基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究

针对机械手存在的扰动等未知模型,提出了基于RBF神经网络的自适应控制策略。采用RBF神经网络对机械手动力学模型在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权值自适应学习律,确保了网络逼近误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,实现了无需模型的机械手自适应控制,提高了系统的控制性能及对外部不确定扰动的鲁棒性,对实际工业机械手的自适应控制具有一定的可操作性。

AutoCAD机械设计辅助工具的开发设计研究

主要研究了AutoCAD系统的二次开发和基于AutoCAD机械设计的辅助工具,实现表面结构、尺寸公差、几何公差和材料四个主要模块的智能设计和智能标注,分析了各模块的性能,介绍了各模块的设计和程序实现过程,缩短了设计周期,提高了生产效率.

中小型企业服务器群虚拟化的利弊分析

本文首先简要概述服务器虚拟化技术的概念特征及主流产品、分类情况,然后分析利弊,陈述当前市场下该技术的应用现状,再结合调研结果阐述虚拟服务器利弊分析对虚拟化发展趋势产生的意义。