赫洛克效应

赫洛克效应

心理学家赫洛克(E.B.Hunlock)曾做过一个实验,他把被试分成四个等组,在四种不同诱因的情况下完成任务。第一组为表扬组,每次工作后予以表扬和鼓励;第二组为受训组,每

次工作后严加训斥;第三组为被忽视组,不予评价只让其静听其它两组受表扬和挨批评;第四组为控制组,让他们与前三组隔离,不予任何评价。结果工作成绩是前三组均优于控

制组,受表扬组和受训斥组明显优于忽视组,而受表扬组的成绩不断上升。这个实验表明:及时对工作结果进行评价,能强化工作动机,对工作起促进作用。适当表扬的效果明显

优于批评,而批评的效果比不予任何评价的好。
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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