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关键词

仿解题(一)

赶火车过程仿一列火车从A站经过B站开往C站,某人每天赶往B站乘这趟火车。已知火车从A站到B站运行时间为均值30分钟、标准差为2分钟的正态随变量.火车大约在下午1点离开A站。 离开时刻的频率分布为出发时刻(T)1:001:051:10频率0.70.20.1这个人到达B站时的频率分布为:到达时刻(T)1:281:301:321:34频率0.30.40.20.1用仿火车开出 、火车到达B站、这个人到达B站情况,并给出能赶上火车的仿结果。 *     ┗┓┓┏━┳┓┏┛*      ┃┫┫ ┃┫┫*      ┗┻┛ ┗┻┛** ━━━━━━感觉萌萌哒━━━━━━import randomimport numpy as np#开车时间的仿测试 s1 = ;s3 = for i in range(): s = random.random() if s0.9: s3+=print(s1,-s1-s3,s3)#人到达时刻仿测试s1,s2,s3,s4

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matlab仿与蒙特卡洛法【数学建模】

前言:在出现之前,我们对数学模型的研究只能通过数学推导和实验研究两种方法。在此之后,我们可以通过在上对实际问题的模拟、仿求解模型。 仿在数学建模中具有很重要的作用,而蒙特卡洛法则是仿中的一个重要方法。 一、仿1.1定义:仿根据已知的信息或知识,利用模拟现实情况或系统演变的过程,具有代价小、时间短、参数灵活等特点。 1.2仿两个关键步骤: 1、对系统关键数据的方法进行清晰表述。 2、对仿的程序流程性表述。 下面看具体实例:仿实例1:追逐问题如图:在正方形ABCD的四个顶点各有一个人。 如在不规则多边形的面积时,我们就可以在规则多边形中生成均匀分布的随数,通过数出现在不规则多边形的面积的期望值来不规则多边形的面积。

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    python与BeautifulSouopSUMO仿的到达速率

    到达速率就是外部车辆进入优化路网在单位时间内的流量,每个进入的lane有不同的到达速率。

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    ROS_器人仿实践

    实践内容: 1、运用 urdf建模 实现案例中的器人。 2、根据以上掌握的方法,再快速创建一个器人模型。 成果图: ?成果图创建需要用到的功能包以及各种文件夹: ?? 创建一个自己的器人模型: 代码: 效果:?

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    Matlab 飞航向INS仿

    Wibzb_INSc=randn(j,1);%陀螺在各个方向上测量的数据 Fbx_INSc=randn(j,1); Fby_INSc=randn(j,1); Fbz_INSc=randn(j,1);%加速度在各个方向上测量的数据 T33; T13=T21*T32-T22*T31; Cbn=;%粗对准后确定的姿态矩阵 Cnb=Cbn; gnx=0; gny=0; gnz=g; gn=;%3*1 gb=gn*Cbn; %重力加速度在体系的表示 *3*3*3=1*3 Wien_x=0; Wien_y=Wie*cos(L(1)); Wien_z=Wie*sin(L(1)); Wien=;%3*1 Wieb=Wien*Cbn; %地球自转角速度在体系的表示 Wibb=;%陀螺输出的各个轴表示 Fb=; %加速度输出的各个轴表示 %Wibb=Wien*Cbn; %=-1*gn*Cbn; %姿态角的 if abs(Cnb(2,2))>1e-10 if

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    Adams器人仿教程

    本文主要介绍adams仿过程中遇到的各种问题。由于adams是一款优秀的动力学仿软件,其在器人方面的应用,本文主要基于视频教学的方式给出具体的操作步骤。 .具体选择哪种,主要依据与我们的仿目的。 image.png创建过程种如果零件的位置不准确的话可以采用“EDIT”->”Move”来实现调整image.png仿的具体设置参见Simulation 菜单栏image.png2 Adams 中仿器人的运动学假设器人的三个关节的运动轨迹分别是 具体的仿动画如下所示视频内容如果基座处于自由漂浮状态,则器人的整体运动状态如下所示视频内容假设器人末端圆弧运动,具体的运动情况如下所示视频内容3 Adams 中仿器人的动力学给定关节驱动力矩, image.png4 外部模型导入视频内容5 动作仿视频内容6 联合仿视频内容

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    利用局部正确性设完美仿

    作者:Mark Huber摘要:考虑一种随法,该法使用递归从分布中精确地绘制样本。这种法被称为完美模拟,这里建立各种用于构建这种法的方法都源自相同的结果:完美模拟的基本定理(FTPS)。 FTPS为递归概率法的输出提供了两个必要且充分的条件,以准确地得出所需的分布。首先,法必须以概率1终止。 其次,法必须是局部正确的,这意味着如果原始法中的递归调用被从所需分布中抽取的oracles取代,那么这个新法可以被证明是正确。 虽然验证这些条件通常很简单,但它们却非常强大,给出了接受拒绝的正确性,来自过去的耦合,随性回收器,一次性读取CFTP,部分拒绝采样,部分递归接受拒绝以及各种伯努利工厂。 我们通过为线性函数构建一个新的伯努利工厂来说明这种法的使用,比前一种方法快41%。

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    仿能擦出什么样的火花?

