如何在Dymola中继续模拟参数不断变化的运动？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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从 0到1，开发一个动画库（1）

，如、、、，及相应的回调函数支持手动式触发动画的各种状态，如、、、支持自定义路径动画支持多组动画的链式触发完整的项目在这里：点赞行为高尚！...这些状态值在运动过程中，随着时间不断发生变化，状态值与时间存在一一对应的关系，这就是所谓的“帧-值”对应关系，常说的动画缓动函数也是相同的道理。...首先我们在core.js中创建了一个类：我们在构造函数中对实例调用函数，对其初始化：将传入的参数保存在实例属性中。当你看到的时候可能不大明白：外界传入的到底是啥？...此外，是由外界提供的渲染函数，即，它的作用是：动画运动的每一帧，都会调用一次该函数，并把计算好的当前状态值以参数形式传入，有了当前状态值，我们就可以自由地选择渲染动画的方式啦。...接下来我们给Core类添加一个循环函数：的作用是：倘若当前时间进度还未到终点，则根据当前时间进度计算出目标现在的状态值，并以参数的形式传给即将调用的渲染函数，即，并继续循环。

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Simcenter3D汽车制动管路设计仿真与验证

因为管路问题的复杂性，涉及非线性效应（大位移、大旋转）和过程中可能产生的屈曲和扭转现象，传统的管路设计方法，由于无法知道管路在运动过程中的实时位置和状态，而多采用试错的方法，即反复试验不断修正。...在每一个增量的求解完成后，继续进行下一个载荷增量之前程序调整刚度矩阵以反映结构刚度的非线性变化，使用平衡迭代使在每一个载荷增量的末端解达到平衡收敛（在某个容限范围内）在每次求解前，NR 方法估算出残差矢量...因为管路问题的复杂性，涉及非线性效应（大位移、大旋转）和过程中可能产生的屈曲和扭转现象，传统的管路设计方法，由于无法知道管路在运动过程中的实时位置和状态，而多采用试错的方法，即反复试验不断修正。...为考虑管路的动态运动，真实的实现管路模拟还可以施加相应的运动副到管路接头、支撑结构及车身连接部件，以实现管路与车身的连带运动，从而实现管路的实时运动模拟。...b.管路优化：用户可以定义设计变量、约束条件及目标函数（如长度最小化或安全系数最大化等），来实现管路参数化优化分析，找到管路设计的最佳解决方案。

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不用LLM，遗传编程可控Python代码！谷歌DeepMind等提出全新ARZ框架｜IROS 2023

自动发现Python代码，代表四足机器人模拟器的可适应策略演化可以发现控制程序，这些程序在与环境交互的过程中，利用其感官-运动经验来微调其策略参数或即时改变其控制逻辑。...这就实现了在不断变化的环境条件下，保持接近最佳性能所需的自适应行为。...测试环境研究人员考虑在两种不同的环境中来测试ARZ：一个是四足机器人真实模拟器，另一个是全新倒立摆。在这两种情况下，ARZ策略必须处理过渡函数的变化，这通常会阻碍它们的正常功能。...倒立摆突变任务的进化后测试结果简单性和可解释性在这里，研究人员对ARZ策略进行分解，以详细解释它是如何在不断变化的环境中，整合状态观测结果来计算最优行动的。...研究人员发现的是三个累加器，它们收集了观察值和行动值的历史记录，从中可以推断出当前的行动。在所有参数都不断变化的任务上，演化出有状态动作函数示例该算法使用11个变量，每步执行25 FLOPs。

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运动规划和SLAM什么关系？

这不是一个简单的工作，因为地图可能发生变化，其他运动的物体也是必须要绕过的障碍物，所以常常需要更改自己的规划，如何在这种复杂的环境下高效率地实现最佳路径，就是运动规划的使命。...我们先来看下面的例子，这是一个用在DARPA城市挑战赛中的真实运动规划算法。...自动驾驶实时运动规划我们可以看到，当汽车运行时，迷宫在不断变化，这是模拟汽车正在用传感器探测附近的障碍物，只有障碍物距离汽车足够近被汽车探测到后，我们才会把障碍物考虑到运动规划框架里，这时候汽车需要更改当前已经规划好的路径...比如家用扫地机器人、物流仓库用的仓储机器人、饭店里的送餐机器人、酒店/医院里的配送机器人等；还有自动驾驶汽车；在复杂的环境（如树林、建筑群）里飞行的智能无人机等。...只有深入理解算法原理和代码实现才能具有核心竞争力，在找工作中成为offer收割机。

