65、数字人体建模与虚拟维护控制逻辑设计

数字人体建模与虚拟维护控制逻辑设计

1. 数字人体建模用于性能评估

1.1 拓扑模型的DAG方法

拓扑模型由两个基本组件构成:链路(link)和关节(joint)。一个典型的拓扑模型可重新排列成有向无环图(DAG)。DAG的根“L0”是在绝对惯性世界参考系中静止的预定义固定地面点,而叶子节点是人体与物体和环境交互的末端。该模型可分解为多个分支,每个分支可在耦合的正向 - 逆向动力学模型支持下,从根到叶子节点依次进行分析。

1.2 生物力学模型的时变因素

为描述人体状态随时间的变化,为生物力学模型定义了一组时变因素。根据希尔力 - 速度方程,关节处肌肉力量的通用公式为:
[T(v) = \frac{bT_{max} - av}{v + b}]
其中,(T(v)) 是一块或一组肌肉产生的张力,(v) 是收缩速度,(T_{max}) 是最大张力,(a) 和 (b) 是通过实验或实践得到的常数。

当考虑船上任务持续时间时,新公式变为:
[\tilde{T}(v, t_{mission}) = \frac{bT_{max} - av}{v + b} \cdot pq^{t_{mission}}]
其中,(\tilde{T}(v, t_{mission})) 是考虑肌肉退化后的改进张力,(t_{mission}) 是船上任务持续的时间,(p) 和 (q) 是通过实验或实践得到的常数,且 (0 < p < 1)。

1.3 人体性能评估

人体性能可通过模拟实验的不同结果来衡量,这里选择了三种测量方法进行人体性能评估:
- 风险

【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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