机器人是一个复杂的动力学系统，机器人动力学研究包含两类 问题：一类是已知机器人各关节的作用力矩（或力）时，求解机器 人的运动轨迹，即正动力学分析问题；另一类是已知机器人运动轨 迹，求解所需要的关节驱动力矩（或力），即逆动力学分析问题。 本 节 导 入 求解比较困难 较长时间的运算 正动力学问题 我们只对 进行详细分析 逆动力学 了解机器人动力学，也就是了解决定机器人动态特性的运动方程式， 即机器人的动力学方程。它表示机器人各关节的关节变量对时间的一阶 导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系，是机器人机械系 统的运动方程，其实际动力学模型可以根据已知的物理定律求得。 逆动力学问题 即机器人在关节变量空间的轨迹已确 定，或末端执行器在笛卡尔空间的轨 迹已确定 ( 轨迹已被规划 ) ，求解机 器人各执行器的驱动力或力矩。 正动力学问题 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 机器人运动方程的求解可分为两种不同性质的向题 人们研究动力学的重要目的之一是对机器人的运动进行有效控制， 以实现预期的运动轨迹。常用的方法有牛顿 - 欧拉法、拉格朗日法、凯 恩动力学法等，在本节中只介绍拉格朗日法。 凯恩动力学法 运算量最小、效率最高， 在处理闭链机构的机器人动力学方面有一定的优势 拉格朗日法 是引入拉格朗日方程直接获得机器人动力学方程的解析公式， 并可得到其递推计算方法 一般来说，拉格朗日法运算量最大，

⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 量子力学体系的建立： 随着物质波假说、泡 利不相容理论、矩阵 力学、波动力学、狄 拉克方程、不确定性 原理、互补性原理等 一系列理论的提出， 量子力学的理论体系 构建完成，从根本上 改变人类对物质结构 及其相互作用的理解。 量子力学诞生： 马克斯·普朗克 首次提出“量 子”的概念， 这被普遍认为 是量子力学的 开端。 量子版图灵机 概念提出：保 罗·贝尼奥夫首 次提出了量子

其中极具代表性的应用场景之一就是计算机通信和互联网，其使得人 与人之间的交流变得非常方便。近几十年来，以操控量子态为基础的 第二次量子革命又带来了新的量子信息技术，比如量子通信、量子计 算和量子精密测量。这类新技术都是以量子力学原理来进一步突破原 有的技术路线。其中量子通信是利用量子不可克隆原理从物理上实现 绝对安全通信；量子计算是利用量子态叠加原理实现并行运算，极大 提高计算速度；而量子精密测量则是突破标准量子极限进一步提升测 一、量子信息技术概述 1.1 量子信息基本概念 1.1.1 从经典力学到量子力学 图 1. 从宏观尺度的篮球到微观尺度的原子。相应的物理理论从经典 力学过渡到量子力学。 在日常生活中，我们肉眼所能见到的物体的运动行为都属于经典 物理所研究的范畴。比如一块被水平扔出去的石头做抛物线运行，踩 油门让车加速等。这些运动规律都可以被牛顿力学所描述。通过给定 物体的质量和受力情况就可以通过 F  ma 速度，再结合运动学公式和初始状态计算该物体往后任意时刻的运动 状态。然而牛顿力学可以计算的运动规律是有范围的，即低速宏观弱 引力场情况。如图 1 所示，当我们研究的物体尺寸从日常生活中见到 的宏观世界，如飞机、汽车和篮球，逐渐变小到了原子尺寸的微观世 界时，情况大不相同。而描述这个微观世界粒子运动规律的理论就是 量子力学。在量子力学中，微观粒子的运动状态由波函数  表达。 6 只要完全搞清楚物体的波函数