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DEFORM环轧模拟——你真的了解吗？

有限元模拟是解决塑性成形工艺缺陷和优化的一种非常具有经济价值的工具，但环轧由于其工艺特点，在仿真模拟时具有难度。首先，接触的高度非线性变化，轧辊与坯料都是沿轴向线接触，接触带较窄，且在不断变化。...四面体网格圆弧接触六面体网格圆弧接触 Ring rolling模块中接触部位网格自动加密由于接触位置不断变化，如果继续使用传统的拉格朗日法，接触部位的局部加密网格就会旋转移动，网格不断重划分将会占用大量计算时间...对于这几项稳定约束在设置过程中可选择性的关闭或打开。环轧模拟的目的在于寻找一种稳定长大且没有缺陷的轧制工艺参数，这些约束不但不会影响研究目的，反而更快地预测工艺缺陷，找到最佳工艺参数。...3.虚拟工作台环件轧制过程中，实际设备常会有一个平面工作台，由于其形状简单，作用是阻止工件在轧制过程中不超过该平面，所以该工作台可参数化表示其作用，虚拟简化设置，环轧向导界面中只需选择是在工作台在环件的上方还是下方...4.制坯—冲孔—扩孔—环轧联合模拟计算在目前的环轧模拟应用中，很多软件展示的案例都是初始坯料理想化的几何和统一状态变量分布，模拟结果严重不符合实际工艺。

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机器人也不怕被忽悠瘸了（doge）

让机器人断腿继续走的秘密快速适应环境变化是机器人部署到现实世界中非常重要的一项技能。但目前常用的循环神经网络（RNN）技术存在策略单一、重参数化导致推理时间长、可解释性差等问题。...随着不断的进化，该方法能够发现控制程序（即Python代码，如下图所示），从而在与环境互动的同时，利用感觉运动经验来微调策略参数或改变控制逻辑（也就是当随机分支在随机时间突然中断时运行新的分支）。...最终就可以在不断变化的环境下实现自适应。...此外，有所不同的是，该方法还去掉了原始AutoML Zero技术中的监督学习模式，最终无需明确接收任何监督输入（如奖励信号）就可以让进化程序在整个生命周期内进行调整。...比神经网络更有效作者用宇树科技的“莱卡狗”（Laikago）四足机器人模拟器在模拟环境中进行了效果测试。最终，只有ARZ可以进化出在随机断腿情况下保持向前运动和避免摔倒的自适应策略。

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机器人核心技术运动规划：让机器人想去哪就去哪

这不是一个简单的工作，因为地图可能发生变化，其他运动的物体也是必须要绕过的障碍物，所以常常需要更改自己的规划，如何在这种复杂的环境下高效率地实现最佳路径，就是运动规划的使命。...我们先来看下面的例子，这是一个用在DARPA城市挑战赛中的真实运动规划算法。...自动驾驶实时运动规划我们可以看到，当汽车运行时，迷宫在不断变化，这是模拟汽车正在用传感器探测附近的障碍物，只有障碍物距离汽车足够近被汽车探测到后，我们才会把障碍物考虑到运动规划框架里，这时候汽车需要更改当前已经规划好的路径...比如家用扫地机器人、物流仓库用的仓储机器人、饭店里的送餐机器人、酒店/医院里的配送机器人等；还有自动驾驶汽车；在复杂的环境（如树林、建筑群）里飞行的智能无人机等。...只有深入理解算法原理和代码实现才能具有核心竞争力，在找工作中成为offer收割机。路径规划和运动控制****岗位在自动驾驶，物流机器人，清洁机器人行业是硬需求。

