不一样的课程表,不一样的Excle--用Excle进行设计(2)

本文探讨了针对不同年龄段学生的课程表设计思路。初小课程表关注当天课程,便于学生及家长准备所需书籍;初中课程表则采用矩形结构展示一周课程安排,考虑到学生的课程增多,提供更全面的课程概览。

1、初小的课程表是让学生看的,也是让家长看的,他们看课程表的目的主要为了准备今天的书籍,不关心昨天和明天的课程,因此只列出今天的即可。如表1:

表1:初小的课程表结构

星期三 课程 第1节 语文 第2节 数学 第3节 语文 第4节 体育 第5节 美术 第6节  

2、初中的课程表是让学生看的,他们的课程一下增加了很多,要关心一周的课程,因此矩形结构较合适。但是初中生比较反叛,所以未必满足于横向“星期”的矩形,而“转置”成纵向“星期”的结构。如图2.1和图2.2。

图2.1: 横向为“星期”的课程表

星期一星期二星期三星期四星期五
第1节     
第2节  
第3节
第4节
第5节
第6节   

图2.2: 纵向为“星期”的课程表

 第1节第2节第3节第4节第5节第6节
星期一      
星期二      
星期三      
星期四      
星期五      
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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