    那么,模拟能否走向云呢?数据安全吗?使用方便吗?在远云平台可以给出答案云技术使得以非常低的成本向公众提供高性能(HPC)能力成为可能。想对发动燃烧过程进行复杂的直接数值模拟吗? 重缩放提供了资源的每秒收费,并推动了软件许可证的每秒费。遇与挑战工程领域似乎是云的后继者。似乎是因为文化和技术的不可接受性。 随着仿能力的增长,我们对仿软件的需求也在不断增长——随着仿变得更加详细和准确,我们会生成更多的数据。 “事实上,随着仿技术的普及,高端仿将继续是‘低端’,需要更短的和分析时间”,仿技术曾经是超音速喷气和一级方程式赛车的专利,但现在被用于设智能手和电子书阅读器。 仿工具通常不是产品生命周期管理的工具。CAD设工具中有一些仿,但大多数仿仍然是在外部进行的。所以我们尝试将其引入到设过程中。在许多方面,创造性设就是将模拟引入设过程。

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    浅谈器人控制与仿----RDS和ROS

    器人控制、仿或实验,主要由三个部分组成,器人、环境和法。当然各部分又包含很多子部分和功能,这里主要以仿为主,为了使得仿结果能够直接应用到实际器人上,这里分别以RDS和ROS对比介绍。 http:download.csdn.netdetailzhangrelay96298471 器人器人的控制法主要基于运动学或动力学设,使器人在环境中以期望速度或轨迹运动,当然要避障,这与环境相关 ROS:如果用Gazebo进行器人三维仿,可以参考:器人模型:http:blog.csdn.netzhangrelayarticledetails52839752----------------- 2 环境器人运动空间中其他对象共同组成的场景,就是器人的环境。下面以一个简单环境为例:?环境中有天空、光源、大地和障碍物等,也包括重力、摩擦力的配置,当然也可以设更为逼的起伏地形环境。 :blog.csdn.netzhangrelayarticledetails528426272 http:blog.csdn.netZhangRelayarticledetails528427613 法是器人设的核心

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    北大黄铁军:强AI的“仿主义”和神经的“五原则”

    北京大学系主任黄铁军提出:“仿主义”可谓人工智能方法中第五流派。在人工智能过去的六十年,大概有四种方法来实现某些人工智能:符号主义,连接主义,行为主义和统学。 “仿主义”是一条“新”路线,在制造出强AI之后再寻求“理解智能”的解如果我们跳出传统思维的窠臼,就会发现通向通用人工智能还有一条“新”路线——构建类脑神经,这里称为“仿主义”(Imitationalism 尽管这些器件应用于神经系统还有很长的路要走,但它们将从根本上塑造神经的未来,就像晶体管和集成电路对经典的贡献一样。 神经“五原则”为了和经典区分,正的“电脑”可称为“类脑”或“神经”,是仿照生物神经网络,采用神经形态器件构造的,以多尺度非线性时空信息处理为中心的智能器。 背后的基本理念是绕过“理解智能”这个更为困难的科学难题,先通过结构仿等工程技术手段制造出类脑,再通过训练间接达到智能模拟的目的。

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    基于飞起落架的MATLAB设仿分析

    以虚拟样技术的相关理论和功能虚拟样的实现过程为基础,并绘制出飞起落架构的运动简图,并对其自由度进行了分析,又利用解析方法,建立飞起落架运动学方程,最后运用MATLAB软件对该飞的起落架进行了运动学仿分析 关键词:飞起落架,平面四杆构,仿,MATLAB1.引言飞起落架是飞着陆时的一个关键部件,主要用于飞的起飞、着陆、地面滑跑和地面停放,起飞之后收入起落架窗中,见图1。? 基于 MATLAB的联合起落架构运动仿分析%该飞起落架构可视为由两个平行四杆构组成clcclear all%输入已知数据L21=40;L22=90;L23=80;L24=120;L1=80;L2 =100;L3=300;L4=301;omega1=150;alpha1=0;hd=pi180;du=180pi;%调用子函数crank_rocker四杆构运动方程for n1=1:361theta1 % 1.从动件的角位移L=sqrt(L4*L4+L1-2*L1*L4*cos(theta1));phi=asin((L1.L)*sin(theta1));beta=acos((-L2*L2+L3*L3

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    《模仿游戏》人类+=人工智能?