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【专栏】计算机图形学年鉴：研究现状、应用和未来

对计算机图形学发展模式的回顾和思考回顾和思考过去几十年来图形学的发展，我们发现图形学研究的核心对象和科学问题并没有发生根本性的变化。但是技术和三维信息的表达却在不断的发展更新。...计算机图形学的未来：设备和硬件展望未来，我们认为，上述图形学发展的模式还会继续。硬件的发展和革新，会不断促进了新的图形技术和应用产生和迭代发展。...机器人为了在不断变化的三维场景中完成给定任务，不仅需要实时重建不断变化的三维场景的几何，还需要识别真实场景中的物体的类别和物理特性，从而预测物体的运动并决定自己的运动。...同时，机器人自身也需要实时的动态模拟技术来准确地规划和预测自己的运动，和环境中物体进行交互，从而最终完成任务。三维打印三维打印硬件的发展使得生产复杂几何形状和不同几何形状的成本显著下降。...大规模可扩展的实时模拟技术在真实世界中，不同物体的运动和相互作用构成了世界复杂的动态。而在人类社会中，人的行为和交互则更为复杂。

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npn饱和截止放大怎么判断_二极管饱和状态

从时间上不断增加VBB的值来理解这个过程： 1.当VBB的是，UCE>0，这样看，电子还是会从发射极向集电极运动，另外，运动主要是扩散运动和漂移运动，漂移运动被抑制，但是发射极过来的电子浓度高，扩散运动还是会继续的）。...3.当UI不断增加，IB不断增加，IC也增加，RC的分压也增加，导致UC减小以至于趋近于0，集电极收集电子的能力不足，三极管达到饱和状态。在模拟电路，尽量让电路工作在上图中的放大区，线性区域。...饱和失真和截止失真 UCE就是输出电压UO,UCE的变化在静态工作点UCEQ上下变化（当IB动态变化时）....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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gps信号发生器的功能介绍

SYN5203型gps信号发生器（1）产生高动态 GPS 信号检验接收机的跟踪和捕获性能箭载、星载 GPS 接收机安装在高速运动的载体上，载体飞行的速度和加速度都很大，接收机必须在这种高动态环境...这在高动态接收机的研制阶段尤其方便，可以通过反复利用模拟器进行实验，不断优化接收机环路参数，使接收机的捕获和跟踪能力达到最佳。...（2）作为精度比较标准检验 GPS 接收机的动态测量精度目标的位置和速度、目标到各星的距离、距离变化率之所以是精确已知的，是因为卫星信号模拟器可以根据目标飞行的轨迹产生相应动态的 GPS 信号。...（3）产生特定的 GPS 信号验证测量方案的可行性利用 GPS 测量高速运动飞行器如运载火箭、导弹的飞行轨迹，由于其姿态变化往往较大，若采用一般的单天线测量方案，可导致信号中断，引起接收机失锁。...不断改变两天线安装相对位置参数，观察接收机的工作情况，为选择最有利的天线安装位置提供参考。

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Nature Neuroscience重磅综述:网络神经系统中的动态表征

神经科学的最新研究已经开始独立处理信息处理的两个组成部分:刺激在神经活动中的表示和模拟神经相互作用的网络中的信息传输。然而，直到最近，研究才试图将这两种方法联系起来。...有趣的是，这些方法和相关技术表明，群体活动的空间可以是高维度的，也可以是低维的。在高维度上，群体活动编码信息的效率更高，如编码视觉刺激，而在低维度上，活动编码更稳健，如复杂的认知或运动任务。...这些和其他数学方法，如代数拓扑中的滑轮，可以应用于神经数据，以帮助我们理解活动模式在大脑区域传递时是如何变化的。在类似的调查中，其他人试图量化大脑区域传递的信息。...很难凭经验观察自主的区域内大脑动力学，因为每个区域都在不断与其他区域互动。大脑区域之间的相互作用越强，相互作用就越能降低观察到的动力学的维度，达到一个或两个维度可以解释大部分神经活动变化的程度。...结论生物体生活在不断变化的环境中，并与环境相互作用。最近的研究通过研究表征如何随时间变化以及它们如何在神经元和大脑区域之间传递，扩展了我们对生物体如何模拟这样一个世界的理解。

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Cocos Creator 3D 物理模块介绍

更加复杂的物理，如复杂约束、车量模拟、布娃娃模拟等，目前组件还未提供，但可以考虑在自己项目中嵌入第三方物理。...规则的运动模拟在 Cocos Creator 3D 中，可以通过节点 Transform 数据（即 position、rotation、scale 等属性）对节点进行变换，这也同样会驱动其节点链上的模型...、粒子、刚体等组件的矩阵信息，以下脚本将通过修改节点的 Transform 信息进行椭圆方程的运动： // 这里演示节点以椭圆方程进行运动 // 注：椭圆的参数方程 x = a*cosθ...举例： F=M·a F 是刚体的受力，M 是质量，a 是加速度 v=a·t v 是瞬时速度，a 是加速度，t 是时间这种方式需要理解一些参数去实现效果，如施加力时需要考虑刚体的质量，以及对刚体施加的时间...，Cocos 将在这个基础上持续不断的加入更多的功能。

