31、精细操作能力测试软件与水下机械臂技术研究

精细操作能力测试软件与水下机械臂技术研究

1. 精细操作能力测试软件应用
1.1 实验流程

该测试主要包含以下三个步骤:
- 操作人员分别用左手和右手熟悉四条路径。
- 进行第一轮操作测试,即使用惯用手控制球从右向左移动,然后用另一只手控制球在每条路径上从左向右移动。
- 进行第二轮测试,即使用非惯用手控制球从右向左移动,然后用惯用手控制球在每条路径上从左向右移动。采用 ABBA 实验顺序来控制左右手的学习效果。每条路径每个方向的运动控制总时长为 60 秒,操作人员需在指定时间内完成实验,并尽量减少球与墙壁的碰撞次数。

graph LR
    A[熟悉路径] --> B[第一轮测试]
    B --> C[第二轮测试]
1.2 结果分析
  • 评估指标 :实验结果主要包括球运动过程中球与墙壁的触碰次数、运动距离和运动时间,综合测试操作人员在手柄控制中的速度控制和精度控制能力。球与墙壁的触碰次数指标作为主要评估指标,归一化运动距离和归一化运动时间作为次要评估标准,三者之和作为操作人员定向运动精细操作能力的性能 Q。计算公式为:$Q = 触碰次数 + \frac{运动距离}{S} + \frac{运动时间}{T}$,其中 S 和 T 为归一化常数。
  • 正态性检验 :对 84 名本科及以上学历操作人员的左右手从左到右和从右到左的定向运动精细操作能力测试指标 Q 进行 K - S 非参数检验,结果显示所有显著性
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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