回家 —— 遭遇水灾

         本想休假几天,回家放松放松,可天公不作美,在我回家的那天,从下午一直到第二天凌晨,家里那边持续12小时的大暴雨,整个兴宁多个镇村遭遇了百年一遇的水灾。我家虽没怎么被水浸,但家里那边,已有近300年辉煌历史的围龙屋,在这次水灾中,未能幸免遇难,遭到了近乎毁灭性的打击——到我回来广州之时,有近30间屋子已经倒塌了,而整个围龙屋被1米高的水浸泡了三天,水退日晒后,围龙屋的命运将会是如何呢?真担心整个围龙屋会全部倒塌。

 

         以下相片,记录了这次围龙屋水浸的情况,借此“悼念”家乡那近300年历史的围龙屋同时也是我小时候长大地方。

         1

         

                        这是禾坪的一边,注意那口仅仅露出20厘米多井

       

         2

         

             放在较低洼房间里的稻谷被水浸了,得转移到高点的地方去(这是最后一箩稻谷啊,不要说我只顾着拍照不帮手干活,我可是帮手转移完所有稻谷才拍这最后一张的)

 

           3

           

         转移的就是放在这间屋子里的稻谷

 

           4

          

          看看这三个瓮,就知道刚才那间屋子里的水有多高了(后来水位比拍相时还要高10多厘米)

 

           5

           

             禾坪被水浸的全景,齐腰的水深

 

             6

            

            水浸屋和在屋里舀水的男孩

 

           7

           

          围龙屋开始倒塌,这是水浸的第二天上午拍的

 

           8

           

           围龙屋开始倒塌,这是水浸第三天,跟上图在同一位置拍的

 

           9

           

            倒塌的围龙屋

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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