介绍了一个基于一般曲线的参数化设计模型。阐述了曲线（面）参数化设计、曲线的尺寸和曲线控制多边形的相似度等新概念,揭示了曲线参数化中各个模块之间的内在联系。提出了一个适合于参数化的几类曲线表示形式。归纳了曲线间可能存在的多种约束关系及其语言文法表示,给出了几种约束情况下约束的满足方法,以及建立约束满足次序和约束求解的新算法。在此基础上,提出了曲线参数化进一步研究的方向。
2022-03-11 11:50:55
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控制向量参数化方法是求解最优控制的一种常用方法,其时间网格通常是固定的。在每个时间段上,控制向量表示为由一组参数确定的时间的函数。时间网格的划分会影响到数值求解最优控制问题时最优化算法的准确性和效率。为了同时优化控制参数和时间网格的节点,提出了一种可变时间节点控制向量参数化方法,通过带有时间参数的S型函数来近似分段常数参数化方法中的切换过程。推导出了最优控制性能指标对时间参数的导数,并提出了处理时间节点约束的算法。利用所提出方法求解带有两个控制的最优控制实例,对于两个控制获得了不同的时间网格划分,从而能够更好地近似最优控制轨迹。
2022-03-10 15:52:56
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* twospirals.m 生成代表两个螺旋的两个类* clusterincluster.m 生成两个循环类* corners.m生成四个类，每个类对应一个指向中心的角形状* halfkernel.m 生成两个半椭圆，一个在另一个里面* crescentfullmoon.m 生成一个圆形类和一个更大的新月形折叠在它周围。 * outlier.m 生成 2 个大的圆形类和 2 个较小的异常值类。
受到以下 StackOverflow 问题的启发： http://stackoverflow.com/questions/16146599/create-artificial-data-in-matlab
2022-03-08 08:54:34
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林登迈耶
Lindenmayer是一个使用现代（ES6）JavaScript的库，重点是简洁的语法。 这个想法是要有一个功能强大但简单的基本功能，该功能可以通过简单地允许匿名函数作为生产程序来处理大多数用例，这使其与传统的L系统相比非常灵活。
该库还可以在某种程度上解析Aristid Lindenmayers 1990年原创的《植物的算法美》一书中定义的经典L系统语法。例如分支： []或上下文相关产品： <> 。 大多数东西都应该起作用。 我目前正在研究参数L系统支持。
如果您只想在3D和VR中使用L系统而不定义自己的绘制方法，则可以查看随附的 。
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例子
安装
直接下载
下载最新的lindenmayer.browser.js ：
然后在您的index.html ：
< script src =" lindenmayer.browser.js " > </ script
2022-02-09 13:49:11
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— 时间最优路径参数化 (TOPP) 是机器人技术中一个经过充分研究的问题，具有广泛的应用。 解决 TOPP 的方法主要有两个系列：数值积分 (NI) 和凸优化 (CO)。 基于 NI 的方法速度快但难以实现并且存在稳健性问题，而基于 CO 的方法更稳健但同时速度明显较慢。 在这里，我们提出了一种基于可达性分析（RA）的 TOPP 新方法。 关键见解是通过求解小型线性规划 (LP) 递归地计算路径上离散位置处的可达和可控集。 由此产生的算法比基于 NI 的方法更快，并且与基于 CO 的方法一样稳健（100% 成功率），这已通过广泛的数值评估得到证实。 此外，所提出的方法提供了独特的额外好处：可接受的速度传播和对参数不确定性的鲁棒性可以以简单自然的方式从中得出。
2022-02-07 14:03:37
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设计介绍了solidworks的二次开发方法，应用VB开发了基于solidworks的直齿、斜齿齿轮设计计算及三维造型系统，提高了设计效率和精度
2022-01-15 08:38:48
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