    《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森(Walter Isaacson)作者发表文章称,在纪念科学之父阿兰·图灵(Alan Turing)的传记片《模仿游戏》(The Imitation Game)即将上映之际 这么多年后,并没像图灵预言的那样变得跟人类一样思考。以下是文章主要内容:我们生活在时代,但知道的发明者的人并不多。 然而,有一位天才有着悲剧色彩的传奇人生,他就是科学之父、英国数学家阿兰·图灵。他的传记片《模仿游戏》即将在11月上映。 尽管那是很低的门槛,但60多年过后,唯一能够勉强称得上通过该图灵测试的器也只是那些在回答编程设上使了花招的器,没有人会相信它们的是在认思考。 人类和的合力也许,有关神经网络突破的最新一轮报道的意味着20年后将会有像人类那样思考的器。

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    Robot-adams器人动力学仿

    器人的动力学仿软件有很多,在之前的文章中【Robot-走近器人动力学建模与仿】也有详细的分类介绍,在众多的器人仿软件中,Adams 是科学研究中关于动力学仿求解最稳定的。 image.png1 动力学系统与求解动力学系统一般设到力、位置、速度和加速度,一般系统的动态过程可以由微分方程式表示image.png对于上述微分方程的求解问题,一般是属于动力学仿的内核法。 微分仿的求解是决定一个软件稳健性和口碑的关键。一般可以分为单步求解方法和多步求解方法。单步求解方法需要固定的步长,比如四阶龙格库塔方法,该法在求解的过程中,每一步需要多次进行方程右边表达式的仿实例4.1 械手抓取仿械手由两个电驱动,电带动三个手指实现开合等动作。由于三只手的特殊设,其既可以抓取大负载的物体,也可以抓取小物件,自适应抓取能力较强。 视频内容 视频内容4.2 械臂轴插孔实验 视频内容 视频内容4.3 械系统仿 视频内容4.4 上下楼梯器人仿 视频内容4.5 并联器人仿 视频内容

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    Dynamic Movement Primitives与UR5械臂仿

    本文中介绍的DMP会使用Python代码实现,并在CoppeliaSim(VREP)中使用UR5械臂来完成部分应用的仿,所有的代码开源在Github上,地址为:https:github.comchaubyPyDMPs_Chauby 在实际编写程序的时候,常常将常数 移动到右侧来实现(相当于变作 ),以方便直接表示和 ,也与DMP公式的 起同样的速度调制作用。系统的两个参数 和 将会影响到系统的收敛速度。 至此,基函数的中心值问题和宽度问题我们已经有了解法,在实际使用时可以根据时间和正则系统的参数分别得到。3. 当然,也可以采用其他方法来实现,采用LWR方法的原因是它的效率高,对于这种one-shot模仿学习来说,实时性比较好,而且LWR中每个模型Component的学习过程是相互独立的。 械臂仿应用在前面的章节里面我们已经介绍了两种基本类型的DMP,在这里,我们将会结合CoppeliaSim中的UR5械臂,使用这两种DMP方法来做一个简单的Demo,方便读者能够直接基于现有的Demo

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    仿那些事儿

    当“飞毛腿”导弹离目标已不到40秒的飞行时间时,防御系统的根据雷达显示屏上显示出来的“飞毛腿”目标,快速并显示出“飞毛腿”导弹的飞行线路、飞行速度和预期目标(这些都是仿的结果,只有仿的越接近实际 直到MATLAB出现了,才又让我对仿有了正的兴趣,从而走上了研发之路。 先不废话我的经历了,还是讲讲正题。上个世纪40年代出现了模拟,这时的大都是用来设的专用。 这种主要用来(和仿沾不上任何关系)。?模拟 50年代初,出现了通用的模拟。 1958年,为满足高速动态系统仿的要求,出现了第一台专用的模拟数字混合,它是用来解决导弹轨迹的问题。1960年后,出现了混合商品。 再后来,由于技术的飞速发展(摩尔定律,大家都懂的),数字已有可能解决高速动态系统的实时仿问题,所以模拟数字混合将被数字所取代。?

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    神经形态成为大脑仿最佳平台之一

    科研人员利用一个名为SpiNNaker的神经形态开展大脑仿实验,取得的效果与利用传统超级进行仿获取的最佳效果不相上下。 SpiNNaker可以支持大脑皮层的详细生物模型,得到的结果与相当超级软件仿的结果很相近。” 为此,研究人员利用了SpiNNaker的六块48-芯片板,总217个Arm 968 SoC和1934个核。这还不到该系统总能力的百分之一。 该研究表明,SpiNNaker仿和在HPC集群利用NEST的系统仿准确性相近,但SpiNNaker仅限于定点运。 这些器人应用旨在构建平台,消耗目前超级的一小部分能源就可以进行实时大脑仿。理想情况下,能耗相当于实际大脑的20至30瓦水平。

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    Robot-走近器人动力学建模与仿

    具体的关系如下所示: 1 器人动力学仿软件常规的三维软件Proe以及Soliworks是器人的虚拟样模型设软件,其仅仅勉强能进行器人的运动学仿。 由于动力学仿法中需要器人的运动学,因为器人的动力学软件一般可以进行器人的运动学仿,而器人的运动学仿软件一般无法进行器人的动力学仿器人常见的动力学仿软件主要有三类:第一类是器人通用的研发级仿软件,第二类是通用的工业级仿软件(通用工业级),第三类是专用的工业级仿软件(专业工业级)Adams是业界公认的强大可靠的械系统多体动力学仿软件 由此可以验证本节两种正向动力学法的正确性。不同的仿软件基于不同的动力学原理。但是其本质是一样的。衡量一个动力学模型和软件的指标是效率,精度,收敛性,稳定性,通用性等。 在不同的应用场合下其应用侧重点不一样,如离线方仿软件对速度要求不高而对通用性等特性要求高,而实时仿软件则对通用 性要求不高但对效率以及稳定性要求较高。

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    6款功能特色各异的电路仿软件,你都用过哪几款?

    当采用四核处理器时,LTspice IV 可将大中型电路的仿速度提高3 倍,同等设置的精度,电路仿时间远远小于PSpice的时间(本来你要等待3个小时,现在一个小时就结束了)。 NI Multisim仿与虚拟仪器技术可以很好地解决理论教学与实际动手实验相脱节的这一问题。 学员可以很方便地把刚刚学到的理论知识用仿实地再现出来,并且可以用虚拟仪器技术创造出正属于自己的仪表。NI Multisim软件绝对是电子学教学的首选软件工具。 它不仅具有其它EDA工具软件的仿功能,还能仿单片及外围器件。它是目前比较好的仿单片及外围器件的工具。 Proteus是英国著名的EDA工具(仿软件),从原理图布图、代码调试到单片与外围电路协同仿,一键切换到PCB设正实现了从概念到产品的完整设

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    经典功率谱估及Matlab仿

    本文给出了经典功率谱估的几类方法,并通过Matlab的实验仿对经典功率谱估方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估法的局限性和造成这种局限性的原因。 实际过程中,我们只能获得随信号的一些离散数据点(假设为N个),本文将讨论如何利用这N个数据点,来得到一个非精确的功率谱来对实随信号的功率谱进行估,并讨论如何更好的估,即在下一章要讲述的几个经典的功率谱估法 图1-2 上图所示的随信号功率谱2.经典功率谱估法上一章我们已经知道功率谱估法是通过利用已经获得的N个数据点,来得到一个非精确的功率谱对实随信号的功率谱进行估,所以在给出具体的方法之前,如何来评价我们得出的这个非精确的功率谱的好坏呢 本节将通过Matlab仿给出数据点数N对功率谱性能好坏的影响,正如上文所述,将通过对所得功率谱的分辨率和方差两方面进行分析。我们在Matlab中通过三个正弦函数和白噪声叠加,构造了一个随信号。 (2-10)结 论本文通过Matlab仿,以一个具体的随信号为例,简单介绍了周期图法、平均周期图法、修正的平均周期图法以及BT法的基本原理,并对这些方法的性能进行分析。

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    GPS校时母钟(医院时钟系统)应用于分布测控与实时仿

    二、分布式实时仿系统对远程时间同步的需求分布式仿技术结合了网络技术与虚拟现实技术,采用协调一致的结构、标准、协议和数据库,通过局域网广域网将各个仿节点的软件、硬件和仿环境整合为一体,共同完成仿任务 例如图形工作站、驱动控制系统、仿、主控、转台控制等设备之间的时间同步,以及如何确定仿开始时间、如何确定图形生成开始时间、如何确定数据传输时间、如何及时读取数据等都是需要面临的问题。 可采用光纤集线器(光纤HUB)进行实时光纤反射内存网络硬件平台搭建,实现多试验室协同试验仿。光纤反射内存网是一种共享存储器数据的高速实时网络。 组成光纤反射内存网,需要在每台中插入反射内存卡,这样和反射内存卡就构成了光纤反射内存网的各个节点。各个节点之间通过光纤等传输介质连接而成。 在光纤反射内存网络中,反射内存在物理上分布于各个中(反射内存卡中),逻辑上共享同一段内存地址。任何一台都可以像访问普通内存一样方便地访问共享的反射内存。

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      仿真云(cloudsim)集成了仿真应用自动部署和配置、智能计算任务调度系统和计算数据管理、云桌面等工具,支持用户即开即用,通过可视化界面快速提交仿真任务和设置策略,由仿真云进行应用部署、资源创建、调度和计算中间结果实时呈现,亦支持用户手动自定义配置。

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