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Redes Neurais - aprendizado profundo e GPT (canal 3blue1brown)
PME3481-2024
Redes Neurais - aprendizado profundo e GPT (canal 3blue1brown)
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Entrega E1 - análise de controlabilidade e observabilidade e projeto preliminar por alocação de polos para o sistema do trabalho
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2-3 Síntese de um regulador por alocação de polos
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3-1 Observadores de estados
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5-1 Lugar das raízes (root-locus) (rev. 03/06)
Modelo interativo - controle PID de um sistema de segunda ordem
Controle de um pêndulo invertido com compensador PI (rev. 24/04)
Pêndulo de Furuta - síntese por alocação de polos e LQR + seguidor de referências
Seguidor de referência e regulador PID
Modelo benchmark - Bicicleta de Whipple
Critério de Routh-Hurwitz (Python)
Lugar das raízes (Python e Mathematica)
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Resposta de sistemas dinâmicos
Governador centrífugo de Watt
Disco - Modelo em Mathematica
Código em Python - Interactive PID Control Tuning with Ziegler-Nichols
Video - How PID controller works
Vídeo - Bode Plots Explained
Vídeo - Differential: How does it work? (copiado)
Vídeo - Around The Corner - How Differential Steering Works (1937)
Artigo - Meijaard et al. (2007) "Linearized dynamics equations for the balance and steer of a bicycle: a benchmark and review"
Site - Bicycle Dynamics (TU Delft)
Vídeo - Why bicycles do not fall: Arend Schwab at TEDxDelft
Tutorial - Why do we need the Routh Array (Dynamics and Control with Jupyter notebooks)
Video - Anaconda Beginners Guide for Linux and Windows - Python Working Environments Tutorial