起重机械循环使用技术研究

据我们的所知在制造的是由废旧的产品高技术修复,改造的产业化。再循环是重用的一种形式,是以产品全寿命周期设计和管理为指导,以废旧产品实现性能跨越式提升为目标,以优质、高效、节能、节材、环保为准则,以先进技术和产业化为手段,对废旧产品进行修复和改造的一系列技术措施或工程活动的总称。作为先进制造、绿色制造的重要支撑之一。对于起重机的循环的使用的研究上可以说是一大的创举,在现今的社会上每天的话题就是绿色环保,如今起重机也开始走上这一条可持续发展的道路上。

  对于起重机的循环的使用的研究的计划的产生主要是适应现在的社会上的需求的,在当今的社会上我们的能源资源的缺乏,需要我们绿色环保的意识和对一些东西的循环使用的要求。在当今的社会上,环保循环利用一词到处可见,在以前就有这样的说法“种什么因得什么果”其实这是一个很实在的说法,在前期你是怎么的你到了最后你会发现一切是得到怎样的结局。在现在的行个业的发展中都在面临着这样的问题就是怎样才能实现产品的最大限度的利用。然而现阶段的再制造的理论是最为之现实和确切的实施的方法。在现今的中国的在制造的技术的不成熟的情况下我们应该要效仿国外的一些做法和技术的引进。在现在的国外对于一些环保循环的意识是相对于现在的国内来说比较的高。特别在欧美的发展好的他们的整体的素质比较好对于一些的环保的意识相当的好。

 

随着再制造业向产业化迈进,各行个业开始了提出在制造的理念和做法,到底这样的技术是否的到一定的成效和成功。同时我们知道再制造是国家政策大力鼓励支持发展的产业方向,对我们现在起重机的发展中也是有着相应的需求,起重机作为一种大型并且是具有代表性的机械之一在这里可以实现在制造的技术可以说是我国的机械制造业一个重大的突破。

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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