等价变形是关键

近年来,中学数学资料或刊物中经常出现一类三角问题,其解法往往很独特巧妙,一般不易被中学生想到或掌握。为此,笔者介绍解决这类问题的一种通法——     

机器人柔性变形误差模型建模

对机器人柔性变形误差模型的建模进行了研究,分别建立了机器人运动学参数辨识模型、关节柔性参数辨识模型以及连杆柔性参数辨识模型,并在此基础上推导出运动学参数与柔性参数的耦合误差模型。结果显示,对于在进行运动学参数辨识时有必要考虑机器人柔性变形的影响,本研究可为进行柔性参数的辨识以及运动学参数的辨识提供参考。     

分布式垃圾回收算法分析

当今分布式技术发展迅速,同时也对垃圾回收提出了新的挑战。由于传统的垃圾回收算法应用程序不能适应当今分布式系统中垃圾回收的需要。通过对当前分布式垃圾回收常用的一些技术和算法进行分析,以此来加深对分布式系统和垃圾回收的理解,并为分布式垃圾回收的进一步发展提供借鉴和参考。     

分布式微型机器人在军事上的应用

随着现代高科技的飞速发展,军队的武器装备有了革命性的更新,战争的理论、方法和手段也随之起了革命性的变化。按美国国防部国家战略研究所 (INSS)的观点,世界正面临一场军事革命,海湾战争的经验证实和推进了军事革命的讨论和研究。这场军事革命把我们的注意力从过去认为军事力量主要是军舰、坦克和飞机的概念,引入到信息和电信技术所提供的军事力量上来。重点移向如何观察战场,怎样传递所观察到的战场情况,怎样运用能攻击目标的那些性能优越的精确武器。当前,各种传感器系统、通信系统以及精确制导武器系统等技术已能对战场了如…     

重载焊接机器人刚度与变形分析

本文对重载焊接机器人的传动系统进行分析,从其减速器、齿轮副、传动轴和伺服电机进行理论计算,求出各个传动机构的刚度。对机器人的大臂和小臂进行受力分析,求出所受力的大小。通过Simulation软件对应力变形进行了分析验证,为重载焊接机器人在性能分析和结构优化中提供理论基础。     

机器人路径规划算法研究

在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。     

变形是确定最值的关键

最值问题近年来成了初中数学竞赛命题的热点内容,这种题型涉及变量多,条件多,且新颖的形式,灵活多变的解法令人耳目一新.通过对二次三项式ax2+bx+c(a≠0)配方、变形,可以确定它的最值(最大值和最小值),对此,大家并不陌生,但对其它代数式最值的求解问题,不少同学往往感到棘手.其实,只要我们能够抓住题目的特征,充分利用已知条件,对代数式进行正确灵活的变形,问题也是不难解决的.不妨请看例题:     

分布式实时系统的调度算法研究

分布式实时系统作为一种典型的实时系统应用受到了关注,目前提出了许多分布式实时系统的调度策略。本文针对诸如静态分配调度算法,动态算法,预测算法,容错调度算法,反射式动态调度算法等系列算法进行了综合的分析。     

Dirichlet自由变形算法研究

文章介绍了一类广泛使用的变形技术:自由变形算法及其优缺点,各种扩展的自由变形算法,重点介绍了Dirichlet自由变形及其教学基础(Voronoi图和Sibson局部坐标),指出了进一步的研究方向。     

机器人路径规划跟踪算法研究

设计一种线性观测器模型,通过奇异值分析将观测模型分解为路标信息矩阵和机器人位置和姿态信息矩阵,并通过多重多元统计方法计算出关系矩阵,保证了移动机器人的目标跟踪。     

如何给机器人设计道德算法

机器人伦理学旨在描述一种设计和评价机器人道德算法的方法,该方法可以应用在自动驾驶汽车与军事救援机器人的算法中。依据德里克·勒本(Derek Leben)的道德判断产生自利有机体中合作行为的进化压力的观点,将罗尔斯的契约主义与功利主义、道义论、德性伦理学等道德理论在各种困境游戏中的应用结果进行比较,认为只有契约主义能在各种困境中产生帕累托最优与合作行为,基于契约主义差别原则的Leximin程序适合应用于各种各样的决策空间。     

