贡献。以下是部分会议贡献者的相关信息:
|贡献者|相关信息|
| ---- | ---- |
|作者们|为会议贡献了众多研究成果|
|专家评审们|提供了宝贵的建议|
|组织委员会成员|展现了坚定不移的奉献精神|
|赞助方(TEQIP - III、MSME - DI 那格浦尔、DST - SERB 新德里等)|为会议提供了慷慨的赞助和支持|
|Springer Nature 及其工作人员(Akash Chakraborty 先生和 Rini Christy 女士)|为出版物提供了专业的协助|

2. 部分研究内容介绍

2.1 串联机器人基于对偶四元数

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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