23、电子协作中的促进设计模式探索

电子协作中的促进设计模式探索

在当今全球化经济中,许多团队难以进行面对面交流,因此电子协作变得至关重要。然而,协作和电子协作都具有挑战性,尤其是在分布式环境中。当团队面临复杂任务时,往往难以找到专注、有效和高效的途径来实现目标,所以经常会借助促进者和促进技术。但促进工作本身也颇具挑战,特别是在分布式环境中。

促进者与促进技术

促进者是专业的团队流程人员,他们设计和执行流程以帮助团队实现目标。促进工作复杂,需要掌握一系列技术、技能和干预措施,并同时关注诸多细节。有效的促进需要大量的培训和经验,经验丰富的促进者通常比新手掌握更多的技术。促进者社区常利用促进技术库,这些技术库不仅能为新手提供学习资源,还能成为促进者之间交流的语言。

设计模式的背景

设计模式是解决反复出现问题的可复用方案,最初由Alexander等人在建筑领域引入。后来,设计模式被应用于多个设计学科,如面向对象软件建模、通信软件、生产力软件和电子学习等。当多个模式被收集在库中时,就构成了模式语言。

Alexander提出设计模式和模式语言具有以下好处:
1. 作为通用语言 :设计模式是一种交流工具,能让用户无需反复解释就能命名和分享复杂概念。
2. 用于设计和启发新设计 :描述反复出现问题的解决方案,可单独使用或启发设计师创造新方案。
3. 设计特定领域的解决方案 :帮助在特定领域设计解决方案。
4. 教学用途 :捕捉和分享专家知识。
5. 人人可设计

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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