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优化算法——模拟退火算法

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降低的过程中，固体的内能减小，粒子的慢慢趋于有序...模拟退火算法从某一较高的温度出发，这个温度称为初始温度，伴随着温度参数的不断下降，算法中的解趋于稳定，但是，可能这样的稳定解是一个局部最优解，此时，模拟退火算法中会以一定的概率跳出这样的局部最优解，以寻找目标函数的全局最优解...如上图中所示，若此时寻找到了AA点处的解，模拟退火算法会以一定的概率跳出这个解，如跳到了DD点重新寻找，这样在一定程度上增加了寻找到全局最优解的可能性。...(3)转第(1)步继续执行，知道达到平衡状态为止。模拟退火算法流程 ?...* @param x目标函数中的一个参数 * @param y目标函数中的另一个参数 * @return函数值 */ public static double getFuncResult

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《C++与高效物理引擎算法：打造逼真虚拟世界》

它能够模拟现实世界中的物理现象，如物体的运动、碰撞、重力等，为用户带来更加逼真的体验。在游戏开发中，物理引擎算法可以让游戏角色的动作更加自然流畅，增强游戏的可玩性和趣味性。...这些算法可以根据不同的场景和需求进行选择和优化，提高碰撞检测的效率和准确性。 2. 动力学模拟动力学模拟是物理引擎算法的另一个重要组成部分。它能够模拟物体的运动和受力情况，如重力、摩擦力、弹力等。...工程模拟在工程模拟领域，物理引擎算法可以帮助工程师预测和分析物体的行为，提高设计的准确性和可靠性。例如，汽车碰撞测试、飞机飞行模拟等都需要使用物理引擎算法来模拟物体的运动和受力情况。 3. ...例如，虚拟现实游戏和应用可以使用物理引擎算法来模拟物体的碰撞和重力，增强用户的沉浸感。五、未来发展趋势随着计算机技术的不断发展，物理引擎算法也在不断进步和创新。...在实际应用中，物理引擎算法已经在游戏开发、工程模拟、虚拟现实等领域发挥了重要作用。未来，随着技术的不断进步，物理引擎算法将继续发展和创新，为我们带来更加精彩的虚拟世界。

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Google X华人博士发布机器人模拟器SimGAN，ICLR2021已发表！

他的研究兴趣是机器人应用的计算机动画和物理模拟，以及统计技术如何在这些领域中发挥作用，除此之外对数值优化，人类认知和运动学习也很感兴趣。...在机器人运动任务上，该方法优于多个强基线，包括领域随机化。一个可学习的混合模拟器传统的物理模拟器是一个程序，用来解决微分方程，在虚拟世界中模拟运动或相互作用的物体。...具体地说，研究人员使用一个可学习的仿真参数函数来代替通常由人工定义的模拟器参数ーー接触参数(如摩擦系数和恢复系数)和电机参数(如电机增益) ，因为接触的未建模细节和电机动态是产生仿真间隙的主要原因。...这些典型的未建模物理现象可以使用与状态相关的模拟参数函数来捕获。此外，虽然接触和电机参数通常难以识别和易于变化，由于磨损，我们的混合模拟器可以自动学习他们从数据。...到目前为止，我们已经测试了它在运动任务中的应用，我们希望通过将它应用于其他机器人学习任务，如导航和操作，来构建这个通用框架。

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每日学术速递12.17

编辑过程的耗时和劳动密集性：在多个行业中，如动画、制造业、设计和游戏，3D内容的编辑仍然是一个耗时且劳动密集的过程。...NeRF参数的复杂性：在NeRFs中，颜色和密度属性复杂地编码在参数中，使得编辑过程变得复杂。...场景连续性和一致性的维护：视频生成方法常常难以捕捉现实世界中不断移动的行人、车辆和物体的结构变化，以及元素之间的密切互动，导致场景连续性出现问题，例如背景和车辆类型的变化。...时空解耦：通过解耦空间和时间关系，Stag-1能够独立地控制场景中的时间变化和空间变化，从而实现更自然和精确的自动驾驶模拟。 2....特定关键点评估：对文本到运动任务中的模型性能进行了关键点级别的评估，特别关注在视障人士导航中具有独特运动分布的关节，如头部、手臂关节和辅助工具关节。