智能业务应用，助力新阶段水利高质量发展。 智慧水利建设背景 “2+N 业务”应用 数字孪生流域建设 数字孪生流域建设 数 据 底 板 模 型 平 台 水利专业模型 水文模型 水环境模型 水力学模型 水资源模型 水土保持 模型 泥沙动力学 模型 水利工程安全模型 智能模型 遥感识别 视频识别 语音识别 模型管理 仿真引擎 场景配置 仿真设计 可视化模型 自然背景 水利工程 水利机电设备 、溢洪道： LOD300 80 ㎡ 重要部位发生较大变化后及时更新 信息基础设施 数据底板 模型平台 知识平台 水利专业 模型 水文模型 降雨预报 洪水预报 冰凌预报 … 水力学模型 洪水演进 河口演变 工程联合调度 流域降水径流 泥沙动力模型 坡面产流产沙 沟坡区 重力侵蚀 沟道水沙演进 … 水资源模型 水资源量 分析评价 水资源 调配模拟 水资源 见 反 馈 举 报 投 诉 查询黄河概况 这是您要查询的信息 倾听中 ... 遥感识别模型 视频识别模型 语音识别模型 模型平台建设：智能模型 水利专业模型库完善并集成了水文模型、水力学模型、水资源模型、水利工程安全模型等，模型库中的模型可以独立使用，也可以利用水利模型库装配能 力，实现自主可控、灵活组装生成新模型，为模拟仿真提供”算法”支撑。 可视化模型 数字模拟 仿真引擎

海光DCU算力赋能AI4S转型 深势科技携手海光构建DCU异构训练平台，成功实现DeepMD高精度 原子势能模型的大规模并行训练，加速推动AI在分子模拟领域的落地 与升级。 背景需求 / BACKGROUND 分子动力学模拟在物理、化学与材料研究中广泛应用，而经典力场精度有限，难以覆盖复杂体系行为。深势科技的DeepMD-kit作为基于深 度学习的原子势能函数生成框架，可大幅提升精度并支持第一性原理级别的模拟。然 兼容主流CUDA架构与深度学习框架。 方案亮点 / HIGHLIGHTS 案例价值 / ICASE VALUE 跨尺度高精度模拟：深势科技联合海光平台，基于国产DCU的 并行训练方案，将分子动力学模拟规模从百万原子拓展至十亿 原子量级，成功实现跨尺度高精度模拟。 高效训练与推理：海光平台原生适配DeepMD-kit，支持单精度 （FP32）高效训练与推理，其中DCU在典型训练任务中性能对 P+CUDA异构混合并 行，提升原子邻域张量计算与数据管道吞吐效率。 验证海光DCU在AI4S应用中的通用性与可靠性表现，为分 子模拟场景提供可替代 的训练平台。 为AI加速第一性原理分子动力学模拟提供可落地方案，推动 从经典力场向数据驱动的高精度势能建模转型。 助力科研机构构建国产异构 AI 模拟平台，支撑药物设计、新 材料发现等任务的模型训练与大规模并发推理。 海光算力支持国家

相关数据能够被有效配置管理，能够 在 MBE 企业内部以及供应链之间流通。 • LMS，仿真和试验解决方案：将三维 功能仿真、试验系统、智能一维仿真 系统、工程咨询服务有机地结合在一 起，专注于系统动力学、声音品质、 舒适性、耐久性、安全性、能量管理、 燃油经济性和排放、流体系统、机电 系统仿真等关键性能的开发和研究。 西门子完整的 MBE 解决方案，以系统工 程思想为指导，贯穿从产品需求开始，经过 工的时间和成本损失。Teamcenter 和 LMS 的 1D、3D 仿真环境相结合，能够实现主系统和 分系统多学科协同仿真，可以帮助用户解决从 产品概念设计、方案设计到详细设计的需求， 如机构设计与动力学分析、控制 / 传动 / 电机 驱动等机电系统设计、机电一体化分析、结构 有限元分析、振动噪声分析、疲劳耐久性分析、 结构优化、模态分析、模型修正、多学科优化 等，使企业在虚拟世界中及早地进行产品验证； 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） LMS 虚拟振动试验系统的构建有两种方 式，一种是基于线性有限元方法的开环虚拟振 动试验系统建模，主要是进行系统级振动分析； 另一种是基于多体动力学和机电联合仿真的闭 环虚拟振动试验系统建模，主要是进行机电耦 合分析和刚柔耦合分析。两种方法可以结合起 来，互为补充，应用在不同的场合下。 线性有限元方法的系统框架如下图所 示，振动台和试件的模型都是有限元模型，

何在美育、伦理教育、批判性思维和情绪管理等方面助力学生成长，实现综合素质的 协同发展。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第3页 目录 1. DeepSeek人机协作关键 2. DeepSeek贯通教学流程 3. DeepSeek教学智能体 01 教-DeepSeek贯通教学全流程 1. DeepSeek助力学生个性化学习 2. DeepSeek培养学生全面发展 第16页 目录 1. DeepSeek人机协作关键 2. DeepSeek贯通教学流程 3. DeepSeek教学智能体 01 教-DeepSeek贯通教学全流程 1. DeepSeek助力学生个性化学习 2. DeepSeek培养学生全面发展 02 学-DeepSeek实现个性化学习 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第17页 不只是写提示词 DeepSeek+教学是Copilot:伙伴模式 确保问题由浅入深、难度递增，从基础知识过渡到 高阶思维。 2. 使问题遵循记忆→理解→应用→分析→评价→创造 的认知发展序列。 3. 保证问题难度适中，契合学生实际能力水平。 4. 让每个问题是前一问题的自然延伸，助力学生提升 思维能力。 请设计三级分层课后作业方案。 ## 设计要求： 1. 分层设计： - 基础层：巩固核心知识点和基本概念 - 提高层：应用知识解决专业问题 - 拓展层：培养高阶思维和创新能力

造差异性的功能，跳出同质化竞争的窘境。 5 AIGC在汽车设计的多个领域展示了极大的潜力，例如AIGC技术可以加速车型外观设计和定义，使得以 低成本创造更加个性化和定制化的车型成为可能。还包括车辆动力学仿真、控制软件生成、软件测试、 结构参数调优、动力电池材料配方筛选等方面应用。 6 AIGC提高了汽车制造业的生产效率，可以实现更高效、更精准的生产作业和供应链管理，减少人力成 本，提高生产效 汽车设计AIGC应用案例 传统的汽车动力学仿真模型搭建方式主要是使用专业的汽车建模软件，利用软件提供的图形化界面和 模块库进行手动搭建。研发人员选择适当的模块作为车辆的各个部件，并设置相应的参数来描述其特 性。然而传统建模方法存在参数获取困难、对参数完整性要求较高、模型精度不足等问题；此外，对 于不同的车型和不同的设计需求，需要重新搭建汽车模型，无法实现模型的复用。将AIGC应用于汽 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 对于利用AIGC搭建汽车动力学仿真模型，一汽全国重点实验室提出一种高保真系统模型自动搭建技 术，从已有的数据和经验中自动提取和生成模型参数，提升建模的效率和精度，并实现模型的自动构 建和优化。对于仿真模型需要输入的参数，一是通过研究基于结构参数的模型参数自动提取匹配技术， 二是基于试验数据的关键部件及子系统非线性模型拟合技术，实现模型参数辨识及自动补齐调优，达

根据能量关系建立起碰撞冲击动力学模型并设计出力 调节器，其实质是用比例控制器加上积分控制器和一个平行速度反馈补偿 器，有望获得较好的力跟综特性。 稳定性在力控制中普遍存在响应速度和系统稳定矛盾，因此， Roberts 研 究了腕力传感器刚度对力控制中动力学的影响，提出了在高刚度环境中使 用柔软力传感器，能获得稳定的力控制，并和 Stepien 一起研究了驱动 刚度在动力学模型中的作用。 在力

时调 整焊接参数、改进焊接质量提供有力支持。 三、多模态融合感知是智能焊接的重要发展方向 焊接感知技术正从单一传感器监测加速向多模态智能融合跃迁。通过协同整合电流、电 压、声学、视觉、热力学等多物理场信号，结合材料成形机理与动态工艺模型，构建对焊接 质量的全周期、全维度感知能力，已成为推动焊接智能化升级的关键方向。 1、该方向的技术演进聚焦于： 全域信号协同感知：突破单点监测 于热场分布与视觉数据的关联分析，动态调 整层间温度控制策略。 力学传感技术的融合价值：作为多模态感知体系的关键补充，实时监测焊枪与工件间接 触力及力矩变化，显著提升系统适应性与可靠性。其作用包括：敏锐感知工件形变或装配偏 移引发的异常应力，联动控制动态修正焊枪轨迹，保障复杂结构焊接精度；捕捉电弧压力波 动与熔滴过渡力学特征，结合电流波形分析热输入稳定性，预防未熔合等缺陷；基于建立的 机器人研发与应用系统 解决方案的国家级专精特新小巨人企业。 作为专业的人机共融智能机器人研发与应用系统解决方案提供商，自成立以来，公司一 直秉持“创新是研究所发展的灵魂”为理念，攻克了复杂动力学建模、基于摩擦的拖拽示教、 人机共融碰撞检测算法、基于 3D 视觉检测的无序抓取、便携式焊接工艺包、高精度地图导 航与定位、自主充电与多层梯控、多机协同云端大脑控制等关键技术，突破了人形机器人稳