最近在学习opensim的建模仿真，学习这个软件是为了需要输出的各个关节在运动中的角度，以便于在下一步仿真中用到。 opensim版本为opensim4.0beta下载地址为：...

一个刚刚接触opensim的小白，从官网上扒的教程，乱七八糟的整理到一起，还有很多疑问。 I. Objectives OpenSim简介Introduction to OpenSim 肌肉骨骼模型Musculoskeletal models使我们能够研究神经肌肉协调性...

一：目标Opensim简介骨骼肌肉模型能用来研究神经肌肉...建好模型后，就可以用来研究骨骼肌肉几何体的作用、关节运动学、肌肉-肌腱属性对肌力和关节力矩的影响。目的本例的目的是介绍图形化的骨骼肌肉模型，说明下肢...

一：目标研究本例的目的是...在opensim中，逆运动学可计算关节角，逆动力学计算净关节反应力和净关节力矩。建立最贴合运动物体的骨骼肌肉模型后，逆运动学计算关节角。随后，根据算出的关节角度和已有的模型角速度...

OpenSim基本逻辑介绍 根据Delp等人在其论文：OpenSim: Open-Source Software to Create and Analyze Dynamic Simulations of Movement[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering中提到的基本逻辑架构，...

FD Tool一、概念二、数据准备2.1 OpenSim Tools菜单位置2.2 输入项2.3 输出项三、Forwrd Dynamics是如何进行分析的四、如何使用FD Tool（窗口介绍）五、Forward Dynamics设置文件和XML标签5.1 指定执行名称5.2 指定...

下面通过一个操作示例hands-on example描述如何使用该软件来计算和分析步态运动学。 ·什么是OpenSense？ ·如何设置OpenSense工具 ·运行OpenSense来计算步态运动学 ·通过Matlab脚本自定义OpenSense工作流 ·通

其中会用到一个精简版的人体肌肉骨骼模型，通过肌肉驱动来使模型运动。我们分别在穿戴和不穿戴助行装置的条件下进行仿真，分析助行装置对人体步行过程中代谢值的影响。一、导入模型点击这里 进入下载页面，按要求...

为了更好地解决人体运动仿真问题，斯坦福大学研发了OpenSim，它是一款应用于人体肌肉骨骼模型开发、模拟仿真和运动分析的开源免费软件。本文以计算机建模和数学理论推导为基础，对OpenSim的建模理论和仿真步骤作详细...

本文目标OpenSim自带的人体模型只有骨骼、肌肉和关节，如果需要研究人体与其他物体的相互作用（比如说人提起一个重物时胳膊各肌肉的受力分析），就需要在原模型中添加实体模型（该模型需在三维CAD软件中建好）。...

OpenSim基本逻辑介绍 原文链接：点击这里 根据Delp等人在其论文：OpenSim: Open-Source Software to Create and Analyze Dynamic Simulations of Movement[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering中提到的...

关节角度的变化。1.熟悉手腕模型、属性编辑器2.肌腱转移手术仿真3.检查手术对关节力矩、肌力、肌肉力拒臂4.研究肌腱迟滞长度对等距肌肉力的影响二：手腕的骨骼肌肉模型导入模型后移动coordinates中的滑块来观察手腕...

在OpenSim官网中，我们可以看到这样的描述：IK工具将遍历运动的每个时间步（帧）来计算广义坐标，该坐标将模型的marker放置在与实验数据（受试者标记点）最匹配/最贴合的位置。在数学上，“最匹配”表示为加权最小...

例子——静态优化综述静态优化是一种估计满足所给运动的位置、速度、加速度以及外部力（如地面反作用力）时，muscle activations与肌肉力的方法。之所以称为静态优化，是因为每一帧（或步）独立计算，不需要把每一步...

[OpenSim]Plot绘图窗口一、Plot绘图界面1.1 绘图窗口Plot1.2 曲线创建窗口Curve Create1.3 绘图摘要窗口Plot Summary二、曲线创建窗口 - 创建曲线2.1 内置曲线2.2 运动曲线2.3 外部曲线三、导出及打印 官网链接：...

[OpenSim]CMC Tool文件设置 关于本博客内容，为作者仿真模拟过程中的经验积累 示例文件：Arm26模型文件 所需要的文件路径：arm26_Setup_ComputedMuscleControl.xml < pathOpenSim-Model >\Arm26\...

首先我们需要明确的一点是，IK是一个离散积分的过程，通过对每个时刻内实验者的运动学数据进行计算，积分得到最终的运动轨迹。那么相对应的CMC（计算机肉控制）则是微分（差分）的过程，通过运动微分方程求解出所要...

CMC目的：计算一组在存在外力作用下(如果适用)能够驱动动态肌骨模型来跟踪一组输入的目标的运动学(Desired Kinematics)的肌肉激励(或更一般地说，执行器控制Actuator Controls)。 一、CMC工具输入输出文件 1.输入...

JointReaction anaiysia是用于计算关节处的合力和力矩。具体而言，它计算模型在对应的运动形式下、在所有载荷（外载荷、内部肌肉制动器等）作用下、在相连区段之间传递的关节力和力矩，为一个合力...

首先确定系统的广义坐标qqq，对于图中所示的二维模型为例，广义坐标包含躯干的水平、数值方向位移和姿态角，以及每条腿三个关节角，一共3+2∗3=93+2*3=93+2∗3=9个自由度。之后通过这些广义变量和广义变量的导数，...

在最近的 NeurlPS 2019 强化学习赛事中，百度凭借基于飞桨的自研强化学习框架 「PARL」 再次夺冠。机器学习领域顶级会议 NeurIPS 2019 将于 12...

比赛比赛名称：NIPS年份：2018企业：百度操作：竞赛名次：1雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论消息，距 NIPS 2018 召开还有不到一个月的时间，NIPS 2018 上的各种技术挑战赛也接近尾声。关于挑战赛的详细信息，请...

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共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。建立预测模型（时间序列预测模型， Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。

自动驾驶模型的建立

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。

五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。