新年里的修养

又是一年了, 发现为人处世的历练,并没有随着年纪的增长而增长。特记下鞭策自己:

1:关爱:对待家人要更多关爱。风雨同舟,不离不弃的,永远是家人。

2:淡定:以一颗平常心对待工作与挑战。

3:平和:对待领导的批评与指责,无论对错,都要平和, 避免不必要的争吵。

4:欣赏:对待同事, 多用欣赏的眼光,而不是相反。

5:隐忍:对待小人要隐忍,尽量少打交道。

6:少言缜思, 知行合一,行事风格对得起而立之年,对得起“父亲”的称谓。

7:文正公的家书一定要再仔细研读,并践行之。

8:身体是革命的本钱,多骑车上下班,每天坚持两千米。

9:在普遍信仰缺失的年代, 要做有信仰的人。心中有佛, 不必迷茫。

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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