Optimization of Bench Dancing Dragon Team Motion Based on Collision Detection Model and Numerical Simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As an important folk cultural treasure, "Bench Dragon" attracts many audiences with its unique dance form [1]. Based on mathematical modeling and optimization algorithm, this paper discusses the dynamic marching process of the dragon dance team on the spiral line, focusing on the path planning and speed optimization of the coil in and out, aiming to improve the smoothness and safety of the dragon dance performance, so as to enhance the visual impact of its cultural heritage. Firstly, the position of the dragon head over time is deduced through the conversion of polar coordinates and Cartesian coordinates, and the positions of the dragon body and tail parts in each second are calculated step by step by using the geometrical characteristics of the dragon [2]. Meanwhile, the central difference method was applied to solve the velocity of the key nodes, and the model results were visually examined to verify the validity of the model [3]. Then, the position model and the collision detection model of the multi-bench system were constructed, the minimum distance between benches was calculated, and the collision was detected by the differential method, which finally led to the conclusion that the dragon's head collided with the 8th board of the dragon's body at about 412.6 seconds [4]. Finally, based on the previous research results, the collision detection model was constructed and the critical point was measured, and the range of the pitch to satisfy the condition was determined to be 0.450~0.451 meters using the global traversal method. The research in this paper provides theoretical support for the safety and fluidity of non-heritage dragon dance activities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle