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广西师范大学(广西师范学院):《运动生理学》课程电子教案(PPT教学课件)第十七章 儿童少年与体育运动
文档格式:PPT 文档大小:384.5KB 文档页数:48
第一节少年儿童的生理特点 一、运动系统 (一)骨骼与关节特点 1、骨骼 软骨成分较多,有机物与无机物之比5:5,而成人3:7
《机械设计基础》课程教学资源(PPT课件讲义)第八章 平面机构的运动简图
文档格式:PPT 文档大小:201.5KB 文档页数:7
第8章平面机构的运动简图 平面机构:所有构件都在同一平面或相 互平行的平面内运动的机构,否则称为 空间机构
广西师范大学(广西师范学院):《运动生理学》课程电子教案(PPT教学课件)第六章 运动中的氧供与氧耗
文档格式:PPT 文档大小:411.5KB 文档页数:20
第一节需氧量与吸氧量 一、需氧量与吸氧量 1、需氧量:指人体为维持某种生理活动所需 的氧量。 成年人安静值:250ml/分 运动时的变化: 强度大、持续时间短:总需氧量少;每分 需氧量大。 强度小,持续时间长:每分需氧量少;总 需氧量大
荆州职业技术学院:《机械设计基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 常用机构(3.2)平面连杆机构的特点
文档格式:PPT 文档大小:780.5KB 文档页数:30
一、平面连杆机构:用低副连接而成的平面机构,也称平面低副机构。 二、平面连杆机构的特点 1、能实现多种运动形式。如:转动,摆动移动等平面运动 2、运动副为低副:面接触:圆柱面和平面 ①承载能力大;②便于润滑。寿命长几何形状简单便于加工,成本低
广西师范大学(广西师范学院):《运动生理学》课程电子教案(PPT教学课件)第二章 肌纤维类型与运动
文档格式:PPT 文档大小:653.5KB 文档页数:12
一、不同类型肌纤维的形态、功能特征 1.肌纤维类型:快肌、慢肌 2.特征: ①形态特征 ②生理特征 ③代谢特征 ④运动单位募集
《理论力学》课程教学资源:第一章 质点力学
文档格式:DOC 文档大小:80.5KB 文档页数:6
1.1运动的描述方法 一、参考系与坐标系 1、参照系 物质的运动是绝对的,运动的描述是相对的。物体的位置只能相对地确 定,为研究一个物体必须事先选定另一个物体作为参考标准(参照物),这样 的物体就叫做参照系或参考系
《理论力学》课程教学资源:第三章 刚体力学
文档格式:DOC 文档大小:268KB 文档页数:22
本章介绍刚体运动状态的描述(§3.1-§32)以及刚体受力与运 动状态的关系(§3.3-§3.10)。其内容包括:刚体运动学、刚体静力 学和刚体动力学,重点掌握刚体运动学和刚体动力学。刚体是指在 任何情况下形状、大小都不发生变化的力学体系,它是一种理想物 理模型,只要一个物体中任意两点的距离不因受力而改变,它就可 以 称为刚体
江西应用技术职业学院:《普通地质学》课程教学资源(PPT课件)第十三章 构造运动与地质构造
文档格式:PPS 文档大小:2.02MB 文档页数:48
构造运动的证据 (一)新构造运动的证据 地表的形态变化 前面我们所学的河流阶地及海蚀阶地等地质现象的形成和位置的变化就是地壳运动真实的记录。(说明地壳在缓慢上升。)
矿用铰接式车辆路径跟踪控制研究现状与进展
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:13
铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术,而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中,铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型,而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求,但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中,反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题,前馈–反馈控制可以用于解决上述问题,但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题,而模型预测控制,尤其是非线性模型预测控制,可以更加有效地利用前馈信息,且不需要考虑预瞄距离的设置,从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外,对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制,还需深化三个方面的研究。首先,该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次,目前该控制方法以运动学模型作为预测模型,无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后,还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究
神经网络在无人驾驶车辆运动控制中的应用综述
文档格式:PDF 文档大小:841.85KB 文档页数:10
无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力,为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面,对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类,分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题,并展望了可能的发展方向
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