足球机器人动作算法分析和实现

机器人的运动规划最终要靠机器人的基本动作实现。动作算法成为足球机器人的策略执行好坏的关键。通过动力学分析,考虑惯性、摩擦力、通讯延时等因素,制定相应的理论模型。进行算法分析,较好地实现了足球机器人动作的基本动作处理,并成功应用于大场地足球机器人。     

基于力矩前馈的机器人直线度算法

针对传统工业机器人的机械结构特点,利用指数积(POE)法建立了各关节连杆的相对转换关系模型。采用牛顿欧拉法求解机器人动力学前馈模型,运用辨识方法采集模型的动力学参数,提出了机器人直线度的概念,机器人轨迹的直线度可以反映机器人运动的平稳性、轨迹一致性和轨迹跟踪性。实验结果表明,采用力矩前馈控制法能够有效地改善机器人的性能,对促进机器人相关产品的高级应用具有参考价值。     

基于模糊控制的足球机器人运动控制算法

提出了一种基于行为的机器人运动模糊控制算法,对机器人运动到定点进行控制,设计了线速度模糊控制器和方向角模糊控制器,将模糊控制本身所具有的鲁棒性与基于生理学上的“感知-动作”行为结合起来,为移动机器人在未知环境中运动控制提出了一种新思路.     

面向云计算的分布式机器学习任务调度算法研究

提出了一种面向云计算系统的分布式机器学习任务调度算法(CloudScheML),CloudScheM以最小化干扰和分布式机器学习任务的训练完成时间为目标进行任务调度.CloudScheML采用了配置有回报模型的深度强化学习(RL)框架,并采用了一系列技术来提高训练的稳定性和收敛速度.建立回报预测模型,该模型使用历史数据样本进行训练,以解决训练不足的问题.实验结果显示,CloudScheML在平均任务完成时间方面优于现有的调度算法.     

面向虚拟企业的分布式资源调度算法研究

虚拟企业是企业群体形成的动态联盟,其资源的分布式特性决定了进行资源调度的必要性。分析了虚拟企业及其项目资源的特点;详细论述了用遗传算法解决项目资源调度问题的模型和过程;针对虚拟企业资源的分布式特点,提出了基于多Agent的分布式遗传算法来解决分布式资源的调度问题。     

分布式Web服务的负载均衡优化算法

负载均衡是实现集群中多台服务器协同工作的重要方法.但现有办法较多关注的是如何更好的实现均衡的问题,而没有注意到当集群中服务器变化时,会发生缓存存储发生变化的问题,给服务器造成很大的负担.对负载均衡算法进行优化,提出一种一致性哈希算法,实现负载均衡和提高集群整体性能的目的.     

基于异构分布式控制系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限，而实际中任务的周期常常是互不相同的。而同构分布式系统要求系统中的所有处理机完全相同，且没有考虑各任务的优先级别。根据控制系统中任务的特点，基于基／副版本技术，结合任务分配算法与处理器的调度算法，提出了基于异构的分布式控制系统的容错调度算法，按照任务的优先级别对任务进行排序，大大提高了算法的效率。     

面向传感器网络的分布式定位算法研究

针对无线传感器网络中利用信号强度难以精确定位目标的问题,深入研究了传感器网络定位测量原理和方法。通过对传感器节点的分布情况和信号强度的衰减特点,要研究并提出了利用传感器网络节点,在理想状态下分布式状态估计算法,实现对静态目标和运动目标的准确定位及运动轨迹跟踪。给出了在节点定位过程中各种信号参数之间的关系式,并对所提出的定位原理进行了证明。最后分别给出了针对静态目标和运动目标的定位计算式。