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MATLAB凸轮设计代码-RR: Thomas Bewley的Renaissance Robotics代码库

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简介:
这段简介可以描述为:“MATLAB凸轮设计代码-RR”是Thomas Bewley在Renaissance Robotics代码库中分享的一系列基于MATLAB开发的凸轮设计资源,适用于工程和机器人学中的运动控制研究。 MATLAB设计凸轮代码的文艺复兴机器人代码库与Thomas Bewley的文本《Renaissance Robotics》相关联。该存储库中的各种代码和文档按章节细分。我目前正在研究第1至6章,并每周更新几次这个仓库。如果您对这些代码感兴趣,请克隆并定期从主分支获取最新版本。 为了简化您测试这些代码的过程,您可以下载并安装MATLAB/Octave路径设置工具。如果有任何错误修复的建议,请提交修改请求。 所有文件由Thomas Bewley版权所有2021年,并受版权保护。第一部分涵盖了技术内容;第二部分介绍理论基础;第三部分涉及系统设计、开发和集成。

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客服
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  • MATLAB-RR: Thomas BewleyRenaissance Robotics
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    这段简介可以描述为:“MATLAB凸轮设计代码-RR”是Thomas Bewley在Renaissance Robotics代码库中分享的一系列基于MATLAB开发的凸轮设计资源,适用于工程和机器人学中的运动控制研究。 MATLAB设计凸轮代码的文艺复兴机器人代码库与Thomas Bewley的文本《Renaissance Robotics》相关联。该存储库中的各种代码和文档按章节细分。我目前正在研究第1至6章,并每周更新几次这个仓库。如果您对这些代码感兴趣,请克隆并定期从主分支获取最新版本。 为了简化您测试这些代码的过程,您可以下载并安装MATLAB/Octave路径设置工具。如果有任何错误修复的建议,请提交修改请求。 所有文件由Thomas Bewley版权所有2021年,并受版权保护。第一部分涵盖了技术内容;第二部分介绍理论基础;第三部分涉及系统设计、开发和集成。
  • RR调度Verilog转法)
    优质
    本文介绍了使用Verilog语言实现的RR(Round Robin)调度算法代码。通过该代码可以有效地模拟和测试基于时间片轮转的调度机制。 请提供2/4/8输入RR调度的Verilog代码。
  • VB程序
    优质
    这段代码是用于编写和设计基于凸轮机制的自动化控制系统的Visual Basic编程实现,适用于机械工程与自动化工作者。 使用VB开发的程序可以生成凸轮轮廓,并自动生成NC代码。该界面设计友好。
  • MATLAB阿木一程序
    优质
    阿木一代凸轮设计程序是一款基于MATLAB开发的专业软件工具,用于高效精确地设计和分析凸轮机构。该程序简化了复杂的设计过程,为机械工程师提供强大支持。 收费代码在闲鱼转转上有售,不断优化中。
  • MATLAB廓线
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB软件进行凸轮轮廓线的设计。通过数学建模和编程实现,详细解析了凸轮曲线生成的过程与技巧。 利用MATLAB可以建立GUI界面,实现推程和回程轮廓线类型的快速选择。通过设定各种参数,可以获得凸轮的轮廓线。
  • MATLAB优化
    优质
    本项目提供一系列在MATLAB环境下实现的凸优化算法及应用示例。旨在帮助用户理解并解决实际问题中的优化需求。 CVX 是一个用于构建和解决纪律化凸优化问题(DCP)的建模系统。它支持多种标准问题类型,包括线性规划 (LPs)、二次规划 (QPs)、二阶锥规划 (SOCPs) 和半正定规划 (SDPs)。
  • 课程C语言源
    优质
    本资源提供了一套基于C语言编写的凸轮课程设计方案及源代码,适用于机械工程相关专业的学习与研究。 凸轮课程设计涉及机械原理的设计。本任务要求根据正弦和余弦加速度运动规律求解理论轮廓与工作轮廓的x、y坐标值。
  • 基于MATLAB优化
    优质
    本项目提供一系列使用MATLAB编写的凸优化问题求解代码,涵盖线性规划、二次规划等多种类型,适合科研与工程应用。 基于MATLAB的凸优化代码可以用于解决各种数学规划问题,在工程、经济等领域有着广泛的应用。通过使用MATLAB内置函数及工具箱,我们可以方便地实现复杂的凸优化模型,并进行高效的数值计算与仿真分析。例如,cvx工具箱为用户提供了简洁而强大的语法来描述和求解各类线性、二次以及对数障碍等类型的约束最优化问题。 在具体应用时,通常会先定义目标函数及其变量的性质(如连续可微),接着设置适当的边界条件或不等式限制;之后调用相关算法命令执行迭代计算直至满足预定精度要求或者达到最大循环次数为止。最后输出结果并进行必要的后处理工作以解释优化过程中的关键信息。 这样的代码编写流程不仅能够提高编程效率,还能显著减少人为错误的发生概率,使得研究者可以更加专注于问题建模和理论分析方面的工作而非陷入繁琐的编码细节当中。