[随笔]开始整理这个blog

博主感慨时间飞逝,其博客仍在。曾因优快云访问慢而离开,却在别处找不到想要的东西,一直处于飘浮状态。如今决定回归,要从这里继续开启程序人生、追逐梦想。

时间过的真快,想不到我的这个blog还在,觉得还是到继续到这里来发布自己的一些东西

csdn自从我发现它之后,就喜欢它,可是喜欢它的人太多了,结果就导致我在访问它的时候,实在太慢太慢了,我不是一个对网速很有耐心的人,所以我选择了离开它,不过发现在其他的地方我找不到我想要的东西,总是感觉在失去了某种感觉,所以就一直在飘浮着做自己的学习和工作,起结果是可想而知的了

好了,我又回来了,我要从这里继续开始我的程序人生,开始我的梦想,开始我的感觉

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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