考虑环境复杂度的机器人路径双向蚁群规划

为了减少机器人的路径长度、提高路径平滑性,提出了基于配对双向新型蚁群算法的路径规划方法。介绍了栅格环境模型的建立方法;给出了基于改进K-means的环境复杂度聚类方法,实现了以复杂度为标准的环境分区;将环境复杂度作为新型启发信息引入到蚁群算法中,引导蚂蚁选择简单环境区域。借鉴蚂蚁的双向搜索思想,提出了配对双向搜索的新型蚁群算法,并将该算法应用于栅格环境的路径规划。经仿真验证可以看出,与传统蚁群算法、文献[12]算法比,配对双向新型蚁群算法的路径长度最短、拐点数量最少、收敛时迭代次数最少,验证了这里算法在路径规划中的优越性。

冗余机械臂逆运动学问题的多策略贪婪蜂群求解

为了提高冗余机械臂逆运动学问题求解的位置精度和姿态精度,提出了基于多策略贪婪蜂群算法的求解方法。介绍了KUKA LBR iiwa七自由度冗余机械臂构型,推导了机械臂正运动学的齐次变换矩阵,以减小机械臂末端执行器位置误差和姿态误差为目标建立了优化模型。介绍了标准人工蜂群算法原理并分析了算法存在的缺陷,优化了能够提高蜜蜂多样性的跟随蜂选择策略,以提高跟随蜂局部搜索能力为目的给定了3种位置更新策略,将新算法命名为多策略贪婪蜂群算法。将新蜂群算法应用于逆运动学求解,经仿真验证可知,多策略贪婪蜂群算法的求解质量和求解速度均好于标准蜂群算法,且多策略贪婪蜂群算法在连续多个位姿点逆运动学求解中也具有较高精度,以上结果证明了多策略贪婪蜂群算法在机械臂逆运动学求解中的优越性。

基于CDIO理念的电路课程教学改革与实践

作为国际工程教育研究的最新成果,CDIO工程教育模式在对于工程技术人员进行培养的过程中突出了创新、设计、构思以及操作四个基本环节。本文主要论述了CDIO在我国工程技术人员培养过程中的意义,分析了将CDIO教育模式应用到工程技术人才培养的日常教学环节中的实施方法,对如何基于CDIO的理念创新教学方式、优化教学内容,突出实际工程能力的培养做了详细的阐述。

适应卓越工程师培养模式的电工学教学改革研究

卓越工程师培养模式对高校教育提出了更高的要求。电工学因为其内容枯燥抽象,一直以来学生们都难以产生学习的激情。为了能够满足卓越工程师教育培养的需要,必须要对电工学课程体系、教学模式与教学方法进行改进,以此来激发出学生的学习激情,满足卓越工程师培养的需求。

电路分析基础案例库的设计与应用

电路分析基础在电气信息类专业计划中是一门承上启下的课程,教学效果直接影响学生整个专业的学习。针对电路分析基础课程的教学特点,提出分类建立案例库,将与课程相关的典型案例有规律有系统地引入课堂,使学生建立课程结构体系和专业结构体系,扩大学生的专业视野,提高专业素养,可以有效提高教学效果。

电工学研究性教学模式的探索与实践

研究性的教学主要是突出了学生根据一定的工作任务进行工作步骤的构建以及工作方案的设计能力的培养,研究性的教学模式能够有效帮助学生形成创新设计以及独立分析解决实际工程问题的能力。目前,在非电工程领域,电工电子学方面的知识的作用越来越明显,因此《电工学》课程对于非电工科专业的学生形成较宽的知识面以及实际的职业能力具有重要的现实意义。

面向工程教育的电路课程实践教学研究

随着面向工程教育的不断深入，电路工程教学应该在实践方面下功夫。电路工程教学本身是一门物理专业的实践课程，涉及多方面的知识，是一门专业性非常强的学科，有助于提升学生的专业素质。结合多年电路课程教学经验，对面向工程教育的情况下该如何来开展电路课程实践教学进行分析，从而激发学生的学习主动性与积极性，提升电路课程教学的质量。