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基于汉字的桥式学习课程设计
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作者 王鹏伟 《语文建设》 北大核心 2020年第18期68-71,共4页
"桥式学习"将工程概念移植到学习领域,是一种新型学习方式,其特点是:从一个知识点或一个具体问题展开,形成一个开放系统;在已知领域与未知领域之间建立一个支架,引导学生向未知领域探究;在探究过程中,不断产生新问题,导向未... "桥式学习"将工程概念移植到学习领域,是一种新型学习方式,其特点是:从一个知识点或一个具体问题展开,形成一个开放系统;在已知领域与未知领域之间建立一个支架,引导学生向未知领域探究;在探究过程中,不断产生新问题,导向未知领域。基于汉字的桥式学习(以下简称"汉字桥式学习")的基本思路是:以独体字为原点,以汉字初文为要素. 展开更多
关键词 独体字 探究过程 新型学习方式 开放系统 未知领域 课程设计 概念移植 基本思路
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考虑激发充分性的机械臂动力学最小参数集辨识
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作者 段辉义 李宗学 +1 位作者 卢旭盛 郭志坚 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期50-56,共7页
在考虑粗大误差和随机误差情况下,为了提高机械臂系统动力学参数辨识的精确性和鲁棒性,文章提出了基于鲁棒粒子群算法的参数辨识方法,建立了机械臂动力学模型;筛选出了动力学最小参数集,用于消除动力学参数间的冗余性。为了实现参数充... 在考虑粗大误差和随机误差情况下,为了提高机械臂系统动力学参数辨识的精确性和鲁棒性,文章提出了基于鲁棒粒子群算法的参数辨识方法,建立了机械臂动力学模型;筛选出了动力学最小参数集,用于消除动力学参数间的冗余性。为了实现参数充分激励,基于有穷傅里叶级数构造了激励轨迹,并以最小化矩阵条件数为目标实现了轨迹优化。为了提高参数辨识性能,在粒子群算法中引入了“向其他个体学习”的新型学习方式;在适应度函数设计中加入了粗大误差剔除功能,有效提高了算法的抗干扰能力。经机械臂系统加噪实验验证,鲁棒粒子群算法优化的驱动力矩残差均值为1.1975N·m,比量子粒子群算法减少了75.29%;力矩实际值与计算值相关度为0.9593,比量子粒子群算法提高了11.73%。实验结果表明,鲁棒粒子群算法在机械臂动力学参数辨识中具有更高的精度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 机械臂动力学 最小参数集 鲁棒粒子群算法 新型学习方式 矩阵条件数
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