计算机辅助设计控制系统应用软件

一、前言计算机辅助设计控制系统(简称控制系统CAD)是控制理论到实际应用之间的桥梁。过去,控制系统的分析和设计主要依靠纸和笔以及一些图表的帮助,设计的好坏很大程度上取决于设计者的经验。而对于包含多输入多输出的较为复杂的控制系统的分析和设计则十分困难。近二十多年来,发展了许多分析和设计控制系统的新的理论和方法,这些理论和方法只     

计算机辅助设计控制系统——THCADCS

大型软件包THCADCS的总体结构及其各个模块的主要功能,系统的主要特点和应用领域.     

Windows环境下数字化仪的使用

如何在WINDOWS的画笔软件Paintbrush中用数字化仪代替鼠标输入图形,给出了具体步骤和应用实例.     

计算机辅助设计控制系统程序包THCADCS简介

THCADCS是清华大学计算机系控制教研组研制的交互式程序包,它可用于控制系统的分析、设计、仿真以及控制系统的模型转换等方面。THCADCS的交互性主要是通过命令来实现的。用户从终端输入所选择的命令,计算机进行相应的动作。一条命令通常与一个应用子程序相对应。各应用子程序间的信息传递是通过每个命令所带的命令参量表来实现的。参量表的使用比较灵活,用户可以自由命名参量表中的变量,甚至有的命令参量表中的变量个数也是可以选择的。考虑到不同类型用户的需要,该程序包还提供了其他可供选择的交互方式,例如问答式,它可一步一步地指导用户;文件式,它使用户只要     

计算机辅助设计控制系统程序包——罗马尼亚SIPAC介绍

SIPAC是罗马尼亚FELIXC—512型计算机所附带的计算机辅助设计控制系统软件包,本文介绍这个程序包的特点、主要功能及程序管理,目的在于促进它的推广使用。同时也对我们建造自己的软件包起到一个借鉴的作用。     

递阶再励学习中Option的自动发现与生成

Option的自动发现与生成是递阶再励学习的难点之一,论文提出探索密度检测(ED)法,通过检测状态空间中的探索密度来发现并构建Option。和现有的方法相比具有和任务无关、不需要先验知识等优点;能很好地工作于完全未知的环境中;并且构造出的Option,在同一环境下不同任务间可以直接共享。     

分布估计算法综述

分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点. 分布估计算法是遗传算法和统计学习的结合，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，如此反复进行，实现群体的进化. 分布估计算法中没有传统的交叉、变异等遗传操作，是一种全新的进化模式；这种优化技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模，从而能有效的解决多变量相关的优化问题. 根据概率模型的复杂性，本文按照变量无关、双变量相关、多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法. 作为一篇综述性文章，本文旨在全面系统的向国内读者介绍这一新技术，并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方向.     

结构化状态空间中的递阶再励学习方法

在状态空间满足结构化条件的前提下,通过状态空间的维度划分直接将复杂的原始MDP问题递阶分解为一组简单的MDP或SMDP子问题,并在线对递阶结构进行完善.递阶结构中嵌入不同的再励学习方法可以形成不同的递阶学习.所提出的方法在具备递阶再励学习速度快、易于共享等优点的同时,降低了对先验知识的依赖程度,缓解了学习初期回报值稀少的问题.     

机器人喷涂过程中的喷炬建模及仿真研究

本文在研究了喷涂机器人的喷炬特性后，根据物理模型采用了一种简化的数学模型来 描述在喷炬流场中的涂料流量分布函数．并从上述函数出发，进一步得到了喷涂的涂料沉积 方程．根据仿真实验与实际喷涂的数据进行比较，证明了模型的正确性．这一喷炬模型是喷 涂机器人离线编程系统的重要组成部分．