报酬递减法则


报酬递减法则与学习曲线法则相反,是指从事某项创新型的工作超过一定时限以后,单位时间内取得的工作成果会逐渐降低。造成时间报酬递减的原因是多方面的:由于长时间从事单调的工作,人的兴趣会降低,创造力逐渐减退;运用大脑的特定区域的时间过长会导致神经紧张、用脑过度,容易使人疲劳;长时间的脑力劳动,会导致脑供血不足和大脑缺氧,思维因此而变得迟钝,工作效率快速降低。
报酬递减法则告诉我们,要提高创新型工作的效率,应注意时间的“套种”和工作任务的合理搭配。从事某项工作一段时间,感觉工作效率开始降低时,就应该及时切换到另一项工作,从而使大脑的不同区域被轮流使用,这样既可以保持对工作的兴趣,又能使工作始终保持在时间报酬递增的区间内,从而提高工作效率。另外,每工作一小时就应该放下手中的工作,起来活动十分钟,通过运动促进脑部血液供应,保持精力充沛。
报酬递减法则还可用于对工作设计的指导。考虑到长期从事单调的工作会导致员工绩效不断降低,应采取工作丰富化设计或通过工作人员的定期交流、轮岗,以保持员工的工作热情,提高员工的工作效率。

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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