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AI躯体模型、内稳态控制原理

,如内分泌系统的变化[5],免疫系统的变化[6],以及消化系统和肠道的变化[7,8].然而,为了简单起见,本文将把所有这些系统视为“内脏感受。...这项任务是最大限度地提高身体机能的能量效率,以“预测不断变化的需求,评估优先事项,并使机体做好准备,在它们导致错误之前满足它们”(第 4 页,Sterling [21]),这个过程称为 allostasis...这项任务是最大限度地提高身体机能的能量效率,以“预测不断变化的需求,评估优先事项,并使机体做好准备,在它们导致错误之前满足它们”(第 4 页,Sterling [21]),这个过程称为 allostasis...控制理论也明确了什么是期望的轨迹,该轨迹如何在物理上实现,以及一个系统如何驱动另一个系统遵循更期望的轨迹而不是不太期望的轨迹。...通过这个镜头,大脑被认为既是控制器(在其内脏运动和骨骼运动功能中)又是相应的状态估计器(在其感知和模拟功能中)。

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模拟退火算法（SAA）C语言与MATLAB实现

模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm, SAA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降低的过程中...模拟退火算法从某一较高的温度出发，这个温度称为初始温度，伴随着温度参数的不断下降，算法中的解趋于稳定，但是，可能这样的稳定解是一个局部最优解，此时，模拟退火算法中会以一定的概率跳出这样的局部最优解，以寻找目标函数的全局最优解...如上图中所示，若此时寻找到了A点处的解，模拟退火算法会以一定的概率跳出这个解，如跳到了D点重新寻找，这样在一定程度上增加了寻找到全局最优解的可能性。...式中T为温度，然后从(0,1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数R，若R变化后的状态作为下次的起点；否则，将变化前的状态作为下次的起点。...(3)转第(1)步继续执行，知道达到平衡状态为止。模拟退火算法流程 ?

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生物躯体稳态控制的第一原理

,如内分泌系统的变化[5],免疫系统的变化[6],以及消化系统和肠道的变化[7,8].然而,为了简单起见,本文将把所有这些系统视为“内脏感受。...这项任务是最大限度地提高身体机能的能量效率,以“预测不断变化的需求,评估优先事项,并使机体做好准备,在它们导致错误之前满足它们”(第 4 页,Sterling [21]),这个过程称为 allostasis...这项任务是最大限度地提高身体机能的能量效率,以“预测不断变化的需求,评估优先事项,并使机体做好准备,在它们导致错误之前满足它们”(第 4 页,Sterling [21]),这个过程称为 allostasis...控制理论也明确了什么是期望的轨迹,该轨迹如何在物理上实现,以及一个系统如何驱动另一个系统遵循更期望的轨迹而不是不太期望的轨迹。...通过这个镜头,大脑被认为既是控制器(在其内脏运动和骨骼运动功能中)又是相应的状态估计器(在其感知和模拟功能中)。

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优化算法——模拟退火算法

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降低的过程中，固体的内能减小，粒子的慢慢趋于有序...模拟退火算法从某一较高的温度出发，这个温度称为初始温度，伴随着温度参数的不断下降，算法中的解趋于稳定，但是，可能这样的稳定解是一个局部最优解，此时，模拟退火算法中会以一定的概率跳出这样的局部最优解，以寻找目标函数的全局最优解...如上图中所示，若此时寻找到了 A A A点处的解，模拟退火算法会以一定的概率跳出这个解，如跳到了 D D D点重新寻找，这样在一定程度上增加了寻找到全局最优解的可能性。...模拟退火算法模拟退火算法过程 (1)随机挑选一个单元 k k k，并给它一个随机的位移，求出系统因此而产生的能量变化 Δ E k \Delta E_k ΔEk。...式中 T T T为温度，然后从 ( 0 , 1 ) \left ( 0,1 \right ) (0,1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数 R R R，若 R 变化后的状态作为下次的起点

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