简介：为打印应用程序的工业大3D的一个新奇7轴机器人在这份报纸被介绍，它被机器人学和自动信息系统的研究所开发，Nankai大学。原型上的底，三维的打印上的机制深深地被把。由在打印的3D调查颜色失真的原因，一个新奇multistep赔偿算法基于模型优化和图象赔偿被开发。最后，试验性的结果显示出打印机器人站台和建议算法的3D的表演。

简介：

简介：Thispaperpresentsanovelapproachtodetectanddiagnosefaultsinthedynanmicpartofachisofstochasticsys-tems.theSuchagroupofsystemsaresubjectedtoasetofcrispinputsbuttheoutputsconsideredarethemeasurableprobabilitydensityfunctions(PDFs)ofthesystemoutput,ratherthanthiesystemoutputalone.Anewapproximationmodelisdevelopedfortheoutputprobabilitydensityfunctionssothatthedynamicpartofthesystemisdecoupledfrontheoutputprobabilitydensityfunctions.Anonlinearadaptiveobserverisconstructedtodetectanddiagnosethefaultinthedynamicpartofthesystem.Convergencyanalysisisperfomedfortheerrordynamicsraisedfromthefaultdetectionanddiagnosisphaseandanapplicabilitystudyonthedetectionanddiagnosisoftheunexpectedchangesinthe2Dgrmmagedistributionsinapaperformingprocessisincluded.

简介：研究了悬索在超谐波共振和1：3内共振共同作用下的两模态响应．首先利用Galerkin方法对悬索的面内运动方程进行离散，得到无穷维离散模型．并利用多尺度法推导出悬索同时发生超谐波共振和1：3内共振时的平均方程以及近似响应．最后研究了平均方程的稳态解以及垂跨比对幅频曲线、水平张力以及时间历程的影响．

简介：通过对Pre-B？tzinger复合体中兴奋性中间神经元模型的研究,从神经元动作电位和峰峰间距（ISIs）的角度考察了模型簇发放中所蕴含的动力学特性.通过对神经元膜电容、平衡电位以及离子通道电导系数等电生理参数的考察,得出了神经元动作电位ISIs序列的各种周期分岔现象,如：加周期分岔和倍周期分岔.通过模型结果可以进一步理解Pre-Btzinger复合体中兴奋性中间神经元簇发放的转化模式和编码特性,并为研究这些簇发放特性对呼吸节律的影响提供线索.

简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.

简介：研究了地震作用下非线性地基中桩基的3次超谐波共振问题．从地基桩中抽象出力学模型，考虑地基的非线性因素，运用Hamilton变分原理建立了桩基的非线性控制方程．利用Galerkin方法离散上述方程，基于多尺度摄动法研究了地震作用下非线性地基中桩的3次超谐波共振问题．以某嵌岩圆形桩为例，研究了地基土层厚度、剪切波速度及频率比对地震力的影响，数值模拟了非线性地基桩的3次超谐波共振响应，探讨了地震力、地基弹性及非弹性系数对超谐波幅频响应的影响，最后研究桩基产生3次超谐波共振时的时间历程曲线．结果表明，当地震波频率约等于桩基固有频率的1／3时，容易激发桩的3次超谐波共振响应；桩基的3次超谐波共振响应随着地震力、非弹性系数的增大而变得更加显著，随着弹性系数的增大而逐渐变小．

简介：研究3D刚体摆姿态稳定性的滑模控制问题．3D刚体摆由一个刚体绕一固定且无摩擦的支点旋转，刚体受到恒重力作用且具有三个转动自由度．针对3D刚体摆平衡位置处的姿态稳定控制问题，设计了滑模控制器并分析了角速度和姿态的渐进稳定性．由Lyapunov直接法找出了各个滑模系数取值的充分条件，并通过数值仿真实验验证了滑模控制方法的有效性．

简介：Thispaperproposesanewasymptoticattitudetrackingcontrollerforanunderactuated3-degree-of-freedom（DOF）laboratoryhelicoptersystembyusinganonlinearrobustfeedbackandaneuralnetwork（NN）feedforwardterm.Thenonlinearrobustcontrollawisdevelopedthroughamodifiedinner-outerloopapproach.TheapplicationoftheNN-basedfeedforwardistocompensateforthesystemuncertainties.Theproposedcontroldesignstrategyrequiresverylimitedknowledgeofthesystemdynamicmodel,andachievesgoodrobustnesswithrespecttosystemparametricuncertainties.ALyapunov-basedstabilityanalysisshowsthattheproposedalgorithmscanensureasymptotictrackingofthehelicopter＇selevationandtravelmotion,whilekeepingthestabilityoftheclosed-loopsystem.Real-timeexperimentresultsdemonstratethatthecontrollerhasachievedgoodtrackingperformance.

简介：Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切．泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用．本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法，研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响．结果表明，在不同初始条件下，当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold／homochnic”型、“subHopf／homoclinic”型和反相“fold／foldcycle”型和“subHopf／foldcycle”型簇放电．本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解．