基于Creo二次开发的液压管路智能设计系统的研究与应用

针对Creo软件中的Pro/ping模块无法满足复杂液压管路设计要求这一问题,对Creo软件进行二次开发。建立了完善的管路设计资源库,以解决原模块资源库匮乏的问题。提出软硬管联合设计的理念,实现了管路路径的快速设计与灵活调整。设计了具有优先级参考功能的管件选型模块,体现了智能设计的理念,解决了报表输出时多个物料对应同一编号的问题。通过与传统设计模式进行对比测试,验证了系统的可靠性和高效性,为工程行业解决液压管路设计问题提供了新的思路和方向。     

基于非策略Q-学习的网络控制系统最优跟踪控制

针对具有数据包丢失的网络化控制系统跟踪控制问题,提出一种非策略Q-学习方法,完全利用可测数据,在系统模型参数未知并且网络通信存在数据丢失的情况下,实现系统以近似最优的方式跟踪目标.首先,刻画具有数据包丢失的网络控制系统,提出线性离散网络控制系统跟踪控制问题;然后,设计一个Smith预测器补偿数据包丢失对网络控制系统性能的影响,构建具有数据包丢失补偿的网络控制系统最优跟踪控制问题;最后,融合动态规划和强化学习方法,提出一种非策略Q-学习算法.算法的优点是:不要求系统模型参数已知,利用网络控制系统可测数据,学习基于预测器状态反馈的最优跟踪控制策略;并且该算法能够保证基于Q-函数的迭代Bellman方程解的无偏性.通过仿真验证所提方法的有效性.